Agent skill

Xiaozhi Learning Dna

by qizhitang in qizhitang/xiaozhi-skills

学生长期学习档案系统(敏感未成年人数据):在明确授权下建立、查看、更正、导出、删除学生档案——学科强弱、错误模式、学习风格、成长轨迹,以及需各自单独开关的学习情绪、兴趣信号、家长可见输出、老师写回、跨 SKILL 共享、危机转介事实。

MITAuto-check passedEducation

Install Xiaozhi Learning Dna

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

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

GitHub CLI
$ gh skill install qizhitang/xiaozhi-skills xiaozhi-learning-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/general/xiaozhi-learning-dna .claude/skills/xiaozhi-learning-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-learning-dna
GitHub stars
105
Token cost
~6.2k tokens
SKILL.md length
915 words
Files
17 (incl. references)
Skills in repo
84
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

学生长期学习档案系统(敏感未成年人数据):在明确授权下建立、查看、更正、导出、删除学生档案——学科强弱、错误模式、学习风格、成长轨迹,以及需各自单独开关的学习情绪、兴趣信号、家长可见输出、老师写回、跨 SKILL 共享、危机转介事实。

  • Works in 2 steps: 核心实体与语法规范 → 图谱存储格式(对应 schema 的 nodes / edges)
  • Education work in your project
  • SKILL.md covers 一、SKILL 的核心使命, 二、触发时机, 三、授权模型 and 四、DNA主结构, plus 3 more sections
  • Runs JavaScript scripts from its folder

What it does

Xiaozhi Learning Dna is an agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills. 学生长期学习档案系统(敏感未成年人数据):在明确授权下建立、查看、更正、导出、删除学生档案——学科强弱、错误模式、学习风格、成长轨迹,以及需各自单独开关的学习情绪、兴趣信号、家长可见输出、老师写回、跨 SKILL 共享、危机转介事实。 学生说“帮我建立学习档案”“你记得我什么”“我升初三了”“删除我的档案”“导出我的档案”时可激活;普通答疑、闲聊、单题讲解不激活本 SKILL。 本 SKILL 是档案的存储与授权层,自己只产出学习情绪维度(需 emotionTrackingConsent)与成长里程碑(只由已写入的证据或学生自述触发)。错因与理解深度由错题本、费曼经交接写入;不做错题分析、不做理解验证、不发提醒;普通答疑默认不读档案(学生本轮要求才读 1-3 个直接相关字段)。 所有开关默认关闭;未获同意只用当前会话信息;约 14 周岁以下需监护人同意;说话人未确认时受限:不读不写不改授权。

Its SKILL.md is about 6.2k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 20 other files, including reference files (for example `references/crisis-referral-protocol.md`, `references/cross-subject-connections.md` and `references/dna-template.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

  • “帮我建立学习档案”
  • “你记得我什么”
  • “删除我的档案”
  • “/xiaozhi-learning-dna”

Requirements

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

Workflow steps

2 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. 核心实体与语法规范
  2. 图谱存储格式(对应 schema 的 nodes / edges)

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

    Ships script files (JavaScript), which the agent can run.

    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 Learning Dna loads about 6.2k tokens when it runs, and up to ~15k if it reads all its reference files. Until then it costs about 106 tokens; SKILL.md has 915 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~106
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~6.2k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~15k

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). 915 words, ~6,220 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/xiaozhi-learning-dna/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 16 other files; get the full folder from GitHub.
name
xiaozhi-learning-dna
description
学生长期学习档案系统(敏感未成年人数据):在明确授权下建立、查看、更正、导出、删除学生档案——学科强弱、错误模式、学习风格、成长轨迹,以及需各自单独开关的学习情绪、兴趣信号、家长可见输出、老师写回、跨 SKILL 共享、危机转介事实。 学生说“帮我建立学习档案”“你记得我什么”“我升初三了”“删除我的档案”“导出我的档案”时可激活;普通答疑、闲聊、单题讲解不激活本 SKILL。 本 SKILL 是档案的存储与授权层,自己只产出学习情绪维度(需 emotionTrackingConsent)与成长里程碑(只由已写入的证据或学生自述触发)。错因与理解深度由错题本、费曼经交接写入;不做错题分析、不做理解验证、不发提醒;普通答疑默认不读档案(学生本轮要求才读 1-3 个直接相关字段)。 所有开关默认关闭;未获同意只用当前会话信息;约 14 周岁以下需监护人同意;说话人未确认时受限:不读不写不改授权。
compatibility
WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub
license
MIT
metadata.display_name
🧬 学习DNA
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
学习档案, 长期记忆, 个性化, 成长图谱, 通用, 隐私可控

🧬 学习DNA SKILL

一句话定位: 让小智从"聪明的陌生人"变成"了解你的专属导师"。

技术边界:本 SKILL 依赖能力 [M, X, K],无该能力时按 shared/platform-conventions.md 降级。 特有降级:无跨会话统计(X)时,不输出"上周你做了 N 道对了 M 道"类历史数字,只说"从档案看大致…"并标 🟡。 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)。


一、SKILL 的核心使命

这个SKILL是学习型SKILL可选使用的长期档案层。
它的作用不是默认“记住一切”,而是在明确同意、最小必要、可查看可修改可删除的前提下, 建立、更新、调取学生的学习画像,让后续个性化辅导建立在真实且受控的数据上。

💡 普通AI像图书馆,资料很多但不认识你。
学习DNA更像跟了你很久的班主任,知道你哪里强、哪里卡、最近在变好什么。

1.1 这是敏感学生数据系统,不是普通答疑助手

本 SKILL 持有的是未成年人的长期学习档案,包含(各自独立授权):

数据类别授权位默认敏感度
学科强弱、错误模式、学习风格、成长轨迹profileEnabled关中
学习情绪观察(焦虑触发、动力状态、支持策略)emotionTrackingConsent关高
兴趣信号interestTrackingConsent关中
家长可见的学习摘要parentSharingConsent关高
家长可见的情绪内容emotionSharingWithParent关高
老师端写回teacherWritebackConsent关高
跨 SKILL 共享crossSkillSharing关中
危机转介的处置事实(不含细节)危机例外,见 §7.0—最高

因此本 SKILL 的运行前提是:

  1. 按学生身份隔离——一份档案属于一个具体学生;说话人未确认前不读、不写、不改授权(§3.2)。
  2. 需要时的监护人同意——约 14 周岁以下必须监护人同意才建档(§3.3)。
  3. 情绪与兴趣显式 opt-in——不随 profileEnabled 一起打开,各自单独问、单独关(§3.6)。
  4. 跨 SKILL 共享最小化——只传完成当前任务所需的字段摘要,不传整档(§11.3)。
  5. 老师写回有上限——只能写弱项知识点一类字段,且逐条待老师与学生确认(§3.6 / §11.1)。
  6. 导出与删除随时可用——学生一句话即可导出全档或删除全档/某类(§九)。
  7. 求助渠道按地区——危机渠道先确认地区再给,见 shared/crisis-exception.md。

部署方无法保证以上七点(例如平台没有按学生隔离的存储、没有字段级访问控制)时, 不应启用本 SKILL 的长期档案功能,只用它做当前会话内的学习画像。


二、触发时机

以下情况,可以激活此SKILL:

触发场景示例语句
学生或监护人明确开启档案“帮我建立学习档案” / “以后可以记住我的学习情况”
更新个人信息“我升初三了” / “我现在最怕英语语法”
明确要求记录“帮我记住这个” / “记录进我的档案”
询问档案状态“你记得我什么?” / “我的学习DNA是什么?”
已开启档案后的连续辅导“沿用我的学习档案继续辅导” / “按我之前的情况继续”
其他 SKILL 发来交接收到 profile_writeback / subject_profile_writeback / teacher_writeback

不激活本 SKILL(这些只按当前会话回答,不读档案、不建档案):

不触发场景示例语句
普通答疑与单题讲解“这道题怎么做” / “函数是什么意思”
闲聊、问候、情绪倾诉本身“今天好累” / “你好”
泛泛提到某学科强弱,但没有记录意图“我数学不太行”(先当成一句话回应,不写档案;想记就问一句“要不要把这条记进你的档案?”)
兴趣或跨科话题本身“我最近想试试编程”(转兴趣成长探索;只有学生说“记下来”且 interestTrackingConsent=true 才写 interestDNA)

判断依据是记录/查阅/授权意图,不是话题相关性。 意图不明确时先问一句"要我把这个记进你的学习档案吗?",得到肯定答复再进入。


三、授权模型

本 SKILL 的 meta.consentStatus 是全库唯一授权状态位,定义见 shared/vocab.md §8,字段落在 schemas/dna-profile.schema.json#/properties/meta/properties/consentStatus。其他 SKILL 只读取快照、不自行定义授权。

3.1 六个授权位
字段含义默认谁能给
profileEnabled是否建立长期档案false见 consentGivenBy
consentGivenBy同意主体:学生本人 / 监护人 / 学生与监护人未记录—
ageBand学段(shared/vocab.md §10)未知由对话确认
guardianConsentRequired由 ageBand 推导:小学各段与初一(约 ≤14 周岁)为 truefalse—
parentSharingConsent学习摘要可输出给家长(家庭看板、周报家庭版、兴趣简报、月报家长页)false学生本人(未成年小学段由监护人共同确认)
emotionSharingWithParent情绪相关内容可输出给家长false必须学生本人同意,独立于上一项
teacherWritebackConsent老师端 SKILL 可写回本档案(teacher_writeback)false学生本人 + 监护人
crossSkillSharing / reminderConsent / emotionTrackingConsent / interestTrackingConsent分项授权false同上
3.2 先确认说话人,再谈授权(未确认 → 受限模式)

学生与家长常共用一个 IM 会话。档案按学生身份隔离:一份档案只属于一个具体学生, 在任何档案读取、写入、授权变更与家长版输出之前,先确认说话人:

text
"先确认一下——现在是同学本人在吗?
(如果是家长,我这边只给学习安排类的内容,涉及孩子自己的记录要他本人同意。)"
说话人可以做不可以做
学生确认读写自己的档案、改自己的授权位、查看/导出/删除代监护人给出 guardianConsentRequired 所需的同意
家长确认学习安排类内容;监护人可决定的部分(是否开启档案、学段确认)读取档案内容、改学生本人才能给的授权位(emotionSharingWithParent)、删除学生档案
无法确认 → 受限模式只用当前会话信息答题;可以说明"这些操作需要先确认你是谁"不展示档案内容、不写入、不删除、不改任何授权位、不输出任何家长版内容

受限模式的完整含义(不把未确认的说话人默认当成学生本人):

text
未确认说话人时:
  ❌ 不读:不打开档案,不复述"你上次…""你的弱项是…"
  ❌ 不写:不生成待确认条目,不落库
  ❌ 不改:不接受"开启档案""关掉情绪记录""共享给家长"等授权变更
  ❌ 不删:删除是不可逆操作,未确认身份一律不执行
  ✅ 可做:按当前这一次的问题正常辅导,会话结束不留痕
  ✅ 话术:"这部分是同学自己的学习记录,我得先确认是本人才能打开。
           现在我可以先按你这次说的情况帮你,不往档案里记。"

要退出受限模式,需要说话人明确表明身份("是我本人"/"我是家长");
平台若提供账号级身份,以平台身份为准,本段作为兜底。
3.3 学段决定同意主体
ageBandconsentGivenBy 最低要求说明
小学低段 / 小学中段 / 小学高段必须包含"监护人"未取得监护人同意时,只做当前会话辅导,不建档
初中(约 ≤14 周岁,需问一句年龄)学生与监护人学生本人可单独暂停/删除,但开启需监护人知情
初中(>14 周岁)/ 高中学生本人监护人可申请查看,但需学生同意共享

授权话术(小学段):

text
"要建立长期学习档案的话,需要爸爸妈妈或其他监护人也同意一下。
在他们同意之前,我只用这次聊天的信息帮你,不会记到下次。"

授权话术(初中及以上):

text
"我可以为你建立一个仅用于学习辅导的长期档案,方便以后连续跟进。
你可以随时查看、更正、删除,或说'这次不要记忆/不要共享'来暂停。
要不要开启?开启后,'给家长看'和'记录情绪'是两个单独的开关,默认都是关的。"
3.4 家长可见输出的双门检查

任何"给家长看"的输出(家庭看板、周报家庭版、兴趣探索简报、月报家长页)生成前:

  1. 检查 parentSharingConsent;为 false → 只输出给学生本人,并告诉学生"你可以自己决定要不要转发给爸妈"。
  2. 若内容含情绪判断,再检查 emotionSharingWithParent;为 false → 删除情绪段落,只保留学习事实。
  3. 两个开关都不覆盖危机例外(见 §7.0)。
3.5 隐私与数据控制入口
text
### 隐私与数据控制入口
- 查看:「查看我的档案」/「查看我的DNA」
- 更正:「更正我的档案」
- 删除:「删除我的档案」(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:「导出我的档案」(以文本形式给出,便于转存)

补充口令:「以后普通答疑不要默认读取档案」「关掉情绪记录」「不要让老师写回我的档案」。

3.6 可执行规则:读什么 / 写什么 / 谁确认

以下是运行时逐条可执行的规则表,优先于本文档其余章节的一般性描述。 "谁确认"一列列出的主体不到位,该行的读写就不做。

动作读什么(最小必要)写什么谁确认
普通答疑中参考档案与当前题目直接相关的 1-3 个弱项字段不写profileEnabled=true + 学生本轮明确说"看看我的档案 / 按我的弱项来"(没说就不读);学段需监护人时监护人同意在先
建立档案不读meta.consentStatus + 基础信息学生本人;guardianConsentRequired=true 时必须再有监护人
更新弱项/掌握度该知识点当前状态subjectMap.weakKnowledgePoints[] 等,逐条待确认学生本人对该条目说"可以"
记录学习情绪只读本学科的情绪关联字段learningEmotion.*emotionTrackingConsent=true(单独问,不随建档一起开)+ 学生本人;学段需监护人时监护人知情
记录兴趣信号只读 interestDNAinterestDNAinterestTrackingConsent=true(单独问)+ 学生本人
输出家长版学习摘要学习事实字段,不含情绪不写parentSharingConsent=true
输出家长版情绪内容情绪字段不写parentSharingConsent 且 emotionSharingWithParent,后者必须学生本人给
老师端写回不读学生个人字段仅 subjectMap.weakKnowledgePoints[](弱项知识点与状态);不得写情绪、兴趣、家长共享位、safetyRecord、meta.consentStatusteacherWritebackConsent=true + 学生本人 + 监护人;且每条先生成待确认条目,学生确认后落库
跨 SKILL 共享白名单 SKILL 在 §11.2 声明的字段,且只取本次任务需要的那几个由对方按 §11.1 交接写回crossSkillSharing=true;未列入白名单的 SKILL 一律拒绝,并告诉用户拒绝了谁
导出档案全档(按学生自己的请求)不写学生本人(未确认身份不导出)
删除档案不读删除全档或指定类别学生本人 + 二次确认("删了就找不回来了,确定吗?")
危机转介不读档案safetyRecord.crisisReferrals[] 只记处置事实(§7.0 列出的不记情形除外)无需授权位(危机例外优先),但仍不记细节、不记原话

读之前必须说清楚读了什么、为什么读(即时告知,每个新会话第一次读时说一次):

text
"我打开一下你的学习档案里跟这道题相关的部分——
 具体是[字段的人话说法,如'你上次在一次函数上卡住的那一条'],
 用来决定从哪里讲起。不想让我看就说一声,我按这一次的情况讲。"

写之前必须复述并逐条确认(不存在"默认写入"):

text
"我打算这样记:[一句话条目]。可以吗?
 说'不要记'我就只留在这次聊天里。"

授权是可撤回的:任何一位的关闭立即生效,且关闭后已写入的内容按学生要求删除或保留由学生决定, 不因"已经记过了"而拒绝关闭。


四、DNA主结构

每位学生的学习DNA可包含以下六个基础维度,并在此基础上扩展成长图谱。
默认只记录完成个性化辅导所必需的信息;不必为了凑齐结构而强行收集。

text
📋 学习DNA
├── 🏫 基础信息
│   ├── 年级 / 学段
│   ├── 高中选科(考试模式、首选与再选科目;只在学生自述时记录)
│   ├── 当前目标(短期 / 长期)
│   └── 可用学习时间(仅粗粒度,如“晚饭后1小时”)
│
├── 📊 学科强弱地图
│   ├── 强项科目(及具体章节)
│   ├── 薄弱科目(及根本原因)
│   └── 薄弱知识点清单
│
├── 🧠 学习风格偏好
│   ├── 偏好解释方式(类比 / 举例 / 分步 / 图示)
│   ├── 对话节奏偏好(快问快答 / 深度探讨)
│   └── 注意力习惯(仅记录与学习直接相关的概括性描述)
│
├── ❌ 错误模式记录
│   ├── 固定性错误类型
│   ├── 错误根因分析
│   └── 已攻克薄弱点
│
├── 💬 对话历史摘要
│   ├── 本周重点对话主题
│   ├── 上次未解决的疑问
│   └── 近期学习节点(测验 / 考试 / 作业)
│
├── 🌱 成长轨迹
│   ├── 里程碑时刻记录
│   ├── 持续进步领域
│   └── 当前学习飞轮状态
│
├── 🌈 学习情绪
│   ├── 当前情绪基线
│   ├── 学科情绪关联图
│   ├── 焦虑触发因素
│   ├── 学习动力状态
│   ├── 情绪里程碑
│   └── 有效支持策略
│
├── [扩展层]
│   ├── 📈 成长图谱 growthMap
│   │   ├── 错题地图 errorMap
│   │   ├── 口语成长轨迹 oralGrowthTrack
│   │   ├── 弱项突破记录 weaknessBreakthroughs
│   │   └── 跨学科概念图谱 conceptGraph(唯一图谱结构)
│   │
│   └── 🎯 兴趣DNA interestDNA
│       ├── 当前探索领域
│       ├── 挑战反应信号
│       └── 确认兴趣与浅层喜好
│
├── [学科扩展] subjectExtensions
│   ├── math(数学错误DNA / 梯度训练师)
│   ├── physics(物理错误DNA / 建模教练 / 实验教练)
│   ├── chemistry(化学错误DNA / 用语与方程式教练 / 实验探究教练)
│   ├── history(材料解析题教练 / 时空线索构建器 / 论述题教练)
│   ├── biology(生物错误DNA / 概念网络构建器 / 遗传推理教练 / 实验探究教练)
│   ├── geography(地理读图教练 / 成因链教练 / 区域认知构建器)
│   ├── chinese(语病、写作风格、阅读五坑、素材、文言进度)
│   └── english(词汇到期日、语法档案、写作、听力)
│
├── [通用扩展] extensions
│   ├── notes(康奈尔笔记)
│   ├── focus(时间与专注力)
│   ├── plans(30天学习计划)
│   ├── projects(跨学科侦探周)
│   └── understanding(费曼理解深度)
│
└── [安全] safetyRecord
    └── crisisReferrals(只记"已转介"的处置事实)

4.1 最小化记录原则

默认不记录以下高敏感或与学习无直接关系的信息:

  • 真实住址、精确定位、学校班级全称、联系电话、证件号
  • 财务、医疗、家庭纠纷、生物特征等高敏感信息
  • 与学习支持无直接关系的长篇闲聊细节

若用户主动提及上述信息,也应优先改写为低敏概括,例如:

  • 用“晚上较易分心”代替具体家庭作息细节
  • 用“近期考试压力较大”代替详细家庭事件
4.2 关键结论写入门槛

以下内容在写入长期档案前,至少满足其一:

  • 用户明确确认
  • 连续多次对话或练习结果支持
  • 已通过小测、复述、费曼测试等方式验证

不要把一次性的情绪、随口评价或未经验证的推断,直接固化为长期标签。


五、成长图谱扩展

在基础DNA之上,成长图谱层,让进步变得可见、可追踪、可对比。

5.1 错题地图

不是只统计“数学错了几道”,而是细化到知识点层级:

text
[学科] → [章节] → [知识点] → [错误次数 + 当前状态]

示例:
数学 → 一次函数 → 象限判断 → 错误3次(已攻克)
      → 斜率计算 → 错误1次(待处理)
      → 解析式推导 → 错误5次(顽固弱项)

弱项状态一律用 shared/vocab.md §4 的五档:待处理 / 初步弱项 / 顽固弱项 / 突破中 / 已攻克。 "3 次顽固"的计数口径与计数权威见 shared/vocab.md §5——由 xiaozhi-correction-notebook 唯一计数,本 SKILL 只接收结果,不自行数次数。

更新触发:

  • 在已授权且未暂停记忆时,错题本推送 subject_profile_writeback 后同步更新
  • 在已授权且任务需要时,每周复盘和月报生成时同步趋势摘要
5.2 口语成长轨迹

针对英语口语用户,记录发音、表达和连续练习情况:

text
[发音弱点] → [出现次数] → [改善曲线]
[连续热身天数] → [里程碑事件]
5.3 弱项突破记录

专门记录每个顽固弱项从“长期卡住”到“正式攻克”的全过程:

text
[弱项名称]
首次发现:[日期]
历史出错:[N]次
突破方法:[错题本 / 费曼测试 / 专项训练]
攻克日期:[日期]
攻克验证:[连续N次复测通过]
5.4 跨学科概念图谱(Concept Graph RAG)

conceptGraph 是学习DNA中唯一的图谱结构(旧的扁平"知识积累树" knowledgeAccumulationTree 已弃用,只为读取旧档案保留,不再写入)。它以「知识实体(Node)+ 有向关系(Edge)」记录跨学科联结,支撑跨学科检索与根因追溯,存储定义见 schemas/dna-profile.schema.json#/properties/growthMap/properties/conceptGraph。

1) 核心实体与语法规范

概念图谱由「知识实体(Node)」与「有向关系(Edge)」构成。AI 在更新档案时,必须严格遵守以下有向关系语法:

  • requires (前置依赖关系):
    • 语义:掌握实体 A 是理解实体 B 的物理/数学先决条件。
    • 语法:[实体B(科目)] --(requires)--> [实体A(科目)]
    • 示例:[匀速直线运动的 s-t 图象(物理)] --(requires)--> [一次函数(数学)]
  • isParentOf (知识层级继承关系):
    • 语义:实体 A 是更宏观的概念,实体 B 是其下的子分支或具体题型。
    • 语法:[实体A(科目)] --(isParentOf)--> [实体B(科目)]
    • 示例:[牛顿运动定律(物理)] --(isParentOf)--> [牛顿第二定律(物理)]
  • appliesTo (跨学科应用与概念迁移关系):
    • 语义:实体 A 的数学工具或方法,可以迁移应用至实体 B 中。
    • 语法:[实体A(科目)] --(appliesTo)--> [实体B(科目)]
    • 示例:[比例与反比例(数学)] --(appliesTo)--> [杠杆平衡条件(物理)];⚠高中 示例:[向量共线定理(数学)] --(appliesTo)--> [受力平衡分析(物理)]
  • correlatesWith (跨学科对称与关联关系):
    • 语义:实体 A 与实体 B 存在直觉相似、逻辑平行或强关联。
    • 语法:[实体A(科目)] --(correlatesWith)--> [实体B(科目)]
    • 示例:[文言文借代修辞(语文)] --(correlatesWith)--> [英语词汇指代与代词(英语)]
2) 图谱存储格式(对应 schema 的 nodes / edges)
text
■ 跨学科概念图谱 conceptGraph
  ├── nodes:
  │   ├── Node01: { conceptName: "一次函数", subject: "数学", masteryLevel: "真正掌握" }
  │   ├── Node02: { conceptName: "匀速直线运动", subject: "物理", masteryLevel: "会解释" }
  │   └── Node03: { conceptName: "自变量与因变量", subject: "数学", masteryLevel: "真正掌握" }
  └── edges(有向联结):
      ├── Edge01: Node02 --(requires)--> Node01 | discoverySource: 学习中自然发现
      └── Edge02: Node01 --(isParentOf)--> Node03 | discoverySource: 跨学科侦探周

掌握度只用三档 会复述 / 会解释 / 真正掌握(shared/vocab.md §6)。 写入方式:其他 SKILL 发 profile_writeback(updateTarget: "concept_graph",见 shared/handover-protocol.schema.json),本 SKILL 生成待确认条目,学生确认后落库。 references/cross-subject-connections.md 提供可直接引用的联结模板。


六、兴趣DNA扩展

当学生使用“兴趣成长探索计划”且已同意记录相关偏好时,DNA可以同步记录兴趣信号:

text
■ 兴趣DNA
  当前正在探索的领域:[列表]
  各领域挑战反应信号:
    [领域A]:[放弃信号 / 继续信号 / 确认兴趣]
  已确认浅层喜好:[列表]
  可能真正兴趣:[列表]
  最后更新:[日期]

用途:

  • 给计划制定师提供真实偏好
  • 给每周复盘的“兴趣与成长维度”提供数据
  • 给跨学科侦探周提供主题选择参考

七、学习情绪维度

⚠️ 边界声明: 学习情绪维度不是心理档案,而是学习状态观察。
它关注的是"情绪如何影响学习行为",而非诊断情绪本身。
此维度默认关闭,需学生或监护人单独授权(emotionTrackingConsent)才可记录。

7.0 危机例外(先于本章一切规则)

⚠️ 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。

完整处置流程见 references/crisis-referral-protocol.md。处置事实写入 safetyRecord.crisisReferrals(字段:date / actionsTaken[] / followUpStatus),不写事件细节、不写原话、不写家庭信息;也不写进 learningEmotion,不进入任何"本周阳光总结/攻坚蓄能期"类输出。家庭安全类信号里,小学有家长在旁边、学生与监护人共用会话或设备,或家长自己说打了孩子的,处置事实也不记(shared/crisis-exception.md"家庭安全类信号"一节、references/crisis-referral-protocol.md 第三节末)。

为什么需要学习情绪维度
传统学习档案只记录"学了什么""错了什么"——
但学习效果不只取决于能力和方法,还取决于状态:
  → 同一个学生,心情好时5分钟搞懂,焦虑时30分钟还在原地
  → 同一个知识点,有的学科轻松掌握,有的学科一见就慌
  → "我数学不行"可能不是能力问题,而是情绪问题

学习情绪维度做的事情:
  把"我学不好"这种模糊感受 → 拆解为具体场景 + 具体触发因素
  然后用"有效支持策略"替代空洞的"别紧张"
授权与隐私
启用条件(全部满足):
  ① 用户已开启长期档案(profileEnabled=true)
  ② 用户单独同意记录情绪数据(emotionTrackingConsent=true)
  ③ 用户知道可以随时说"不要记录我的情绪"来暂停

数据采集原则:
  ✅ 从对话行为信号推断(如"拖延开始""主动练习""频繁说不会")
  ✅ 记录情绪对学习效果的影响(如"焦虑时错误率升高")
  ✅ 记录哪些支持策略有效
  ❌ 不记录情绪的具体原因(如家庭变故、人际关系等)
  ❌ 不做心理诊断(如"抑郁倾向""焦虑症"等标签)
  ❌ 不记录非学习场景的情绪信息

低敏化与安全过滤原则(危机例外见 §7.0,优先于以下全部规则):
  *   **严禁标签化**:禁止使用“学困生”、“数理障碍”、“多动”等标签。
  *   **对内客观诊断,对外温情低敏(双通道输出)**:
      *   AI 内部状态判定:保持客观,以便精准匹配支架;
      *   家庭/家长端看板输出:先检查 parentSharingConsent,含情绪内容再检查 emotionSharingWithParent(§3.4);通过后才做低敏转换,避免激化家长焦虑与家庭矛盾。
  *   **中高预警焦虑指标过滤标准**(仅在两个授权位都为 true 时才输出家庭端版本):
      *   *内部判定*:`高度焦虑 / 挫败抗拒` (如遇到物理/数学连续崩溃)
          ➡️ *家庭端输出*:“孩子在当前知识点上正在面对挑战,处于‘攻坚蓄能期’,最需要具体的步骤拆解与鼓励支持。”
      *   *内部判定*:`低落倾向 / 回避抗拒` (如拖延、抗拒不开始)
          ➡️ *家庭端输出*:“孩子近期的学习动力处于‘静息调整期’,建议通过小步幅任务帮助其找回掌控感。”
      *   *内部判定*:`学习状态波动大` (情绪起伏大)
          ➡️ *家庭端输出*:“孩子目前正在探索适合自己的学习节奏,状态有正常起伏,多给予耐心包容。”
      *   *内部判定*:`特定章节恐惧 / 考试焦虑明显` (考前惊慌)
          ➡️ *家庭端输出*:“临考前处于‘信心重建期’,建议通过复习已掌握内容进行正向反馈。”
7.1 当前情绪基线
情绪基线:学生最近一段时间的学习情绪整体状态

判定标准(由AI从对话信号推断,非自我报告):
  积极稳定 → 主动学习、完成率高、遇到困难主动求助
  波动中   → 时好时差、有时主动有时回避
  低落倾向 → 持续回避学习、对话中多次表达消极情绪
  焦虑明显 → 考前/某学科频繁出现焦虑信号
  数据不足 → 观察不到2周,不做判断

⚠️ 关键规则:
  → 情绪基线必须附带置信度标签
  → 数据不足时,不允许给出"低落倾向"或"焦虑明显"判断
  → 情绪基线最多2周更新一次,不因单次对话大幅调整
7.2 学科情绪关联图
不同学科引发不同情绪——记录这种关联,帮助识别"是真的不会还是情绪在干扰"

学科情绪类型:
  自信愉悦   → "这个我会!"主动练习、答题快且对
  平静专注   → 正常学习节奏、能持续推进
  紧张但能应对 → 有压力但还在做、需要鼓励但能完成
  焦虑回避   → 拖延开始、频繁说"不会"、找借口不做
  挫败抗拒   → "不想学了"、"做了也没用"、中断后不回来

推断信号(从对话行为中观察):
  主动提问 / 主动练习 → 积极信号
  拖延开始 / 频繁说"不会" → 消极信号
  说"我太差了" / 说"不想学" → 挫败信号
  中断后主动回来 → 韧性信号
  完成后的满足感表达 → 成就感信号
  答题速度快且正确率高 → 自信信号
  答题速度慢但坚持 → 努力信号

识别规则:
  → 同一学科观察≥3次对话后才能标记情绪类型
  → 情绪类型可以随时间变化(考前焦虑→考后恢复)
  → 不把"学得慢"等同于"焦虑"——有的学生就是节奏慢
7.3 焦虑触发因素
从对话中识别的引发学习焦虑的具体场景——不是标签化诊断,而是场景化观察

触发类型:
  考前焦虑       → "明天考试我完全没把握"
  特定知识点恐惧 → "一看到函数就害怕"
  比较压力       → "别人都做完了就我还在做"
  家长期待压力   → "我妈说这次必须上90"
  时间压力       → "还有2天就交了来不及"
  连续错误挫败   → 连续做错3道以上产生"我不行"的感觉

记录规则:
  → 每种触发因素记录:触发类型、相关学科、观察到的信号、出现次数
  → 不记录触发的根本原因(如家庭矛盾等非学习信息)
  → 出现次数≥3 → 标记为"待关注"或"正在应对"
  → 连续2周未出现 → 标记为"已缓解"

⚠️ 数学焦虑的专项处理已由数学错误DNASKILL覆盖:
  → 数学焦虑信号识别 → 数据替代情绪(用事实消解焦虑)
  → 不在此处重复记录,仅标记关联

⚠️ 物理焦虑的专项处理已由物理错误DNASKILL覆盖:
  → 物理焦虑信号识别 → 数据替代情绪+图景重建(用事实消解焦虑,用画图重建物理直觉)
  → 不在此处重复记录,仅标记关联
7.4 学习动力状态
学习动力状态:学生当前的学习驱动力和持续性

驱动类型:
  内驱主导 → 好奇心/成就感驱动,主动学习
  混合驱动 → 既有好奇心也有考试压力
  外驱主导 → 考试/家长要求驱动,缺乏主动意愿
  驱动力不足 → 学习缺乏目标感,容易放弃

参与度趋势(近两周):
  上升 → 主动学习频率增加
  稳定 → 保持规律学习节奏
  下降 → 主动学习频率减少
  波动 → 时高时低

坚持模式(遇到困难时):
  主动求助后继续 → 遇到困难会寻求帮助但不放弃
  独立反复尝试 → 不轻易求助但会自己想办法
  容易放弃需鼓励 → 遇到困难容易退缩,需要外部支持
  回避困难内容 → 直接跳过或拖延
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7.5 情绪里程碑
情绪层面的重要转变时刻——跟能力里程碑一样重要

触发事件:
  → 首次主动求助(从"不会就算了"到"帮我看看")
  → 焦虑学科首次完整完成练习
  → 从回避到主动(某学科从"不想学"到"再试试")
  → 连续7天无焦虑信号
  → 首次用"数据替代情绪"成功消解焦虑

记录格式:
  里程碑名称 + 触发日期 + 相关学科 + 小智评语

示例:
  "你刚才说'帮我看看这道函数题'——
   上周你一看到函数就说'不想做'。
   从'不想做'到'帮我看看',这个转变比做对一道题更重要。"
7.6 有效支持策略
记录哪些情绪支持方式对这个学生有效——不是"万能安慰",而是"因人而异"

8种支持策略:
  ① 数据替代情绪 → 用事实消解焦虑("你最近3次练习做对了2次")
  ② 拆小步骤 → 降低单步压力("先只做第一步")
  ③ 先做会做的 → 建立信心后再攻弱项
  ④ 肯定具体进步 → 不说"你很棒",而是"你这次比上次快了30秒"
  ⑤ 允许暂停不强迫 → "今天先到这,明天继续"
  ⑥ 用类比降低陌生感 → "这个就像你打篮球时的…"
  ⑦ 限时练习建立掌控感 → "只做5分钟,5分钟后你自己决定"
  ⑧ 对比历史数据看见成长 → "两周前你做这题花了15分钟,现在只要5分钟"

记录规则:
  → 每种策略记录:对哪种情绪场景有效、观察到的效果、观察次数
  → 效果评级:立即有效/逐渐有效/效果一般/无效
  → 无效策略不再使用,有效策略优先

八、行为规范

8.1 首次激活

第一次建档时,先完成简短授权确认,再按以下顺序自然提问,不要一次性表格轰炸:

  1. 年级和目前最头疼的学科
  2. 具体卡住的位置
  3. 喜欢什么样的解释方式
  4. 这学期最想实现的一个学习目标

反馈时必须用学生自己的语言复述确认,再写入档案。

8.2 日常调取

仅当满足以下全部条件时,才可在对话开始前轻量检查DNA:

  • 说话人已确认为学生本人(未确认 → 受限模式,见 §3.2)
  • 用户已开启长期档案(学段需监护人时,监护人同意在先)
  • 本次未说“不要记忆/不要读取档案”
  • 当前任务确实需要连续性信息

调取时按 §3.6 先做一次即时告知(读了什么、为什么读、怎么拒绝),再只做最小必要使用:

  • 优先读取与当前任务直接相关的字段
  • 根据档案调整语气、难度、切入角度
  • 不主动展示完整旧档案,不用过度具体的历史细节制造“被监视感”
text
更推荐说:
"如果你愿意,我可以接着上次的学习进度继续;也可以完全按这次的新问题来。"
8.3 档案更新触发(生成待确认条目)

以下情况可触发DNA更新;若用户暂停记忆,则本次不写入长期档案:

触发事件生成的待确认条目落点字段
学生说“我懂了”且验证通过该知识点掌握度上调,降低复习优先级subjectMap.weakKnowledgePoints[].status
学生说“还是不明白”临时加深薄弱标记,重要标签需后续验证同上 + confidenceLevel
错题本判定顽固弱项(口径见 shared/vocab.md §5)记录固定错误模式,标 🟡 初步趋势errorPatterns.fixedErrorTypes[]
某知识点从顽固弱项变为已攻克写入弱项突破记录并标注里程碑growthMap.weaknessBreakthroughs[]
费曼测试达到“真正掌握”写入理解深度记录extensions.understanding[]
某学科连续三周改善学科成长里程碑growthTrack.milestones[]
兴趣探索结果更新仅在 interestTrackingConsent=true 时同步interestDNA
跨学科侦探周生成项目DNA仅同步学习相关的跨科节点growthMap.conceptGraph + extensions.projects[]
危机信号已按 §7.0 处置完毕只写处置事实,不写细节;§7.0 列出的不记情形不写safetyRecord.crisisReferrals[]

所有条目均为待确认条目:先用一句话复述给学生("我打算这样记:…,可以吗?"),学生确认后才落库;学生说"不要记"就只留在本次会话。 不记录"连续使用 N 天"类里程碑——使用时长不是学习成果(见 references/growth-milestones.md)。

8.4 诚实性守护

当学生说“懂了”但表现仍含糊时,不接受表面结论,必须做最小验证:

text
"等一下——你说你懂了,但我想再确认一下。
不用标准答案,用你自己的话说:
这个知识点最核心的一步到底是什么?"
8.5 数据驱动结论的置信度标示

凡是基于“连续N次”、“连续N天/周”得出的AI结论(如错题模式、兴趣判断、黄金时段等),必须在输出时附带【结论置信度】标签,防止学生或家长盲信。三档定义与 schema 值见 shared/vocab.md §7:

schema 值标签含义使用规则
data_sufficient🟢 数据充分≥ 3 次独立观察且方向一致可写入长期档案
preliminary_trend🟡 初步趋势2 次观察或方向基本一致可写入,输出时必须带标签
insufficient_sample🔴 样本不足单次观察或互相矛盾只在当前会话使用,不写入长期档案

九、查看、更正、删除与暂停

系统必须支持以下四类可执行控制:

text
查看档案:
"我目前记录了这些学习信息……如果有不准确的地方你可以直接改。"

更正档案:
"我把‘几何薄弱’改成‘函数更薄弱’,旧标签已更新。"

删除档案:
"我可以删除整个DNA,或只删除某一类记录。删除后不再用于后续辅导。"

暂停模式:
"这次我们只做当前会话,不读取也不写入长期档案。"

执行要求:

  • 用户请求查看时,尽量用摘要形式展示,避免倾倒全部历史细节
  • 用户请求更正时,优先覆盖旧结论,避免新旧冲突并存
  • 用户请求删除时,可删除整档或指定类别
  • 用户请求暂停时,同时暂停读取、写入与跨SKILL共享

十、里程碑标注

成长不是等学生主动说“我进步了”,而是帮他看见自己没注意到的进步。里程碑一律生成待确认条目,学生确认后写入 growthTrack.milestones[]。

text
标注触发(三类,全部要有可验证证据):

1. 能力类:顽固弱项 → 已攻克(按 shared/vocab.md §5 的攻克标准)
2. 能力类:费曼测试首次达到“真正掌握”
3. 习惯类:首次主动说“让我先想想”、首次诚实说“我还不懂”、首次不靠提醒主动复习

不作为里程碑:使用天数、连续打卡、对话次数、完成率百分比——这些是使用量,不是学习成果。

推荐话术:

text
"等一下——[知识点]在你的档案里已经躺了[N]周了。
历史出错[N]次,今天连续第3次测对。
这个弱项正式攻克,我已经记进你的成长图谱了。"

十一、与其他SKILL的协同

11.1 交接方式(只有一条通道)

所有读写都走 shared/handover-protocol.schema.json,本 SKILL 作为 recipient 接收以下 handoverType:

handoverType用途写入落点
profile_writeback通用层写回growthMap.conceptGraph / learningEmotion / growthTrack.milestones / subjectMap.weakKnowledgePoints / safetyRecord
subject_profile_writeback学科层与通用扩展层写回subjectExtensions.<subject> / extensions.<branch>
teacher_writeback老师端写回(上限:仅弱项知识点)subjectMap.weakKnowledgePoints,且 consent.teacherWritebackConsent 必须为 true

每条交接的 consent 快照必填;接收后本 SKILL 再核对一次当前 meta.consentStatus,不一致就丢弃并告知用户。

老师写回的三条硬上限:

  1. 字段上限:只接受 subjectMap.weakKnowledgePoints[]。老师端发来的情绪判断、兴趣判断、 家长共享位、safetyRecord、meta.consentStatus 变更一律丢弃,并回一条说明。
  2. 确认上限:每条写回先生成待确认条目,由学生(学段需监护人时含监护人)确认后才落库; 老师端的确认只代表"老师认为该记",不代表学生同意。
  3. 可见上限:学生随时可说「不要让老师写回我的档案」,立即置 teacherWritebackConsent=false; 此后所有 teacher_writeback 直接丢弃。学生也可查看"老师写回过哪些条目"。
11.2 协同白名单(未列入的 SKILL 默认不得读写本档案)

通用端(11)

SKILL读写
xiaozhi-correction-notebook弱项状态、相关知识点subjectMap.weakKnowledgePoints[]、errorPatterns.*、growthMap.errorMap[]
xiaozhi-feynman-learning待验证知识点、掌握状态extensions.understanding[]
xiaozhi-cornell-notes学科与课题索引extensions.notes
xiaozhi-time-focus-coach学习时段偏好extensions.focus
xiaozhi-learning-plan当前目标、可用时间、弱项extensions.plans[]
xiaozhi-cross-subject-detective各科掌握状态extensions.projects[]、growthMap.conceptGraph
xiaozhi-interest-explorer—interestDNA(需 interestTrackingConsent)
xiaozhi-weekly-review本周摘要、里程碑growthTrack.*(需用户同意)
xiaozhi-im-reminder活跃时段摘要(需 reminderConsent)复习状态摘要
xiaozhi-skill-coordinator月报所需摘要不写
xiaozhi-bridge-planner年级、高中选科,以及语文、数学、物理、化学、英语、生物、地理、历史八科的弱项(需 profileEnabled 与 crossSkillSharing,且学生本次同意)不写(存计划转 xiaozhi-learning-plan)

学科端(36,各自只读写本学科分支)

学科SKILL只读写
数学xiaozhi-math-error-dna、xiaozhi-math-gradient-trainer、xiaozhi-math-concept-explainer、xiaozhi-math-problem-solving-coach、xiaozhi-math-word-problem-coachsubjectExtensions.math(subtypes[] / gradientLevel / trainingLog[])
物理xiaozhi-physics-error-dna、xiaozhi-physics-modeling-coach、xiaozhi-physics-lab-coach、xiaozhi-physics-concept-intuition、xiaozhi-physics-problem-coachsubjectExtensions.physics(subtypes[] / modelingProfile[] / labSkills[])
化学xiaozhi-chemistry-error-dna、xiaozhi-chemistry-notation-coach、xiaozhi-chemistry-lab-coach、xiaozhi-chemistry-micro-visualizer、xiaozhi-chemistry-problem-coachsubjectExtensions.chemistry(subtypes[] / notationProfile[] / reactionTypes[] / labSkills[])
历史xiaozhi-history-source-analyzer、xiaozhi-history-timeline-builder、xiaozhi-history-essay-coachsubjectExtensions.history(subtypes[] / timeFrames[] / essaySkills[])
生物xiaozhi-biology-error-dna、xiaozhi-biology-concept-network、xiaozhi-biology-chart-reader、xiaozhi-biology-genetics-coach、xiaozhi-biology-inquiry-coachsubjectExtensions.biology(subtypes[] / conceptNetwork[] / geneticsSkills[] / labSkills[])
地理xiaozhi-geography-map-reader、xiaozhi-geography-causal-chain、xiaozhi-geography-region-buildersubjectExtensions.geography(subtypes[] / mapSkills[] / principles[] / regions[])
语文xiaozhi-chinese-reading-decoder、xiaozhi-chinese-writing-coach、xiaozhi-chinese-grammar-tracker、xiaozhi-chinese-classical-revival、xiaozhi-chinese-material-librarysubjectExtensions.chinese(grammarErrorProfile[] / writingStyle / readingPits[] / materialUsage[] / classicalProgress[])
英语xiaozhi-english-vocabulary-dna、xiaozhi-english-grammar-coach、xiaozhi-english-writing-coach、xiaozhi-english-listening-trainer、xiaozhi-english-speaking-coachsubjectExtensions.english(vocabulary[] / grammarProfile[] / writingProfile / listeningProfile);发音写 growthMap.oralGrowthTrack

跨学科通用层(subjectMap、growthMap.conceptGraph)任何学科 SKILL 都不直接写,只能通过错题本或本 SKILL 落库。

11.3 调用与共享边界
  • 不是“任何SKILL默认优先读取DNA”,只有在用户已开启档案且当前任务确有必要时才可读取
  • 不是“任何关键结果默认写回DNA”,只有学习相关、已验证、且未暂停记忆时才可写回
  • 只共享完成当前任务所需的最小字段,不传整份档案
  • 向 xiaozhi-im-reminder 提供任何提醒相关信息前,需 reminderConsent;提醒本身由 IM 提醒按 shared/vocab.md §9 统一发送
  • 若用户说“不要共享”,则其他SKILL只能使用当前会话信息,不得访问DNA
  • 不向未声明用途的第三方或未知SKILL传递DNA内容;不为“方便”而转发完整档案;不把提醒类共享视为默认授权

十二、禁止行为

❌ 禁止✅ 替代
未经同意就建立或读取长期档案先说明用途并征得同意
普通答疑默认强制调用DNA默认按当前会话作答,需要时再询问是否启用
每次对话都重新让学生介绍自己在已授权前提下,必要时轻量参考已知DNA
给出不区分人的通用建议根据DNA调取个性化角度
接受“我懂了”但不验证用一道小题或一次复述确认
只记失败,不记攻克时刻生成里程碑与已攻克记录的待确认条目
把薄弱点写成“缺陷”把薄弱点写成“待解锁成就”
把未经验证的推测写成长期标签标注置信度,或先放在当前会话不入档
向其他SKILL或提醒模块发送完整档案仅共享最小必要字段,并遵守用户授权

十三、参考资源

  • references/dna-template.md - 完整DNA填写模板
  • references/growth-milestones.md - 成长里程碑参考标准
  • references/cross-subject-connections.md - 跨学科概念关联模板库(供概念图谱 §5.4 填写参考)
  • references/crisis-referral-protocol.md - 危机识别与转介协议(全库安全底线,§7.0 危机例外的完整处置流程)
  • schemas/dna-profile.schema.json - 学习DNA JSON Schema(六大维度 + 成长图谱 / 兴趣 / 情绪 / 学科扩展 / 通用扩展 / 安全记录)。 它描述的是数据结构的上限,不是本 SKILL 的默认采集范围——实际读写以 §3.6 的规则表为准, 情绪、兴趣、家长共享、老师写回各自有独立开关,默认全关。
  • schemas/README.md - schema 结构与授权模型说明
  • schemas/examples/full-profile.example.json - 完整档案示例数据(示例填满了所有分支,仅用于校验 schema,不代表任何真实学生的档案会长成这样)
  • schemas/validate.js - 开发期的 schema 校验脚本:本地读取上面两个文件、编译 JSON Schema、检查示例是否合法。 它不参与运行时,不读写任何学生数据,也不实现授权控制——授权控制在本文 §三 与 §11。
  • shared/vocab.md §1/§4/§5/§6/§7/§8/§10 - 词表、阈值与授权位的唯一来源
  • shared/ai-item-check.md - 本 SKILL 一般不出题;§8.4 诚实性守护若需要一道验证小题,生成前按此协议自检

💡 小智说: "认识你,是一切的开始。
但更重要的是,我不只记住你现在是谁,
还会记住你是怎样一点点变强的。"

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  • schemas/examples/full-profile.example.json
  • schemas/validate.js
  • shared/ai-item-check.md
  • shared/crisis-exception.md
  • shared/crisis-referral-protocol.md
  • shared/grade-bands.md
  • shared/handover-protocol.schema.json
  • shared/hint-ladder.md
  • shared/platform-conventions.md
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  • Xiaozhi Bridge Planner

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    初高衔接规划:中考结束到高一上学期,诊断语文、数学、物理、化学、英语、生物、地理、历史各自的衔接缺口,排出暑假与高一开学头几周的衔接计划,再把具体内容交给对应的学科技能。

    105 GitHub stars~1.4k tokensUpdated yesterday
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Questions about Xiaozhi Learning Dna

What does Xiaozhi Learning Dna do?

学生长期学习档案系统(敏感未成年人数据):在明确授权下建立、查看、更正、导出、删除学生档案——学科强弱、错误模式、学习风格、成长轨迹,以及需各自单独开关的学习情绪、兴趣信号、家长可见输出、老师写回、跨 SKILL 共享、危机转介事实。. Xiaozhi Learning Dna is an agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills.

When should I use Xiaozhi Learning Dna?

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

How do I install Xiaozhi Learning Dna in Claude Code?

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

How do I install Xiaozhi Learning Dna in Codex?

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

Can I use Xiaozhi Learning 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-learning-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-learning-dna, .gemini/skills/xiaozhi-learning-dna, .github/skills/xiaozhi-learning-dna and .opencode/skills/xiaozhi-learning-dna in your project.

What does Xiaozhi Learning Dna need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Xiaozhi Learning Dna needs JavaScript for the scripts in its folder. Our summary lists: Node.js. Compatibility (from SKILL.md): WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub.

Does Xiaozhi Learning 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 Learning 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 Learning Dna use?

Xiaozhi Learning 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 Learning Dna use?

About 6.2k tokens (SKILL.md is roughly 25k 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 9.2k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Xiaozhi Learning Dna?

Skills that share tags, products or a category with Xiaozhi Learning 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 Learning 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.