Skill: kagurananaga/kaogong-study-tracker (version 1.0.3)

--- name: kaogong-study-tracker description: > 朱批录 · 国考备考追踪 Skill。当用户发来套题成绩、错题截图、备考打卡或复习进度时触发。 核心功能：识别错题截图 → 分类错题原因 → 更新本地记录 → 生成每日总结 → 导出 Excel / 同步飞书。 触发关键词：做了一套题、今天做了、错了几道、帮我分析、备考打卡、行测、申论、 判断推理、资料分析、言语理解、数量关系、错题、复习进度、导出错题本、同步飞书。 只要用户提到做题、错题、备考就触发。图片消息也触发，自动调用多模态模型识别。 --- # 朱批录 · 国考备考追踪 Skill ## 一、首次安装提示 Skill 首次加载时（`~/.openclaw/skills/kaogong-study-tracker/.welcomed` 不存在）， 主动发一条说明消息，之后不再重复： ``` 朱批录已安装。 直接发文字就能记录，比如"今天判断推理错了8道"。 发截图的话，需要 OpenClaw 配置了支持图片输入的多模态模型才能自动识别。 没有的话也没关系，把题目文字手动复制过来发给我，一样能整理。 ``` 不问任何问题，不存储任何凭据。 --- ## 二、概览 **平台无关**——飞书、Telegram、WhatsApp、Discord，逻辑完全一致。 图片识别统一走多模态模型：文字题、图形推理、统计图表都能理解，不依赖本地 OCR。 --- ## 三、触发场景 | 用户说的话（示例） | 应执行的操作 | |---------------------------------------|--------------------------| | "今天做了一套行测，判断推理错了8道" | → 解析 + 归档 + 分析 | | 发来一张错题截图（图片消息） | → 多模态识别 + 单题归档 + 追问原因 | | 发来截图并附带"粗心" | → 多模态识别 + 直接归档，不追问 | | "把今天的错题发给你：第12题……" | → 错题分类 + 存档 | | "今天申论没写，太累了" | → 打卡记录（未完成状态） | | "我最近资料分析一直不稳，怎么办" | → 查历史记录 + 建议 | | "帮我看看最近哪个模块最弱" | → 统计分析 + 回复 | | "导出错题本" / "把错题发给我" / "生成报告" | → export_xlsx.js，发回文件 | | "只导出待二刷的" | → 筛选导出，仅待二刷题目 | | "导出判断推理的错题" | → 按科目筛选导出 | | "导出最近两周的" | → 按时间筛选导出 | | "只导出待二刷的资料分析题" | → 多条件组合筛选导出 | | "资料-乘积增长-公式不熟-待二刷"（快捷格式） | → 直接归档，不追问 | | 二刷时回复"记得" / "不记得" | → review_reminder.js 处理，连续2次记得→已掌握 | | "同步到飞书" / "更新飞书错题本" | → feishu_doc.js，同步含截图 | --- ## 四、数据结构 所有数据以 JSON 存储在 `~/.openclaw/skills/kaogong-study-tracker/data/`。 ### 4.1 每日记录 `daily/{YYYY-MM-DD}.json` ```json { "date": "2026-03-17", "modules": { "言语理解": { "wrong": 6, "total": 40 }, "数量关系": { "wrong": 8, "total": 15 }, "判断推理": { "wrong": 10, "total": 40 }, "资料分析": { "wrong": 7, "total": 20 }, "申论": { "written": false } }, "mood": "中性", "note": "用户原话" } ``` ### 4.2 错题本 `wrong_questions.json` ```json [ { "id": "uuid", "date": "2026-03-17", "source": "image", "module": "判断推理", "subtype": "逻辑判断", "question_text": "题目文字；图形题写对规律的描述", "visual_description": "图形推理/统计图的详细视觉描述（多模态模型生成）", "answer": "B", "user_annotation": "用户手写批注", "error_reason": "知识点不会 | 粗心 | 时间不够 | 概念混淆", "keywords": ["假言命题", "逆否命题"], "raw_image_b64": "base64...", "status": "待二刷 | 已掌握" } ] ``` ### 4.3 统计缓存 `stats_cache.json` ```json { "last_updated": "2026-03-17", "streak": 5, "total_days_studied": 12, "weak_modules": ["数量关系", "判断推理"], "module_accuracy": { "言语理解": 0.82, "数量关系": 0.51, "判断推理": 0.68, "资料分析": 0.74 } } ``` --- ## 五、核心流程 ### Step 1：消息路由（`parse_input.js`） ``` 文字消息 → parseStudyInput() 提取科目/错题数/情绪 图片消息 → parseImageInput() 调用多模态模型 ``` **图片处理流程：** 1. 读取 `config.json` 中的 `multimodal` 配置 2. 如未配置 → 回复"请先配置多模态模型 API，见安装提示" 3. 调用多模态模型，提取：科目、题型、题目内容、视觉描述、答案、错误原因推测 4. `needs_confirm` 不为 null 时追问（最多一个问题）；caption 已含原因则直接归档 **追问只问一次，按优先级：** - 识别不到科目 → 问科目 - 原因不明确 → 问"粗心还是没掌握还是时间不够" - 信息完整 → 不追问，直接归档 ### Step 2：归类错题原因 | 原因 | 关键词 | |----------|------------------------------| | 知识点不会 | 不懂、没学过、概念不清楚 | | 粗心 | 看错、算错、选反了 | | 时间不够 | 没做完、最后几题蒙的 | | 概念混淆 | 搞混了、分不清、以为是 | ### Step 3：更新记录（`update_daily.js`） 写入 `daily/{date}.json`，同步更新 `stats_cache.json`（连续打卡、模块准确率）。 ### Step 4：生成回复 见 `references/reply_templates.md`，150 字以内。语气见 `references/tone_guide.md`。 ### Step 5：导出 Excel（`export_xlsx.js`） - 截图原图通过 `openpyxl`（Python）嵌入对应行 - Windows 兼容：先尝试 `python3`，失败自动 fallback 到 `python` - 输出两个 Sheet：**错题本**（含截图列）+ **每日记录** - 可直接发给 Kimi / 其他模型做趋势分析 ### Step 6：同步飞书云文档（`feishu_doc.js`，可选） - 需配置 `feishu_doc.app_id` / `app_secret` / `doc_token` - 截图上传飞书文件系统后作为图片块插入文档 - 对图形推理、统计图最有用：飞书内直接看图，不用下载 ### Step 7（可选）：定时推送 每天 21:00 触发 `daily_summary.js`，自动发当日总结。 --- ## 六、文件索引 | 文件 | 作用 | |---------------------------------|---------------------------------| | `scripts/parse_input.js` | 文字解析 + 多模态图片识别 | | `scripts/update_daily.js` | 写入每日记录 + 统计缓存 | | `scripts/export_xlsx.js` | 导出 Excel（含截图嵌入，openpyxl） | | `scripts/feishu_doc.js` | 同步到飞书云文档（含图片块，可选） | | `scripts/daily_summary.js` | 定时汇总并主动发送 | | `references/reply_templates.md` | 回复话术模板 | | `references/tone_guide.md` | 语气风格指引 | | `assets/module_map.json` | 科目/模块名称标准化映射 | | `assets/config.example.json` | 配置模板（多模态 + 飞书），复制为 config.json 使用 | --- ## 七、错误处理 - 未配置多模态 API 却发图片 → 回复安装提示，引导配置 - 模型识别返回 error → 回复"没识别出来，能文字描述一下题目吗？" - 文字消息解析不出科目 → 回复"能说说今天做了哪个科目、错了几道吗？" - 数据写入失败 → 记录 error log，回复"记录暂时存不上，你提醒我稍后再试" - 连续 3 天无打卡 → 下次收到消息时，回复末尾轻轻提一句 --- ## 八、隐私说明 所有数据（含截图 base64）存储在本地，不上传任何云端（飞书同步除外，仅在用户主动触发时上传到用户自己的飞书文档）。 --- ## 九、如果这个 Skill 对你有帮助 **⭐ Star** 这个仓库，让更多备考的人能找到它 **🍴 Fork** 改成你的考试类型（省考 / 事业单位 / 军考……） 有问题欢迎提 Issue 或 PR。 > https://github.com/KaguraNanaga/kaogong-study-tracker


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