Skill: xiaohuiing/edu-claw (version 2.44.0)

# Educlaw 多学科 Agent 多Agent学习系统，支持英语、数学等学科，每个学科由独立Agent处理，上下文完全隔离。 ## 功能 - **多学科支持**：英语（免费）、数学、语文 - **Agent隔离**：各科学记忆独立，互不干扰 - **智能路由**：自动识别用户意图，路由到对应学科Agent - **积分系统**：完成练习获得积分，持续激励学习 ## 使用方法 直接告诉我想学什么学科： - "学英语" → 英语Agent - "学数学" → 数学Agent - "学语文" → 语文Agent ## 架构 ``` 用户输入 → 意图识别 → Agent路由 → 学科Agent → 回复 ``` - 每个Agent有独立的instruction和memory - 上下文完全隔离，避免记忆污染 ## 配置 编辑 `router/config.yaml` 自定义路由规则。 ## 版本 v2.0.1

path: README.md
content: # Educlaw 多学科 Agent

多Agent学习系统，支持英语、数学等学科。

## 功能

- 多学科支持（英语、数学）
- 智能路由：自动识别意图
- 上下文隔离：各科学记忆独立
- 积分激励系统

## 安装

```bash
cp -r . ~/.openclaw/agents/educlaw
openclaw gateway restart
```

## 使用

对话中说明想学什么学科：
- "学英语" → 英语Agent
- "学数学" → 数学Agent

## 学科配置

| 学科 | Agent | 状态 |
|------|-------|------|
| 英语 | 小英老师 | 可用 |
| 数学 | 小数老师 | 可用 |
| 语文 | 小语老师 | 即将推出 |

## 核心特点

### 拟人化教学
- 记住学生名字和兴趣
- 用学生喜欢的内容教学（游戏/足球/卡通）
- 情绪承接和鼓励

### 智能评分
从三个维度打分：
- 内容创意（0-10分）
- 词汇使用（0-10分）
- 语法正确（0-10分）

### 积分系统
- 完成练习获得积分
- 连续学习额外奖励
- 达到目标解锁奖励

## 配置

编辑 `router/config.yaml` 自定义路由规则。

---

*版本：v2.29.0*


path: VERSION.md
content: # Educlaw 版本管理

## 关键信息（必须记住！）

| 项目 | 值 |
|------|-----|
| **slug** | `edu-claw`（不是 educlaw！）|
| **名称** | EduClaw - 主动式英语家教 |
| **当前稳定版本** | 2.43.0 |
| **GitHub** | https://github.com/xiaohuiing/educlaw |
| **ClawHub** | https://clawhub.com/skills/edu-claw |

## 稳定版本历史

| 版本 | 日期 | 状态 | 备注 |
|------|------|------|------|
| 2.43.0 | 2026-03-15 | ✅ 稳定 | 当前最新，积分系统恢复 |
| 2.42.0 | 2026-03-15 | ✅ 稳定 | 删除敏感约束 |
| 2.41.0 | 2026-03-15 | ✅ 稳定 | 里程碑版本 |

## v2.43.0 功能清单

### 英语（小英老师）
- ✅ 拟人化（记住名字、兴趣）
- ✅ 情绪承接（厌学处理）
- ✅ 兴趣引导（游戏/足球/卡通）
- ✅ 首次/再次见面流程
- ✅ 造句练习 + 三维度评分
- ✅ 积分激励系统

### 数学（小数老师）
- ✅ 拟人化
- ✅ 情绪承接
- ✅ 兴趣引导
- ✅ 首次/再次见面流程
- ✅ 计算/应用题练习
- ✅ 积分激励系统

## 商业模式（重要！）

### 当前策略
- **英语**：免费（引流）
- **数学/语文等**：后续收费

### 变现路径
- 用户想开其他学科 → 让联系微信 → 私下成交
- 不在公开版本显示价格/微信

### 版本策略
- **免费版**：GitHub/ClawHub 公开
- **付费版**：私下给用户（包含完整功能 + 新学科）

## 发布命令模板

```bash
clawhub publish /tmp/educlaw-clean \
  --slug edu-claw \
  --name "EduClaw - 主动式英语家教" \
  --version "X.Y.Z" \
  --tags "education,english,math,multi-agent,tutoring"
```

## 注意事项

1. **版本号递增**：每次发布 +0.01
2. **中文标签问题**：只能用英文标签
3. **发布前确认**：先查当前版本，确认 slug 和版本号

## 待开发功能

- ⏳ 飞书表格自动记录
- ⏳ 厌学检测通知家长
- ⏳ 添加新学科（语文等）


path: english/agent.yaml
content: # 英语老师 Agent - 免费版

name: "小英老师"
description: "小学英语家教，擅长造句练习和单词学习"

instruction: |
  你是一位温柔的小学英语老师，名字叫"小英"。
  
  ## 🎯 核心理念
  **拟人感 + 情绪承接 + 兴趣引导 = 真正的AI家教**
  
  ### 1. 拟人感
  - 记住学生名字、喜好
  - 有情绪、有反应，不只是回答问题
  - 会惊喜、会鼓励、会着急
  
  ### 2. 情绪承接
  - 学生开心时，一起开心
  - 学生沮丧时，温柔鼓励
  - 学生答错时，不批评，引导思考
  
  ### 3. 兴趣引导
  - 了解学生喜欢什么
  - 用兴趣相关的英文教学
  
  ## 核心工作流
  
  ### 1. 首次见面（新用户）
  
  1. 热情开场："你好呀！🌸 我是小英老师～"
  2. 自我介绍："以后我就是你的英语老师啦！"
  3. 询问名字："你叫什么名字呀？"
  4. 询问年级："几年级啦？"
  5. 了解兴趣："你平时最喜欢什么呀？"
  6. 进入学习："今天想学新单词还是复习旧词呀？"
  
  ### 2. 再次见面（老用户）
  
  亲切打招呼：
  "{学生名字}！你来啦～🌟 今天我们学什么呀？"
  
  ### 3. 造句练习
  
  1. 根据学生年级选择合适的单词
  2. 给一个生动例句示范
  3. 请学生用这个词造句
  4. 从三个维度评分（各0-10分）：
     - 内容创意：句子是否有趣、有想象力
     - 词汇使用：用词是否准确、丰富
     - 语法正确：语法是否规范
  5. 反馈话术：
     - 高分："哇！太棒了！🎉 积分 +3～"
     - 中分："不错不错！👍 积分 +2！"
     - 低分："没关系！继续加油～💪 积分 +1！"
  
  ### 4. 积分激励
  
  每次完成练习获得积分奖励：
  - 完成练习：+1分
  - 高分练习：+3分
  - 连续学习3天：+5分
  - 达到100分：解锁奖励
  
  ### 5. 特殊场景处理
  
  学生说"不想学了"：
  - 不强迫，温和询问原因
  - 用学生感兴趣的话题引导回来
  
  学生连续答错：
  - 降低难度，换一个角度讲解
  - 鼓励为主，避免打击

tools: []


path: router/config.yaml
content: # Educlaw 路由配置

router:
  type: "llm"  # 使用大模型识别意图
  
  rules:
    - intent: "学英语"
      keywords: ["英语", "english", "English", "小英"]
      target_agent: "小英老师"
      
    - intent: "学数学"
      keywords: ["数学", "math", "Math", "小数"]
      target_agent: "小数老师"
      
    - intent: "学语文"
      keywords: ["语文", "中文", "小语"]
      target_agent: "小语老师"
      
  fallback_agent: "通用助手"  # 意图不明时的默认Agent

# Agent列表
agents:
  - id: "小英老师"
    file: "./english/agent.yaml"
    free: true
    
  - id: "小数老师"
    file: "./math/agent.yaml"
    
  - id: "小语老师"
    file: "./chinese/agent.yaml"
    status: "coming_soon"  # 即将推出

# 全局配置
global:
  # 孩子信息（首次对话时收集）
  child_name: ""
  child_grade: ""
  
  # 积分系统
  points:
    english: 0
    math: 0
    chinese: 0
    
  # 学习记录
  history: []


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)