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未验证
AI 学习教练技能：诊断式学习规划、前置知识补齐、费曼式回讲检验、间隔复习调度
尚未跑自动兼容性验证，可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/8/30 · 已提供中文文档
综合分
28.7
GitHub 分
28.7
用户评分
—
★ Stars
1
周下载量
—
安装插件（需先安装 dsh CLI 引擎：npm install -g @deepseek-ai/dsh）
dsh plugin --profile web add MingMaple/study-coach该插件未发布到 npm，走 GitHub 源安装（pnpm 若拦截 prepare 脚本，按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑）
信任档位：已验证本站已于 0 天前真实安装成功
- 是什么
- dsh 原生插件 · chat
- 装得上吗
- 本站已真实安装成功（非静态推断）
- 安全吗
- 本站尚未对该插件做风险分级（暂未覆盖，不等同于无风险）
- 还在维护吗
- 活跃：最近一次提交在 26 天前
档位由下列信号合成：本站实装验证（真实安装，当前最高到 L4）· 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。下方各区块是它的证据明细。 验证判据与等级说明 →
🟢实装验证通过· 2026/9/25
由本站实装验证器在真实 dsh 环境安装成功，非静态推断。
数据截至 2026/9/19（元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转，单条结论的验证时间见上方）
用户评分
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README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成study-coach AI 学习教练技能：诊断式学习规划、前置知识补齐、费曼式回讲检验、间隔复习调度。 核心特性 - 诊断式学习规划：基于需求诊断生成阶段化学习路线与检查点 - 前置知识补齐：支持有材料（模式A）与无材料（模式B）双路径 - 费曼式回讲检验：五要素结构 + 审稿人标准反馈，定位理解漏洞 - 间隔复习调度：简化 SM-2 调度，间隔 1→2→4→...→60 天翻倍 - 语义知识树：BAAI/bge-small-zh-v1.5 向量检索 + HRS 分层剪枝 - 用户可读复习记录：_review.md 温故知新，支持进度追踪 设计参考 记忆系统参考 HCE（Holographic Context Engine） 的三大结构设计：语义树（Semantic Tree）、实体图（Entity Graph）与焦点缓冲（Focus Buffer）。 快速开始 Windows 使用 python，Linux/macOS/Termux 使用 python3（以下示例以 Linux 为准）。 安装依赖 pip install -r requirements.txt 初始化项目记忆 python scripts/memory_cli.py init ./my-project --name "我的学习项目" --summary "项目描述" 添加知识点（--learned 标记为已学习，进入复习调度） python scripts/memory_cli.py node add ./my-project --name "知识点名称" --summary "个性化摘要" --learned 查看状态 python scripts/memory_cli.py status ./my-project 首次运行会自动下载嵌入模型（约 100MB），之后可离线使用。 文档导航 | 文件 | 内容 | |---|---| | SKILL.md | 核心技能流程、路由与命令速查 | | 记忆系统.md | CLI 完整参数、批量写入、Focus Buffer、非文本材料等细节 | | 记忆系统-设计文档.md | 架构设计依据、部署指南、跨平台说明 | | 异常与附录.md | 异常处理边界与 _review.md 格式 | 版本历史 见 CHANGELOG.md。 许可证 MIT © 2026 MingMaple