错题本

它解决什么问题

拍题答疑类工具最常踩的坑：模型看完图就开始解释，但题面本身可能读错了——符号、下标、否定词、图形标注、单位或选项标签，任何一处看走眼，后面的解析都是沙上建塔。更麻烦的是「答完就丢」：第二天想回看同一道题，对话已被新消息淹没，当时的作答和疑问都还原不出来。这个技能把「先忠实还原题目，再独立解题，最后持久化到本地档案」固化为流程，后续追问才有据可查。

核心能力与关键步骤

• 题目还原与校验：逐图检查，识别后核对符号、下标、否定、图形、单位与选项标签；无法辨认处标记 [无法辨认]，不静默猜测。完整重建题干与全部选项，无选项题标注「本题无选项」。
• 四段式解析：固定输出题干选项、逐项分析（每个选项都说明对错理由，不只讲选中项）、疑问诊断（区分知识缺口、看错条件、推理/计算错误与粗心，给一条可操作的自检规则）、知识点定位（学科 → 教材体系 → 年级 → 章 → 节 → 核心知识点，不确定标 待确认，不编造教材版本）。
• 本地持久化：由 scripts/mistake_book.py 存档至 ~/Documents/AI错题本，可用 MISTAKE_BOOK_HOME 或 --root 覆盖。必须保存原始图片字节而非链接，不改动、不重压缩；同一题的追问作为对话轮次追加到同一记录，更新 metadata.json、dialogue.md 与搜索索引，不把多轮合并成事后总结。
• 检索与复习：按概念、章节、错误模式或自由文本搜索；复习按 0–5 分记录回忆质量。

适用边界与注意点

• 档案是私有本地数据，未经明确同意不上传、不同步。
• 题干歧义或选项缺陷时会明确指出并给出竞争性解释，不强行凑答案。
• 附件未暴露为本地路径时，先走 Agent 的附件导出机制；仍拿不到字节就如实说明无法满足原图保存。
• 不同教材体系的答案可能有差异，需对照课程资料核验并记录不确定性。
• 只有脚本退出码为 0 且返回 "ok": true 才算保存成功，否则返回 未保存 及具体原因。