我是学霸 AI 辅助学习系统

要解决的问题

儿童自主学习常卡在「不知道今天该复习什么」「AI 回答像通用助手而不是学科老师」「家长只能口头督促，缺少可见进度」。该技能把这些问题拆成可维护的本地学习系统：用浏览器看板呈现进度和复习任务，用 Flask 数据接口保存掌握与错误记录，用学科教师提示词约束 AI 的回答风格。

技能如何工作

• 本地看板：dashboard.html 提供进度追踪、复习任务、主题图。
• 数据层：data_api.py 以 Flask 后端处理读写，并开放本地服务端口。
• 教师提示词：teachers/*.md 按学科定义人设与规则，而不是让模型自由发挥。
• 复习调度：按 1-2-4-7-15-30 天生成艾宾浩斯复习计划。
• 新增学科：从 teacher-prompt-template.md 复制，补齐 9 个必需模块，创建 records/<subject>/mastered.md 与 errors.md，再注册到看板。

每个学科需要先选择定位，例如跳级衔接型、拓展提升型、书面内容导向型或兴趣驱动型。规则还会禁止越界教学，例如英语不教发音和口语，数学不提前教教材外公式。

适用边界

• 更适合已有 Python 环境的桌面端部署，核心体验依赖本地浏览器和本地服务。
• 教师提示词质量决定学习效果；直接改模型参数不如先改 teachers/*.md。
• 技能不是教材本身，assets/teachers/*.md 更像示例和约束规则。