Xiaozhi Correction Notebook

What it does

When your agent uses it

• Education work in your project

Example prompts

• “我这道题做错了”
• “帮我分析错误原因”
• “出一道同类题”
• “/xiaozhi-correction-notebook”

Requirements

• Compatibility (from SKILL.md): WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub

Workflow steps

5 steps, taken from the first numbered list in SKILL.md.

1. 1明确告诉学生"这不是一次偶然错误"，并说明依据（哪三次、什么维度、多长时间跨度）
2. 2生成 profile_writeback（updateTarget: weak_knowledge_points）待确认条目，更新学习DNA的弱项状态
3. 3推送 wrong_answer_handover（handoverTrigger: "stubborn_weakness"）给对应学科错误 DNA，由学科端执行专项突破；本 SKILL 不再独立生成递进练习、不独立发提醒
4. 4必要时建议触发费曼测试
5. 5在周报或月报中高亮，并附 🟢/🟡/🔴 置信度标签（shared/vocab.md §7）

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit c65f2d4. It shows what the files ask for, not the result of running them.

• Tool permissions

  Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

  From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

• Runs code

  No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md (its code samples are json).

  From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

• Network

  No URLs in SKILL.md.

  From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

• Credentials

  Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

  From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

• Compatibility

  WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub

  From compatibility in the SKILL.md frontmatter.

Context cost

Xiaozhi Correction Notebook loads about 3.1k tokens when it runs, and up to ~6.5k if it reads all its reference files. Until then it costs about 82 tokens; SKILL.md has 479 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it

~82

When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches

~3.1k

With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them

~6.5k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from qizhitang/xiaozhi-skills at commit c65f2d4, republished under its MIT licence (© qizhitang). 479 words, ~3,095 tokens.

name

xiaozhi-correction-notebook

description

全科错题的归档、错因定位与弱项计数中枢。 学生说“我这道题做错了”“帮我分析错误原因”“出一道同类题”“我的错题本里有什么”“帮我整理本章错题”，或发来错题图片并说明做错了时可激活——前提是**有一道具体做错的题**；泛泛说"我总出错""帮我总结一下"而没有题，先问题目，不登记、不分析。 错因分四维（概念模糊/计算失误/读题失误/方法用错），并按 shared/vocab.md §5 唯一计数“28 天内同一知识点同一维度累计 3 次”。 数学、物理、化学、历史、生物、地理、语文、英语的深度子类型定位不在此处，交给对应学科的错误 DNA；理解是否到位交给费曼学习法，提醒由 IM 智能提醒发送。

compatibility

WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub

license

MIT

metadata.display_name

❌ 智能错题本

metadata.version

2.11.1

metadata.author

小智伴学

metadata.category

通用核心

metadata.grade_bands

小学中段, 小学高段, 初中, 高中

metadata.tags

错题, 错因分析, 弱项预警, 学期报告, 全科通用, 必装

metadata.depends_on

xiaozhi-learning-dna

- 查看：「查看我的错题本」
- 更正：「更正我的错题记录」
- 删除：「删除我的错题本」（删除后不可恢复，会先确认一次）
- 暂停：「这次不要记忆」（本次会话不读取、不保存任何记录，也不发起回写与交接）/「暂停提醒」
- 共享控制：「不要共享给其他SKILL」/「不要给家长看」
- 导出：「导出我的错题本」（以文本形式给出，便于转存）

信息一：题目来源
"这道题是作业、测验，还是你自己练习时做的？"

信息二：做错时的状态
"你做这道题时有没有感觉哪里不对，
还是你以为自己做对了，对完答案才发现错？"

信息三：是否已看正确答案
"你现在已经看过正确答案了吗？"
  - 如果看过：继续问“你看完后觉得自己错在哪里？”
  - 如果没看过：先保持未看答案状态，继续追问思路

① 收三信息（1 轮，可合并成一个问题）
② 让学生说解题过程 / 错在哪一步（1-2 轮）
③ 定位通用四维 + 一句话根因（1 轮）
④ 按提示阶梯引导学生走到正确路径（1-2 轮）
⑤ 出同类或变形题验证（生成前按 shared/ai-item-check.md 自检）
⑥ 生成待确认的错题档案条目，学生确认后写入

第 1 轮（小智一次问全）：
"这道题你的答案是什么？你觉得是哪一步出的问题——
 A 概念没搞清  B 算错了  C 题看漏了  D 方法选错了？
 （不确定就说'不知道'，我来判断。）"

第 2 轮（小智归档 + 一句话）：
"记下了：[知识点] · [四维之一] · [一句话根因]。
 这是这个知识点第 [N] 次（28 天内）。要现在深挖，还是先存着？"

"你这道题的问题不是简单算错，
而是属于[四维之一：概念模糊/计算失误/读题失误/方法用错]。
更根本的原因是：[一句话根因]。
我先帮你把这个点讲清，再给你一道变形题验证。"

错题ID（errorId）：由平台生成
日期：
科目：[数学 / 物理 / 化学 / 历史 / 生物 / 地理 / 语文 / 英语 / 其他]
知识点标签：
题目描述 / 图片链接：
题目来源：[作业 / 测验 / 自练]
错误前状态：[怀疑自己错了 / 以为做对了]
是否已看答案：[是 / 否]
学生错误答案：
通用维度（basicDimension）：[概念模糊 / 计算失误 / 读题失误 / 方法用错]
根本原因（一句话）：
28天窗口内累计次数（occurrenceCountInWindow）：[N]
弱项状态（shared/vocab.md §4 五档）：[待处理 / 初步弱项 / 顽固弱项 / 突破中 / 已攻克]
同类出题：[已出 / 待出]
费曼联动状态：[未触发 / 已触发 / 已完成]
--- 学科回写字段（由对应学科错误 DNA 通过 deep_analysis_writeback 填写） ---
交接状态：[未交接 / 已交接 / 已回写]
子类型ID（subtypeId）：[如 B03 / P02 / G05 / RC01]
深度根因（rootCause）：[一句话]
建议动作（recommendedAction）：[一句话]
攻克验证（crackedVerification）：[如"换题型 + 纯净版各 1 次，间隔 5 天"]

触发二：单次考试中，同一章节失分占总失分的比重明显偏高
  → 生成"这一章需要整体回看"的建议，不单独给百分比阈值

触发三：同一知识点在费曼测试后仍未达到"会解释"两次以上
  → 建议回到更基础的一层重讲

触发四：已进入"顽固弱项"的知识点超过 14 天未回看
  → 生成一条 reminder_enqueue（见 §九），由 IM 智能提醒按预算合并发送

"我发现了一个规律——最近 28 天里，你在[知识点X]上第 3 次出现
[通用四维之一]类错误（[日期1]、[日期2]、[日期3]）。
这不是偶然，是一个固定模式，我们专项突破它。"

覆盖知识点
错误类型分布
优先复习顺序
预计完成时间
本次错题集要解决的核心问题

📋 学期错题全景报告

本学期错题总计：[N]道
学科分布：语文[N] / 数学[N] / 英语[N] / 物理[N] / 化学[N] / 历史[N] / 生物[N] / 地理[N]

■ 错误分布（通用四维，shared/vocab.md §1）
  概念模糊：[X]道
  计算失误：[X]道
  读题失误：[X]道
  方法用错：[X]道
  注：各科的子类型 ID（数学 B/C/R/M、物理 P/C/F/R/T、英语 G/V/T/P/L、语文 RC/AR/WT/CL/LG、化学 HS/HM/HC/HR/HE/HQ、历史 LS/LT/LK/LA/LE、生物 SC/SF/SG/SV/SE/SQ、地理 DM/DR/DP/DI/DE/DQ）
      由对应学科错误 DNA 回写，本报告只做汇总呈现

■ 三大顽固弱项
  弱项①：[知识点] —— 28 天窗口内 [N] 次，状态：[待处理 / 初步弱项 / 顽固弱项 / 突破中 / 已攻克]
  置信度：[🟢数据充分 / 🟡初步趋势 / 🔴样本不足]
  📌 学科深度分析（子类型 ID、深度根因、突破状态）由对应学科错误 DNA 提供，本报告不独立分析

■ 已攻克成就
  ✅ [弱项]（历史出错[N]次，已按 shared/vocab.md §5 完成两次独立验证）

■ 对下学期的建议
  最需要优先处理的一件事：[具体建议]
  开学前可完成的小任务：[具体任务]

1. 跨题型的隐性规律
   两道题表面不同，可能根因一样，需要学生主动提示合并分析

2. 情绪性失误
   焦虑、赶时间、状态差导致的错误，不一定是知识问题
   → 先做危机信号判别（§五开头的危机例外）：属于学习压力的，
     交给对应学科错误 DNA 的"数据替代情绪"流程；属于危机信号的，
     立即停止错题流程按 shared/crisis-exception.md 处置

3. 信息不完整
   只有题目和答案，没有过程，根因判断会不够准
   → 此时结论标 🔴 样本不足，不写入长期档案

4. “我以为我懂了”
   学生口头说懂，不等于真正掌握，必须用变形题验证

错题本（通用层 · 学生端唯一计数权威）
    ←── 学习DNA（已授权的历史弱项状态摘要）
    ──→ 各学科错误 DNA：wrong_answer_handover
    ←── 各学科错误 DNA：deep_analysis_writeback
    ──→ 学习DNA：profile_writeback（updateTarget: weak_knowledge_points——弱项状态、错题地图）
    ──→ IM智能提醒：reminder_enqueue（本 SKILL 不自己发提醒）
    ──→ 费曼学习法（概念类与顽固弱项的理解验证）
    ──→ 每周学习复盘 / 学习系统协调器（错题趋势摘要）

{
  "sessionId": "sess-demo-001",
  "protocolVersion": "2.11.1",
  "handoverType": "wrong_answer_handover",
  "sender": "xiaozhi-correction-notebook",
  "recipient": "xiaozhi-math-error-dna",
  "consent": {
    "crossSkillSharing": true,
    "verifiedAt": "2026-05-11T20:00:00+08:00"
  },
  "payload": {
    "wrongAnswerData": {
      "errorId": "err-20260511-003",
      "subject": "math",
      "concept": "一次函数解析式推导",
      "handoverTrigger": "stubborn_weakness",
      "basicDimension": "概念模糊",
      "subtypeId": "B02",
      "occurrenceCountInWindow": 3,
      "surfaceInfo": {
        "questionAbstract": "已知直线过(1,3)和(2,5)，求解析式",
        "studentAnswer": "y=2x+3",
        "correctAnswer": "y=2x+1",
        "surfaceRootCause": "代入一个点后直接把 b 写成 3"
      },
      "anxietySignals": [],
      "historyRefs": ["err-20260420-001", "err-20260501-002"]
    }
  },
  "timestamp": "2026-05-11T20:01:00+08:00"
}

{
  "sessionId": "sess-demo-002",
  "protocolVersion": "2.11.1",
  "handoverType": "deep_analysis_writeback",
  "sender": "xiaozhi-math-error-dna",
  "recipient": "xiaozhi-correction-notebook",
  "consent": { "crossSkillSharing": true },
  "payload": {
    "deepAnalysisData": {
      "errorId": "err-20260511-003",
      "subject": "math",
      "subtypeId": "B02",
      "basicDimension": "概念模糊",
      "rootCause": "不理解‘两点确定一条直线’与两个方程之间的对应",
      "status": "顽固弱项",
      "recommendedAction": "先做纯净版：给两点直接列方程组"
    }
  },
  "timestamp": "2026-05-11T20:05:00+08:00"
}

© qizhitang, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 11 other files (references) in student/general/xiaozhi-correction-notebook of qizhitang/xiaozhi-skills.

• SKILL.md
• references/error-analysis-framework.md
• shared/ai-item-check.md
• shared/crisis-exception.md
• shared/crisis-referral-protocol.md
• shared/deep-analysis-writeback.example.json
• shared/grade-bands.md
• shared/handover-protocol.schema.json
• shared/hint-ladder.md
• shared/platform-conventions.md
• shared/vocab.md
• shared/wrong-answer-handover.example.json

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