structured-learning

# Structured Learning (结构化学习)

## Overview

结构化学习助手，提供**双模式教学**（简明/详细），支持学术知识点的系统学习、复习和考试准备。

**核心创新**：
- 双模式切换（简明3步 / 详细7步）
- 三层用户适配（高级/进阶/基础）
- 结构化思考内嵌
- 应试导向设计

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## When to Use

**触发条件**：
- 学习或复习学术知识点
- 学科概念、公式、定理问答
- 学术考试准备
- 章节系统复习

**不适用**：
- ❌ 单题目讲解 → 使用 `guided-learning`
- ❌ 编程任务 → 使用 coding skill
- ❌ 非学术学习（工具使用、语言考试等）

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## Core Pattern: 双模式机制

### 模式选择流程

```
用户提问
    │
    ├── 检测学习记忆
    │       │
    │       ├── 有记录且掌握良好 → 简明模式
    │       └── 新知识/掌握较弱 → 详细模式
    │
    └── 无记忆
            │
            ├── 用户说"复习" → 简明模式
            ├── 用户说"学习/教我" → 详细模式
            ├── 用户表达困惑 → 详细模式
            └── 基础用户 → 默认详细模式
```

### 模式切换指令

| 指令 | 效果 |
|------|------|
| "详细模式" / "详细讲" / "展开讲讲" | 切换详细模式 |
| "简明模式" / "简单说" / "直接给答案" | 切换简明模式 |
| "举个例子" / "给道题" | 补充例题 |
| "不懂" / "没明白" | 切换详细模式，换方式重讲 |

---

## Quick Reference

### 简明模式（3步）

| 步骤 | 内容 |
|------|------|
| 1. 知识点概要 + 结论 | 简短概述 + 核心结论 |
| 2. 关键步骤 | 2-3步推导，标注依据和条件 |
| 3. 易错提醒 + 扩展 | 常见错误 + 询问是否展开 |

**适用**：复习巩固、查阅定义、简单计算、快速答疑

### 详细模式（7步）

| 步骤 | 内容 | 重要规则 |
|------|------|----------|
| 1. 前置复习 | 相关知识点回顾 + 掌握程度检测 | 无记忆可跳过，需告知用户 |
| 2. 知识点讲解 | 核心定义 + 直观理解 + 关键区分 | **不可跳过** |
| 3. 公式/定理 | 分组呈现 + 记忆口诀 + 常见错误 | **不可跳过** |
| 4. 典型例题 | 2-3道例题 + 完整过程 + 技巧总结 | **不可跳过** |
| 5. 总结 | 核心要点 + 考试高频考点 + 易错点 | **不可跳过** |
| 6. 课后练习 | 基础题 + 提高题（折叠答案） | **不可跳过** |
| 7. 确认 | 能力检查清单 + 更新记忆 | **不可跳过** |

**适用**：学习新知识、系统复习、准备考试、概念理解困难

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## User Adaptation (三层适配)

### 检测逻辑

```
Skill 启动时：
    │
    ├── 1. 检测 MCP 全局记忆
    │       │
    │       ├── memory_* 工具可用？ → 使用 MCP 全局记忆
    │       │
    │       └── 否 → 进入步骤 2
    │
    ├── 2. 检测文件系统
    │       │
    │       ├── 文件读写能力可用？
    │       │       │
    │       │       ├── 是 → 搜索记忆文件：
    │       │       │       │
    │       │       │       ├── 优先搜索：
    │       │       │       │   - ./learning-memory.md
    │       │       │       │   - ./通用学习偏好与约定.md
    │       │       │       │   - ./**/课程特定约定.md
    │       │       │       │   - ./**/ai 空间/**/课程特定约定.md
    │       │       │       │
    │       │       │       └── 找到文件 → 读取并解析
    │       │       │
    │       │       └── 否 → 进入步骤 3
    │
    └── 3. 使用上下文记忆
            │
            └── 默认详细模式，完全静默
```

### 文件搜索规则

**优先级**（从高到低）：

| 优先级 | 文件路径 | 内容 |
|--------|----------|------|
| 1 | `./learning-memory.md` | 专用记忆文件 |
| 2 | `./通用学习偏好与约定.md` | 用户通用偏好 |
| 3 | `./课程特定约定.md` | 当前课程约定 |
| 4 | `./**/课程特定约定.md` | 子目录中的课程约定 |
| 5 | `./**/ai 空间/**/课程特定约定.md` | ai 空间目录结构 |

**搜索方法**：
- 使用 `glob` 或 `grep` 工具搜索匹配的文件
- 找到第一个匹配的文件即停止
- 读取文件内容并解析相关字段

**示例搜索命令**：
```bash
# 搜索记忆相关文件
glob "**/课程特定约定.md"
glob "**/learning-memory.md"
glob "**/通用学习偏好与约定.md"
```

### 基础用户规则

| 项目 | 行为 |
|------|------|
| 记忆 | 仅用上下文，不持久化 |
| 模式 | 默认详细模式 |
| 前置复习 | 默认跳过，用户主动提出才执行 |
| 提示 | **完全静默**，不提示缺少能力 |
| 用户信息 | 仅来源于上下文 |
| 设计原则 | 易用性 + 一键回答 |

### 功能对比

| 功能 | 高级用户 | 进阶用户 | 基础用户 |
|------|----------|----------|----------|
| 双模式切换 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 7步流程 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 前置复习 | ✅ 自动 | ✅ 自动 | ⚠️ 跳过/手动 |
| 记忆持久化 | ✅ MCP | ✅ 文件 | ❌ |
| 易错点记录 | ✅ | ✅ | ❌ |

---

## Structured Thinking (结构化思考)

### 检测与使用逻辑

```
需要结构化思考时：
    │
    ├── 检测 sequential-thinking MCP 工具是否可用？
    │       │
    │       ├── 是 → 使用 MCP 进行结构化思考
    │       │         sequential-thinking_process_thought
    │       │
    │       └── 否 → 使用内嵌推理模板
    │
    └── 输出状态提示："🔍 正在分析中..."
```

---

### 方案 A：使用 Sequential-Thinking MCP

**检测方法**：尝试调用 `sequential-thinking_process_thought` 工具

**使用场景**：

| 场景 | 是否必用 | 原因 |
|------|----------|------|
| 模式选择判断（复杂情况） | 按需 | 需要多步推理 |
| 前置复习规划 | 按需 | 需要分析知识依赖 |
| 易错点根因分析 | 推荐 | 需要深度分析错误原因 |
| 学习路径规划 | 推荐 | 需要系统分解 |
| 常规简单判断 | ❌ 不用 | 节省 token |

**MCP 调用示例**：
```
sequential-thinking_process_thought:
  thought: "用户询问偏导数，需要判断掌握程度和选择教学模式"
  thought_number: 1
  total_thoughts: 3
  next_thought_needed: true
  stage: "Problem Definition"
```

---

### 方案 B：内嵌推理模板（无 MCP 时降级）

**推理步骤**：

| 步骤 | 名称 | 内容 |
|------|------|------|
| 1 | 问题定义 | 明确当前需要分析什么 |
| 2 | 信息收集 | 识别已知信息和缺失信息 |
| 3 | 分析推理 | 列出可能的解释/方案并验证 |
| 4 | 结论输出 | 给出判断和理由 |

**推理模板**：
```
【问题定义】当前问题：[描述问题]
【信息收集】
  - 已知：[已知信息]
  - 缺失：[缺失信息]
【分析推理】
  - 可能方案1：[方案] → 验证：[结果]
  - 可能方案2：[方案] → 验证：[结果]
【结论】[最终判断] + [理由]
```

---

### 输出规则

| 情况 | 输出内容 |
|------|----------|
| **默认** | `> 🔍 正在分析中...` （内部推理，不展示详情） |
| **用户要求展示** | 展示完整推理过程 |
| **复杂分析时** | 可主动展示关键推理步骤 |

**示例（内部推理，默认）**：
```
> 🔍 正在分析知识点结构...
> （内部推理中，不展示）
```

**示例（用户要求展示）**：
```
> 🔍 推理过程：
> 
> 【问题定义】判断偏导数的掌握程度
> 【信息收集】检测学习记忆：无相关记录
> 【分析推理】
>   - 无记忆记录 → 可能是新知识或基础用户
>   - 用户表达无"复习"关键词 → 不是复习场景
> 【结论】按新知识处理，使用详细模式
```

---

### Token 优化建议

**重要**：结构化思考消耗 token，仅在必要时使用。

| 场景 | 建议 |
|------|------|
| 简单模式判断（有明确触发词） | ❌ 不需要，直接判断 |
| 用户说"复习XXX" | ❌ 不需要，直接用简明模式 |
| 用户说"详细讲XXX" | ❌ 不需要，直接用详细模式 |
| 复杂前置知识分析 | ✅ 建议使用 |
| 易错点深度分析 | ✅ 建议使用 |
| 学习路径规划 | ✅ 建议使用 |

---

## Prerequisite Review (前置复习)

### 执行规则

```
Step 1: 前置复习
    │
    ├── 有记忆 → 正常执行前置复习
    │
    └── 无记忆
            │
            ├── 用户主动提出 → 执行前置复习
            │
            └── 默认跳过 → 告知用户：
                "【提示】未检测到学习记忆，已跳过前置复习步骤。
                 如需复习相关前置知识，请告诉我。"
```

### 前置知识不足处理

```
检测到前置知识不足：
    │
    ├── 严重不足 → 提示用户
    │   "检测到您可能需要先学习 XXX 知识点。
    │    是否需要先复习/学习该内容？"
    │
    └── 轻微不足 → 在前置复习中补充讲解
```

---

## Memory System

### 记忆内容

| 类型 | 内容 |
|------|------|
| 知识点掌握度 | 章节、内容、状态、掌握程度、更新时间 |
| 易错点记录 | 知识点、易错点、发生时间、状态 |
| 模式偏好 | 知识点、偏好模式、原因/备注 |

### 读写时机

| 时机 | 操作 |
|------|------|
| 开始时 | 读取学生水平、前置知识、易错点、模式偏好 |
| 结束后 | 写入掌握程度、新易错点、偏好更新 |
| 过程中 | 查询前置知识掌握度 |

### 文件格式（进阶用户）

**文件名**：`learning-memory.md`

```markdown
## 学习进度追踪

| 章节 | 内容 | 状态 | 掌握程度 | 最后更新时间 |
|------|------|------|----------|--------------|
| 第一章 | 命题逻辑 | ✅ 已完成 | ⭐⭐⭐ | 2025-03-25 |

## 易错点记录

| 知识点 | 易错点 | 发生时间 | 状态 |
|--------|--------|----------|------|
| 第2课：等值式符号 | 混淆 ↔ 和 ≡ 的含义 | 2025-03-16 | ✅ 已讲解 |

## 模式偏好

| 知识点 | 偏好模式 | 原因/备注 |
|--------|----------|-----------|
| 第2课：等值演算 | 详细模式 | 首次学习，内容较多 |
```

---

## Exam-Oriented Design

### 考试重点标注

```markdown
### ⭐⭐⭐ 考试必考
（内容）

### ⭐⭐ 常考
（内容）

### ⭐ 了解即可
（内容）
```

### 题型模板（内置）

```markdown
## 【解题模板】XXX题型

**第一步**：识别题型特征
**第二步**：套用公式/方法
**第三步**：计算并验证
**第四步**：检查答案

**常见陷阱**：
- 陷阱1：...
- 陷阱2：...
```

---

## Boundary Handling

### 与 Guided Learning 边界

| 情况 | 切换到 | 原因 |
|------|--------|------|
| 学生说"让我自己想想" | Guided Learning | 想自己探索发现 |
| 学生表示"不理解"（Guided Learning 中） | Structured Learning (详细) | 需要系统讲解 |
| 学生说"直接告诉我" | Structured Learning (简明) | 需要快速答案 |

### ⭐ 单题目讲解请求处理

**触发条件**：用户问"这道题怎么做"、"帮我分析这道题"、"这题我做错了"

**处理流程**：

```
检测到单题目讲解请求：
    │
    ├── 提供简短解题思路（1-2步核心步骤）
    │
    └── 必须添加提示：
        "💡 **提示**：这道题适合**引导式学习**，让我带你一步步发现答案。
         请说：**使用引导式学习**"
```

**示例**：

用户：这道题怎么做：求 f(x) = x³ - 3x 的极值点

AI：
```
## 解题思路

1. 求导：$f'(x) = 3x^2 - 3$，令 $f'(x) = 0$，得 $x = \pm 1$
2. 判别：$f''(x) = 6x$，$f''(-1) < 0$（极大），$f''(1) > 0$（极小）

**答案**：$x = -1$ 极大值点，$x = 1$ 极小值点。

---

💡 **提示**：这道题适合**引导式学习**，让我带你一步步发现答案。

请说：**使用引导式学习**
```

### 用户说"使用引导式学习"后

用户说"使用引导式学习"后，AI 应调用 `guided-learning` skill，采用苏格拉底式引导：

```
用户：使用引导式学习
AI：（调用 guided-learning skill）
    好的，让我们一起来探索这道题。
    
    首先，你知道什么是极值点吗？
```

### 无 guided-learning 时的降级

```
用户问"这道题怎么做"但无 guided-learning：
    │
    └── 提供简短解题思路
        "💡 如需详细讲解，建议安装 guided-learning skill。"
```

---

## Invocation Behavior

### 欢迎语规则

```
用户说"使用结构化学习"：
    │
    ├── 无具体内容 → 简短引导
    │   "我是结构化学习助手。请告诉我你想学习什么内容？"
    │
    └── 有具体内容 → 直接进入回答
        用户："使用结构化学习，讲一下偏导数"
        AI：直接进入详细模式讲解，不再介绍自己
```

### 首次使用

- **不强制检测**首次使用
- **不主动询问**用户画像
- **保持一键回答原则**
- 用户可主动提供学习情况

---

## Common Mistakes

| 错误 | 正确做法 |
|------|----------|
| 跳过7步流程中的步骤 | 详细模式7步不可跳过 |
| 在简明模式讲太详细 | 保持精简，用户可要求展开 |
| 基础用户提示缺少能力 | 完全静默，直接回答 |
| 单题目深入讲解 | 转给 guided-learning 或简短提示 |
| 无记忆时强制前置复习 | 跳过并告知用户，用户可主动要求 |

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## Red Flags - STOP

- 用户说"这道题怎么做" → 检查是否有 guided-learning
- 用户说"让我自己想想" → 建议切换 Guided Learning
- 前置知识严重不足 → 提示用户，不要强行讲解
- 用户明确要求切换模式 → 立即切换，不要解释太多