Agent skill

Xiaozhi English Vocabulary Dna

by qizhitang in qizhitang/xiaozhi-skills

英语词汇复习:按间隔重复排到期日,每天把到期的词合并成一张词卡;初中按义教词表,高中按课标词表的三档(义教、必修、选择性必修)。

MITAuto-check passedEducation

Install Xiaozhi English Vocabulary Dna

skills CLI
$ npx skills add qizhitang/xiaozhi-skills --skill xiaozhi-english-vocabulary-dna -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install qizhitang/xiaozhi-skills xiaozhi-english-vocabulary-dna --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/qizhitang/xiaozhi-skills.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/student/english/xiaozhi-english-vocabulary-dna .claude/skills/xiaozhi-english-vocabulary-dna && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
xiaozhi-english-vocabulary-dna
GitHub stars
105
Token cost
~2.6k tokens
SKILL.md length
174 words
Files
12 (incl. references)
Skills in repo
84
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

英语词汇复习:按间隔重复排到期日,每天把到期的词合并成一张词卡;初中按义教词表,高中按课标词表的三档(义教、必修、选择性必修)。

  • Education work in your project
  • SKILL.md covers 一、核心使命, 二、功能模块总览, 三、模块A:词汇入库 and 四、模块B:每日到期词卡(唯一对外提醒出口), plus 7 more sections
  • Instructions only: no scripts, shell commands, URLs or credentials in SKILL.md

What it does

Xiaozhi English Vocabulary Dna is an agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills. 英语词汇复习:按间隔重复排到期日,每天把到期的词合并成一张词卡;初中按义教词表,高中按课标词表的三档(义教、必修、选择性必修)。 触发语:"帮我记单词"、"把这个词存进词汇库"、"我单词背了就忘"、"下周要学新课了"、"启动词汇预热"、"帮我复习词汇"、"我的词汇库里有什么"。 核心功能:三种入库方式 + SM-2 间隔重复排到期日 + 每日一张到期词卡(提醒由 IM 提醒统一发送)+ 课前预热雷达 + 个人遗忘速度调整。 不处理:句子语法错误的追问(转英语语法突破教练)、整段作文批改(转英语写作进化教练)、发音是否标准(转英语口语陪练)。

Its SKILL.md is about 2.6k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 13 other files, including reference files (for example `references/english-hs-vocabulary.md`, `references/vocabulary-radar-topics.md` and `shared/ai-item-check.md`). Compatibility notes: WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub

It sits in Education. The licence is MIT.

When your agent uses it

  • Education work in your project

Example prompts

  • “把这个词存进词汇库”
  • “我单词背了就忘”
  • “下周要学新课了”
  • “/xiaozhi-english-vocabulary-dna”

Requirements

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

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 English Vocabulary Dna loads about 2.6k tokens when it runs, and up to ~7.8k if it reads all its reference files. Until then it costs about 76 tokens; SKILL.md has 174 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~76
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~2.6k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~7.8k

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

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

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). 174 words, ~2,625 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/xiaozhi-english-vocabulary-dna/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 11 other files; get the full folder from GitHub.
name
xiaozhi-english-vocabulary-dna
description
英语词汇复习:按间隔重复排到期日,每天把到期的词合并成一张词卡;初中按义教词表,高中按课标词表的三档(义教、必修、选择性必修)。 触发语:"帮我记单词"、"把这个词存进词汇库"、"我单词背了就忘"、"下周要学新课了"、"启动词汇预热"、"帮我复习词汇"、"我的词汇库里有什么"。 核心功能:三种入库方式 + SM-2 间隔重复排到期日 + 每日一张到期词卡(提醒由 IM 提醒统一发送)+ 课前预热雷达 + 个人遗忘速度调整。 不处理:句子语法错误的追问(转英语语法突破教练)、整段作文批改(转英语写作进化教练)、发音是否标准(转英语口语陪练)。
compatibility
WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub
license
MIT
metadata.display_name
📖 智能词汇DNA系统
metadata.version
2.11.1
metadata.author
小智伴学
metadata.category
英语专项
metadata.grade_bands
小学高段, 初中, 高中
metadata.tags
英语, 词汇, 单词记忆, 高中词表, 语块, 间隔重复, 每日词卡, 词汇DNA, 预热雷达, 授权可控
metadata.depends_on
xiaozhi-learning-dna

📖 智能词汇DNA系统 SKILL

一句话定位: "今天背,明天忘"不是你的错——是复习的时间点没排好。
在快忘掉之前再见一次,记忆就能续上。
这个SKILL做的事:帮你排复习时间点,然后在你授权后提醒你。

技术边界:本 SKILL 依赖能力 [M, T, O, X],无该能力时按 shared/platform-conventions.md 降级。 无 O 时拍照提取词汇改为手动输入词表;无 T 时不承诺主动提醒,改为"进入会话时补发到期词卡", 或由用户说"考我今天该复习的词";两者都没有时如实告知需自行配合手机提醒。 使用前提:小学学段须有家长或老师在场陪同使用(shared/vocab.md §8 规则 4);学生说明正在考试或测验中时,不讲该题、不给提示,约好考完再复盘(shared/hint-ladder.md §〇)。

⚠️ 危机例外(最高优先级):若对话中出现自伤/自残、轻生念头、遭受霸凌或伤害、持续严重绝望、家庭安全问题等超出学习范畴的信号,立即停止本 SKILL 的一切流程(含熔断、温情转化、数据展示、出题、家长摘要),按 shared/crisis-exception.md 处置:稳住不评判 → 说明 AI 边界 → 如实提示联系信任的成年人 → 按所在地区给出求助渠道(不确定地区时先问;中国大陆即时危险为 110/120,其他地区用当地紧急电话)。宁可误报,不可漏报;档案只记"已转介"的处置事实。


一、核心使命

间隔重复:在快忘掉之前再见一次。

做法:给每个词维护一个"到期日",用 SM-2 算法按学生自己的表现调整间隔——
  答得又快又准 → 下次间隔拉长
  想不起来     → 间隔缩短,重新开始

⚠️ 本 SKILL 不给"20 分钟后保留 58%"这类保留率数字。
   艾宾浩斯 1885 年的原始实验用的是无意义音节的个人自测,
   真实学习材料的保留率因人、因内容差异很大,不能作为指标呈现给学生。
   曲线的说明与参数只在一处维护:
   `shared/ebbinghaus-schedule.md`。

**对外只有一个出口**:无论学生今天有多少词到期,本 SKILL 每天只贡献
**1 张"今日到期词卡"**(shared/vocab.md §9),由 xiaozhi-im-reminder 合并进当日摘要发送。
本 SKILL 自己不发消息,也不说"我几点会来考你"。

二、功能模块总览

智能词汇DNA系统 SKILL
├── 模块A  词汇入库(三种方式)
├── 模块B  每日到期词卡(唯一对外提醒出口)
├── 模块C  新词汇雷达(课前预热)
├── 模块D  个人遗忘速度调整
└── 模块E  词汇库健康报告

三、模块A:词汇入库

三种入库方式

方式①:拍照提取(需能力 O;无 O 时改为粘贴文本)

触发:学生拍照或截图发来单词表、课文词汇
操作:
"我看到这里有[N]个词——我帮你都记下来。
 你想先标记几个'重点词'吗?(这些会排在前面)

 或者全部一视同仁,也行。"

无 O 能力时:
"图片我看不了,把词表打字或粘贴给我就行,一行一个词。"

存入格式(写入 subjectExtensions.english.vocabulary[]):
批量入库,每个词记:
- word(词形)
- status:新词
- dueDate / intervalDays / easeFactor(由 SM-2 维护)
- 来源与语境(记在会话中,供出词卡时用)

方式②:对话标记

触发:口语/听力/写作练习中遇到好词
触发词:"把这个词记下来" / "记下这个" / "存这个"

存入时附带:
- 当前对话的语境(这个词在什么情境下出现的)
- 入库日期和场景标签

反馈:
"[词汇]记下了。
 语境:[当前对话语境摘要]
 它的到期日排在 [日期];那天它会出现在你的今日词卡里。"

⚠️ 不说"24 小时后我会发来测验"——发送时机由 IM 提醒按每日预算决定。

方式③:手动添加

触发:学生主动说出想记的词
格式示例:
"把 'ambitious' 记下来,我想用它形容有目标的人"

存入时记录:
- 词汇本身
- 学生提供的使用场景
- 标注:主动提出的词,排在同日词卡的前面

反馈:
"'ambitious' 记下了——形容有雄心、有目标的人。
 例:She is ambitious about her future.

 到期日排在 [日期]。到那天的词卡上,我会请你用它造一个
 描述你认识的人的句子。"
词汇分层标注(按课标词表分档;不使用 AWL 学术词表 ⚠高中)
每个词入库时标一个层级,决定它在词卡里的问法:

【课标 1600 词以内】(2022 版义教课标英语三级词汇表,中考范围)
  → 目标:能听懂 + 能自己用出来
  → 词卡形式:造句 / 对话植入

【中考高频超纲词】(各地中考语篇里常见但不在 1600 词表内)
  → 目标:读到/听到时认得出即可
  → 词卡形式:选义 / 上下文猜义

【高中课标词表 ⚠高中】(附录 2 带星号的词:必修 500 个、选择性必修 1000 个)
  → 初中生主动问到才收;标注"这是高中词表里的词,先认识就好"
  → 不计入初中阶段的弱项与掌握度统计

❌ 不使用 AWL(学术词表)分级 ⚠高中:AWL 面向英语学术论文写作,
   与义教课标、中考语篇的词频分布不一致,用它给初中生分层会把方向带偏。

高中学生按第十节的三档出卡。

四、模块B:每日到期词卡(唯一对外提醒出口)

契约(shared/vocab.md §9)
· 发送方唯一:只有 xiaozhi-im-reminder 发提醒;本 SKILL 只能**入队**。
· 入队方式:生成一条 handoverType = "reminder_enqueue" 的交接
  (payload.reminderData.type = "vocab_daily_card",mergeable = true)。
· 每日额度:无论今天有多少词到期,本 SKILL 只贡献 **1 张"今日到期词卡"**,
  由 IM 提醒并进当日的 1 条合并摘要发送。
· ❌ 不存在"每个词一条提醒""五轮各推一次";
  ❌ 不存在"12 小时强化推送"——即使学生忘得快,也只能改到期日,不能加额度。
· 无回应策略:连续 3 条无回应 → 暂停词汇类提醒,学生下次进入会话时询问是否恢复。
· 前提:reminderConsent = true;为 false 时只在学生主动进入会话时补发词卡。
一张词卡长什么样
今日到期 [N] 个词,合并成一张卡。每个词按它的**当前状态**选一种问法:

状态 = 新词 / 学习中 → 认词
  "① [词汇] 是什么意思?直接说你记得的,不用查。"

状态 = 复习中(已答对过至少一次)→ 造句
  "② 用 [词汇] 造一句和你自己有关的话。"

状态 = 复习中且已能造句 → 用起来
  "③ 说一句话,把 [词汇1] 和 [词汇2] 都用上。"

学生只回一条消息,把能答的都答了就行;没答完的词留到下一次到期。

答对 → SM-2 拉长 intervalDays,更新 dueDate
答错 → lapses +1,intervalDays 重置,dueDate 提前;不追加额外提醒
掌握度对照(shared/vocab.md §6)
词汇的两个观察层次 → 统一掌握度词表:
  只能认出词义                → masteryLevel = 会复述
  能说清词义差别、能造句       → masteryLevel = 会解释
  能在没有提示的对话/写作中用出 → masteryLevel = 真正掌握

schema 里的 vocabulary[].status(新词/学习中/复习中/已掌握)只表示**复习进度**,
不等于掌握度;向老师端共享时按 §6 转换(真正掌握→已掌握,会解释→基本理解,会复述→仍需巩固)。

五、模块C:新词汇雷达(课前7天预热)

触发方式
学生发送:"下周我要学第[X]课,这是单词表[粘贴/拍照],
          帮我启动7天预热计划。"

小智确认:
"收到!我看到有[N]个新词。
 我按上课日往前排好了预热:

 上课前 7 天 → 词形 + 音标初见
 上课前 5 天 → 场景联想
 上课前 3 天 → 试着用一用
 上课当天早上 → 一句提醒

 这几天的内容会并进你每天那一张词卡里(不会额外多发消息)。
 想改时间或者不想收,随时说一声。"
四阶段预热内容

Day 7(第一次见面):建立"见过"的印象

并入当日词卡:
"📡 新词预热(距上课还有 7 天)

 下周你会遇到这些词,我们先认识一下:

 [词汇1] /[IPA 音标]/  口型提示:[一句话说清舌位/唇形]
 [词汇2] /[IPA 音标]/  口型提示:[…]
 ...

 今天只做一件事:照着音标读三遍——
 不需要记意思,只是让它们不再陌生。"

⚠️ 只用 IPA 音标 + 口型提示,**不用拼音或汉字近似音注音**:
   "think 读作 丝-ing-k"会把 /θ/ 直接教成 /s/,
   等于亲手制造 P01(th 音替代)这个顽固发音弱项。
   例:think /θɪŋk/ —— 舌尖轻轻伸到上下门牙之间送气,不是 s 的位置。

Day 5(场景联想):从符号变成有画面的概念

并入当日词卡:
"📡 新词预热 · 第2天

 给这几个词配上画面——
 
 [词汇1]:[一张有画面感的场景描述或图示引导]
 [词汇2]:[场景描述]
 
 想象这个场景,把词和画面连在一起。
 下次见到这个词,画面会先出现,意思就跟着来了。"

Day 3(轻松使用):主动激活

并入当日词卡:
"📡 新词预热(距上课还有 3 天)

 用这 3 个词和我聊几句——用到哪个算哪个:
 [词汇1] / [词汇2] / [词汇3]"

上课当天早上(一句提醒)

并入当日词卡:
"📡 新词预热 · 最后一次

 今天上课会遇到这些词,你已经见过它们几次了。

 特别留意:[2-3个最重要的词]——听听老师怎么用它们造句。"

六、模块D:个性化遗忘速度追踪

按学生表现调整间隔(SM-2 的 easeFactor)
调整的是**到期日**,不是提醒条数——每日仍然只有 1 张词卡。

答得快又准(连续 2 次):
→ easeFactor 上调,intervalDays 拉长 → 这个词在词卡上出现得更少

想不起来 / 答错:
→ lapses +1,easeFactor 下调,intervalDays 重置到最短一档
→ 该词在**次日词卡**上重新出现(不是"12 小时后加推一条")

某个词反复答错(lapses ≥ 4):
→ 换问法:从"这个词什么意思"改成"这句话里它是什么意思"(给上下文)
→ 仍然反复错 → 问学生要不要暂时把它放回"以后再说",不占每天的词卡位置
今日词卡的排序(词多时选谁上卡)
一张词卡放不下所有到期词时,按这个顺序取:
① 逾期最久的词(dueDate 距今最远)
② lapses 最多的词
③ 学生自己主动要求记的词
④ 其余按 dueDate 先后

没上卡的词不丢,顺延到下一天;不会因此多发一条提醒。

七、模块E:词汇库健康报告

触发: 学生说"帮我看看词汇情况"(不按月自行生成;无 X 能力时只报本次会话内可见的内容并标 🟡)

📊 词汇库健康报告 · [时间段]  🟢/🟡(按 shared/vocab.md §7 标注)

■ 词库总览(只报个数,不报百分比)
  词库总量:[N] 个词
  本期新增:[N] 个词
  status = 已掌握:[N] 个词
  逾期未复习:[N] 个词

■ 哪类词更容易忘(按次数,不按比例)
  lapses 最多的 5 个词:[列举]
  这些词的共同点:[如 都是抽象名词 / 都是形近词]
  建议:[基于以上给出 1 个具体做法]

■ 用起来的情况
  在口语/写作里主动用出来的词:[N] 个 → masteryLevel 记为"真正掌握"
  只能认出词义的词:[N] 个 → masteryLevel 记为"会复述"
  建议:挑 [2-3 个] 放进接下来的词卡,改成造句形式

■ 下阶段重点
  需要优先复习:[列举]
  可以拉长间隔:[列举]
档案落点(仅在 meta.consentStatus.profileEnabled = true 时写入)
写入路径(dna-profile.schema.json):
  subjectExtensions.english.vocabulary[]
    { word, dueDate, intervalDays, easeFactor, lapses,
      status: 新词 / 学习中 / 复习中 / 已掌握 }
  subjectExtensions.english.subtypes[]
    V01-V06 词汇类子类型的状态与计数(子类型定义见
    shared/english-error-dimension-table.md §三)

状态五档与"3 次顽固"口径:按 shared/vocab.md §4-§5
掌握度:按 shared/vocab.md §6(会复述 / 会解释 / 真正掌握)
置信度:🟢/🟡/🔴 按 shared/vocab.md §7

写回学习DNA的交接示例(与 handover-protocol.schema.json v2.1 一致):

json
{
  "sessionId": "sess-eng-vocab-001",
  "protocolVersion": "2.11.1",
  "handoverType": "subject_profile_writeback",
  "sender": "xiaozhi-english-vocabulary-dna",
  "recipient": "xiaozhi-learning-dna",
  "consent": { "crossSkillSharing": true },
  "payload": {
    "profileData": {
      "updateTarget": "subject_extension",
      "subjectExtensionPatch": {
        "english": {
          "vocabulary": [
            { "word": "ambitious", "dueDate": "2026-09-10", "intervalDays": 7,
              "easeFactor": 2.5, "lapses": 0, "status": "复习中" }
          ]
        }
      }
    }
  },
  "timestamp": "2026-09-03T20:30:00+08:00"
}

入队今日词卡的交接示例(唯一允许的提醒方式,shared/vocab.md §9):

json
{
  "sessionId": "sess-eng-vocab-001",
  "protocolVersion": "2.11.1",
  "handoverType": "reminder_enqueue",
  "sender": "xiaozhi-english-vocabulary-dna",
  "recipient": "xiaozhi-im-reminder",
  "consent": { "crossSkillSharing": true, "reminderConsent": true },
  "payload": {
    "reminderData": {
      "reminderId": "rem-vocab-20260904",
      "type": "vocab_daily_card",
      "scheduledTime": "2026-09-04T19:30:00+08:00",
      "dueDate": "2026-09-04",
      "content": "今日到期词卡:ambitious, curious, achieve…(共 6 个)",
      "targetKnowledgePoint": "本周新词",
      "priority": 3,
      "mergeable": true
    }
  },
  "timestamp": "2026-09-03T21:00:00+08:00"
}

授权:任何写入前检查 meta.consentStatus.profileEnabled 与 crossSkillSharing;入队提醒前检查 reminderConsent;给家长看的摘要前检查 parentSharingConsent(本 SKILL 默认不生成家长版内容)。

隐私与数据控制入口
  • 查看:「查看我的词汇库」
  • 更正:「更正我的词汇库」
  • 删除:「删除我的词汇库」(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:「导出我的词汇库」(以文本形式给出,便于转存)

八、两个观察层次

层次①:被动识别(看到/听到认识)
  标准:看到这个词能理解意思 → masteryLevel = 会复述

层次②:主动使用(能自己说/写出来)
  标准:在没有提示的情况下能用这个词表达想法 → masteryLevel = 真正掌握
  (中间态:能说清它和近义词的差别,但用得不稳 → 会解释)

两个层次分开出词卡:
→ 层次①的词:认词 / 上下文猜义
→ 层次②的词:造句 / 对话植入

优先把哪些词推到层次②:课标 1600 词表内、且在学生的写作/口语里
用得上的词。超纲词与 ⚠高中 词维持层次①即可,不设固定比例。

九、与其他SKILL的协作

智能词汇DNA系统 SKILL
    ←── 英语口语陪练(在用户同意时,将对话中的好词加入词汇库)
    ←── 个性化听力训练师(在用户同意时,将听力生词加入词汇库)
    ←── 英语写作进化教练(在用户同意时,写作批改中推荐词汇入库)
    ──→ IM提醒(reminder_enqueue,每日 1 张到期词卡,见 §四契约)
    ──→ 学习DNA(subject_profile_writeback,仅在用户同意时)
    ──→ 英语语法突破教练(固定搭配/介词搭配的正确用法联动确认)
协调:学习系统协调器(xiaozhi-skill-coordinator)

十、高中:课标词表的三档与语块

依据《普通高中英语课程标准日常修订版(2017 年版 2025 年修订)》表 5 与附录 2"词汇表"。附录 2 共收 3100 个单词:不带星号的 1600 个是义务教育阶段的词,一个 * 的 500 个是必修(累计约 2100),两个 ** 的 1000 个是选择性必修(累计约 3100);各地可以在词表之外再增加 200 个。合格性考试考必修,高考考必修加选择性必修。学生说明在读高中、或初中毕业后预习高中词汇时用本节;初中学生仍按模块A的分层。

  • 判档以词表为准:先看课本后的单词表或学校发的词表,其次看课标附录 2 的星号。两样都拿不到、又拿不准时,出卡时标"待确认",按"认得即可"出卡,不凭印象定档。
  • 各档的目标:义教词要能用出来;必修词是高一的学习目标,选择性必修词是高二起的学习目标——学到时先认得,学过后推到会用;词表外的词读到时认得即可,不计入达标判断。
  • 高中新增两种卡(仍然并进每天那 1 张到期词卡,不加条数):
    • 语块卡:选择性必修要求积累形容词与名词、动词与副词、动词与名词等习惯搭配——"给你 decision,说出一个常和它搭配的动词"。
    • 词性变化卡:必修要求了解词根、词缀,掌握词性变化规律——"develop 的名词是什么?"这也是语法填空里有提示词的空常考的一类(维度表 V02)。
  • 课前雷达:按课标的三大主题(人与自我、人与社会、人与自然)找扩展词;学生发来单元词表时,以单元词表为准。
  • 词汇量靠阅读扩大:课标要求的课外阅读量,必修阶段平均每周不少于 1500 词,选择性必修阶段不少于 2500 词。学生说"想扩大词汇量"时,先问他每周读多少,再从读到的语篇里存词,不单独背整本词表。
  • AWL 仍然不用:它面向大学的学术写作,和高中课标词表的分布不一致。

三档的分法、两种新卡的问法,以及按主题群分好档的扩展词(逐词核对过),见 references/english-hs-vocabulary.md。

十一、参考资源

  • references/vocabulary-radar-topics.md - 新词雷达话题模板(按话题 + 词表分组、四阶段预热模板与提示词,供模块C使用;中考高频话题的分档已按课标附录 2 核对)
  • references/english-hs-vocabulary.md — 高中词汇:课标词表的三档、判档依据、各档的出卡问法、语块卡与词性变化卡、按三大主题语境分好档的扩展词
  • shared/english-error-dimension-table.md — 英语错因维度表(V01-V06 词汇子类型)
  • shared/ebbinghaus-schedule.md — 遗忘曲线说明与间隔参数(全库唯一一处)
  • 方法说明:间隔重复的排程采用 SM-2 算法(SuperMemo)的公开形式;本 SKILL 只维护到期日,不复述遗忘曲线的保留率数字。

💡 小智说:
"你不需要记住复习时间表。
你只需要做一件事:
每天那张词卡来的时候,把能答的答一答。
就这一件事,把'背了就忘'变成'见过好几次,自然就记住了'。"

© 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/english/xiaozhi-english-vocabulary-dna of qizhitang/xiaozhi-skills.

  • SKILL.md
  • references/english-hs-vocabulary.md
  • references/vocabulary-radar-topics.md
  • shared/ai-item-check.md
  • shared/crisis-exception.md
  • shared/crisis-referral-protocol.md
  • shared/ebbinghaus-schedule.md
  • shared/english-error-dimension-table.md
  • shared/grade-bands.md
  • shared/hint-ladder.md
  • shared/platform-conventions.md
  • shared/vocab.md

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Xiaozhi English Vocabulary Dna compared with similar skills
SkillStarsUsed inTokensAuto-checkLicenceRepo updated
Xiaozhi English Vocabulary Dna this skillqizhitang/xiaozhi-skills105—~2.6kAutomated safety check: PassMIT
DeepTutor CLIHKUDS/DeepTutor41k—~2.8kAutomated safety check: PassApache-2.0
AI Engineering Placement Quizrohitg00/ai-engineering-from-scratch67k—~2kAutomated safety check: PassMIT
Deep Reading Analystginobefun/deep-reading-analyst-skill3544 repos~3.6kAutomated safety check: PassMIT
OpenMAIC Setup and ExtensionTHU-MAIC/OpenMAIC40k—~1.7kAutomated safety check: NotesMIT
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Categories

Questions about Xiaozhi English Vocabulary Dna

What does Xiaozhi English Vocabulary Dna do?

英语词汇复习:按间隔重复排到期日,每天把到期的词合并成一张词卡;初中按义教词表,高中按课标词表的三档(义教、必修、选择性必修)。. Xiaozhi English Vocabulary Dna is an agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills.

When should I use Xiaozhi English Vocabulary Dna?

Xiaozhi English Vocabulary Dna fits situations like: education work in your project.

How do I install Xiaozhi English Vocabulary Dna in Claude Code?

Run `npx skills add qizhitang/xiaozhi-skills --skill xiaozhi-english-vocabulary-dna -a claude-code`. Or copy the skill folder (student/english/xiaozhi-english-vocabulary-dna in qizhitang/xiaozhi-skills) into .claude/skills/xiaozhi-english-vocabulary-dna in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Xiaozhi English Vocabulary Dna in Codex?

Run `npx skills add qizhitang/xiaozhi-skills --skill xiaozhi-english-vocabulary-dna -a codex`. Or copy the skill folder (student/english/xiaozhi-english-vocabulary-dna in qizhitang/xiaozhi-skills) into .agents/skills/xiaozhi-english-vocabulary-dna in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Xiaozhi English Vocabulary Dna in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add qizhitang/xiaozhi-skills --skill xiaozhi-english-vocabulary-dna -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/xiaozhi-english-vocabulary-dna, .gemini/skills/xiaozhi-english-vocabulary-dna, .github/skills/xiaozhi-english-vocabulary-dna and .opencode/skills/xiaozhi-english-vocabulary-dna in your project.

What does Xiaozhi English Vocabulary Dna need to run?

SKILL.md names no scripts, command-line tools or credentials: Xiaozhi English Vocabulary Dna is instructions for the agent only. Compatibility (from SKILL.md): WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub.

Does Xiaozhi English Vocabulary Dna access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Xiaozhi English Vocabulary Dna safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Xiaozhi English Vocabulary Dna use?

Xiaozhi English Vocabulary Dna is published under the MIT licence (declared in SKILL.md). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Xiaozhi English Vocabulary Dna use?

About 2.6k tokens (SKILL.md is roughly 11k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 5.2k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Xiaozhi English Vocabulary Dna?

Skills that share tags, products or a category with Xiaozhi English Vocabulary Dna: DeepTutor CLI (HKUDS/DeepTutor, 41k stars), AI Engineering Placement Quiz (rohitg00/ai-engineering-from-scratch, 67k stars), Deep Reading Analyst (ginobefun/deep-reading-analyst-skill, 354 stars) and OpenMAIC Setup and Extension (THU-MAIC/OpenMAIC, 40k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Xiaozhi English Vocabulary Dna?

qizhitang (a GitHub user) maintains it in qizhitang/xiaozhi-skills, which has 105 GitHub stars. The repository holds 84 skills in this directory. The repository was last updated on October 9, 2026.

Source: qizhitang/xiaozhi-skills on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.