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更多场景实战：教育培训辅助助手 ​

适用场景：个人自学或团队培训时，常见问题是“学了就忘、练习不连续、过程不可追踪”。本文对应 README 场景“教育培训辅助”。

核心目标不是“多学”，而是把“学习计划 → 练习评估 → 复盘追踪”变成可以每天跑通的闭环。

1. 这篇能帮你什么 ​

  • 按周/按主题自动生成可跟踪的学习计划
  • 每次课后能自动出练习题、错题归类与复习节奏
  • 每周输出一份带指标的进度周报，方便管理者/学员共用
  • 自动复查掉队学员并挽回进度，避免“学员中途掉队”问题

2. 先复制这一句给龙虾 ​

text
请帮我搭一个“教育培训辅助”工作流：
1) 我的学习目标是：8 周内掌握 ________（可替换成团队目标）
2) 每周输出计划表，包括：本周目标、学习内容、练习任务、验收标准
3) 每次学习后自动生成 5 道基础题、2 道应用题、1 道反思题，按照“概念不清 / 步骤不熟 / 场景迁移困难”归因错题
4) 按第 1、3、7、14 天安排复习提醒，并每周输出一次周报：完成率、正确率变化、下周重点补强项
5) 所有输出都用中文，先给计划表，再给测验+复习建议

3. 需要哪些 Skills ​

先看每个 Skill 是做什么的：

安装命令如下：

bash
clawhub install skill-vetter
clawhub install feishu-doc
clawhub install summarize
clawhub install tavily-search

提醒类定时 skill 目前没有统一 slug，建议用 openclaw cron + 飞书链路，或者自己写一个简易 reminder skill；不要把 feishu-cron-reminder 写成已验证的公共 slug。

4. 跑通后你会看到什么 ​

text
【第 1 周学习计划】
目标：理解 AI Agent 的基本构成
学习内容：阅读入门文档 2 篇，完成 1 个案例
测验：5 道基础题 + 2 道应用题 + 1 道复盘题

【复习安排】
第 1 天：回顾术语
第 3 天：复做错题
第 7 天：输出场景题答案

【下周重点补强】
1) 工具调用边界
2) 提示词分层设计
3) 场景化工作流拆解

5. 怎么一步步配出来 ​

  1. 建立学习计划模板（本周目标 + 学习内容 + 练习任务 + 验收标准）
  2. 把 summarize 用来压缩长文讲义，把 tavily-search 用来补充案例素材
  3. 配置测验生成规则（基础题、应用题、反思题各自负责什么）
  4. 定义错题归因（概念/步骤/迁移），并安排第 1、3、7、14 天复习提醒
  5. 让 feishu-doc 保留培训资料与周报，openclaw cron 固定输出周报与提醒

6. 如果没有现成 Skill，就让 Claw 帮你造 ​

如果你没有找到现成的提醒 skill，先把这句话发给龙虾：

text
请帮我生成一个最小可用的培训提醒 skill，第一版只做学习计划、复习提醒和周报摘要，不要做复杂后台。

如果它已经能生成第一版结构，再往下落成一个最小 training-reminder：

text
training-reminder/
├── SKILL.md
└── scripts/
    └── review.py

SKILL.md 写明它负责生成学习计划、复习提醒、周报摘要；review.py 第一版只需接受 --goal 参数、生成计划和复习建议，并输出结构化文本。

7. 再往下优化 ​

  • 加入“掉队预警”逻辑，连续 3 次未完成提醒则触发人工干预建议
  • 输出周报时附上关键数据图表（进度条、正确率趋势）并归档到飞书文档
  • 让龙虾自动生成“教练话术”，并用它回复查漏补缺的学员

8. 常见问题 ​

Q1：计划太理想，执行不了怎么办？ A：把每周目标缩小到“可在 3 小时内完成”的粒度。

Q2：练习题质量不高怎么办？ A：在 prompt 里加“按真实工作场景出题”的约束，避免只考记忆题。

Q3：学员中途掉队怎么办？ A：监控连续 3 次未完成提醒，触发人工干预与计划降载。