Yihong89/dsh-teacher

dsh-teacher 🧑‍🏫

一个 DeepSeek Harness 插件，将智能体
变成一位老师——从不给出答案，总是提问。

给它一个包含问题的 markdown 文件。它会用苏格拉底式方法引导你找到答案，悄悄记录它在你的推理中发现的漏洞，并按间隔重复计划按需重新测试这些漏洞。

循环

questions.md ──▶  /teach questions.md
│  LLM 解析 / 容错解析器
▼
SQLite 问题存储（课程 + 问题 + 测验运行）
│  /quiz → 📝 无 LLM 测验弹窗（选择题 / 自由文本）
▼
答案 ──▶ POST /dsh-teacher/quiz/submit（运行已存储）
│  "Quiz finished (run N)" → LLM 分析
▼
为每个答案评分（对照隐藏答案）──▶ 漏洞 → 苏格拉底式引导
│  漏洞账本（跨会话持久化，SQLite）
│  你："/retest"（按需，随时）
▼
"Explain rebase to me."  ──▶  已评分，已重新安排（FSRS-5）

状态

v0.3.0 — 核心 + Web 客户端 + SQLite 问题存储 + 无 LLM 测验弹窗；测试通过（83/83）。

| 里程碑 | 状态 |
|---|---|
| M0 脚手架（bundle 补丁、插件行、零构建 JS） | ✅ |
| M1 核心苏格拉底式循环（课程解析器、策略部分、5 个工具） | ✅ |
| M2 漏洞账本 + 持久化（SQLite + JSON 回退、会话事件） | ✅ |
| M3 FSRS-5 间隔重测（官方测试向量已固定） | ✅ |
| M4 Web 客户端（测验卡片、漏洞按钮 + 面板、漏洞投影） | ✅ |
| M5 发布（dsh-plugin 主题 ✓、awesome 列表、实时端到端） | ◐ |
| M6 SQLite 问题存储（课程/问题/测验运行） | ✅ |
| M7 无 LLM 测验弹窗（选择题 + 自由文本，POST /dsh-teacher/quiz/submit） | ✅ |
| M8 测验后 LLM 分析 + 苏格拉底式引导（analyze_quiz） | ✅ |

设计决策见 docs/PLAN.md（§10 = v0.3 重新设计）。

Web 客户端

插件安装并重启 web 配置文件后，浏览器 bundle
（lib/client.js，通过 dsh.client 注册）会添加：

- 测验卡片 — 为 next_question、
grade_answer、note_gap、hint 和 retest 提供的自定义 tool.call.toolview 卡片（问题提示、
按结果着色的判定、按类型区分的漏洞标签）。
- 🧑‍🏫 漏洞按钮 — 位于会话头部操作行，显示到期数量徽章
并打开漏洞面板。
- 漏洞面板 — 浮动覆盖层，列出本会话的漏洞（类型、主题、
到期/✓ 已掌握），由 teacherGaps 会话投影提供数据（与
dsh-usage-plugin 使用的同一接缝）。跨会话的持久账本仍保留在 /gaps 和
/retest 中。
- 📝 测验弹窗 — 无 LLM 测验：问题来自 teacherQuiz
会话投影（从 SQLite 存储加载，不涉及 AI）；每个
问题在存在可点击的选项时显示选项，否则显示自由文本
框，并带有 💡 提示开关。完成后将你的答案提交到插件
（POST /dsh-teacher/quiz/submit），然后教师的 LLM 分析会评分，
记录知识缺口，并以苏格拉底式提问引导你逐一分析错题。可从
页眉按钮或 /quiz 打开。

安装

需要 DSH rc.6+ 和 Node ≥ 22.5（使用内置的 node:sqlite）。

dsh plugin --profile web add "github:Yihong89/dsh-teacher"
restart dsh --profile web

用法

questions.md  — 答案存放在 HTML 注释中；教师会在内部
对照答案评分，绝不会展示给你。

title: Networking review

Q1: What happens when TCP handshake fails?

hints

| 命令 | 作用 |
|---|---|
| /teach questions.md | 将题目集加载到 SQLite 存储并进入教师模式（不会开始教学——请说“start”、“quiz me”，或询问某个主题） |
| /teach on / /teach off | 切换教师模式（模式是会话状态，恢复会话后仍然有效） |
| /quiz | 在整个题库上打开 无 LLM 的测验弹窗（选择题 / 自由文本）；完成后会将结果交给教师的 LLM 分析，并对错题进行苏格拉底式引导 |
| /gaps | 显示本课程的知识缺口台账 |
| /retest | 呈现到期的知识缺口，用于按需练习（FSRS-5 调度） |
| /summary | 会话结束时的知识缺口与误解总结 |

教师行为（模型工具）

- next_question —— 一次拉取一道题；答案绝不会出现在工具输出中。
- import_curriculum —— 加载任意 markdown 题目文件：读取原始文件，提取每道题 + 正确答案，并按标准格式输出。当自动解析器无法理解某个文件的格式时使用。加载课程不会开始教学——教师会等待你的许可。每次加载都会将课程持久化到 SQLite 题目存储中。
- quiz —— 在整个题库上运行的旧版快速测试模式；v0.3 UI 更推荐使用无 LLM 的测验弹窗。
- analyze_quiz —— 测验后的 LLM 分析：传入弹窗中的运行 id（“Quiz finished (run N)”），获取该次运行的题目（隐藏的答案 + 提示）和用户的答案，逐题评分（正确/部分正确/错误/未作答），记录知识缺口，并以苏格拉底式提问引导分析错题；done: true 表示该次运行已分析完毕。
- note_gap —— 记录一个知识缺口（wrong | vague | missing | exposed），包含用户的原话 + 你识别出的知识点；持久化到台账和会话日志中。
- grade_answer —— 对照隐藏的答案进行评分；更新每个未解决知识缺口的 FSRS 调度；correct 会将知识缺口标记为已掌握。
- retest —— 返回到期的知识缺口；逐一练习，然后使用 grade_answer。
- summary —— 拉取台账，用于会话结束时的知识点报告。

根据策略部分（仅在教师模式激活时注入）：严格的苏格拉底式
模式——绝不揭示答案，一次一个微问题；提示由老师根据用户的回答生成（逐步升级，绝不给出答案）；
知识缺失回退——同一个微问题失败两次，或用户说“我不知道 X 是什么”→ 简明解释缺失的知识点（定义
+ 示例），绝不再第三次重复该问题；“直接告诉我”→ 给出答案并记录一个 exposed 缺口。

输入格式

自动解析器对格式宽容：它能识别多种形式的问题
（编号条目、Q1: 条目、## Q: 标题）、答案标记（→ Answer:、
Answer:、答案：、✅/加粗的单选题选项、 注释），
以及提示（> Key words:、> Trap:、> 关键词：、注释）。不
携带答案/选项/提示的问题会被视为普通文本并跳过。

如果某个文件仍然无法解析，告诉老师“导入此文件”——它会用 import_curriculum（LLM 辅助）将
文件转换为标准格式。Markdown 文件提供问题和答案；提示和知识点始终来自老师自己的生成，而非来自该文件。

它为何存在

聊天机器人对着你讲解；认知科学表明那是最无效的教学方式。提取练习、间隔复习，以及让学生自己产出
答案（预测试）胜过被动阅读——即使第一次尝试是错的。
dsh-teacher 将这些证据构建进 DSH agent。参见
docs/PLAN.md §1 中的全景调查。

开发

npm test          # node:test — zero runtime deps beyond DSH itself

- lib/ — 纯逻辑（课程解析器、FSRS-5、评分、折叠、账本、缺口
投影、SQLite 问题存储、测验投影）；完全单元测试覆盖，无
DSH 导入。
- index.js — Cordis 宿主插件（提示词区段、命令、工具、会话
事件、teacherGaps + teacherQuiz 投影、
/dsh-teacher/quiz/submit 路由）。用纯 JS 编写（无构建步骤）；在运行时导入
@deepseek-ai/dsh-tools 和 zod，从 DSH 安装 /
npm 解析。
- lib/client.js — Web 客户端：一个手工编写的 __ModuleLoader__ 打包
（纯 JS + React.createElement，无构建步骤），在
package.json 中声明 dsh.client，并注册在 ./client 导出子路径。
- 账本位置：$DSH_HOME/state/dsh-teacher/ledger.db（回退到 .json）。
- 问题存储：$DSH_HOME/state/dsh-teacher/question-store.db（回退到
.json）——一个由每个老师会话共享的单一全局课程池；旧版 v0.2 的按工作区 JSON 课程文件会在
首次加载时导入一次。

许可证

MIT