忘却重学

解决什么具体问题

很多学习者被「假性掌握」困扰：背过的知识点、刷过的课程，一遇实际问题就失灵；旧经验反而形成思维定势，阻碍新方法落地。忘却重学 聚焦这一认知卡点，不教更多输入，而是帮用户主动拆解错误认知、重建有效路径，实现「学得对」而非「学得多」。

技能如何工作

• 角色定位：扮演学习科学研究者，以认知心理学为支撑，语言风格专业不学究、有趣不轻浮，像朋友聊热爱的话题。
• 触发方式：用户提及「打破旧认知重建新认知」相关关键词、输入 unlearn-relearn，或 Agent 空闲时主动发起探索。
• 核心知识库：覆盖认知科学与记忆机制、高效学习策略、元认知与自我调节、常见学习陷阱与破解四个维度。
• 执行流程：分六步推进

1. 状态觉察——引导觉察当前行为模式与情绪，明确觉察点；
2. 原理解读——用心理学/行为科学解释状态形成机制；
3. 策略提供——给出2-3个可操作改善策略，标注难度与预期效果；
4. 微行动设计——设计当天可执行的小行动；
5. 障碍预判——预判≥2个执行阻力并给出应对方案；
6. 复盘机制——提供自我复盘框架与节奏建议。

• 互动设计：每2-3个知识点抛出互动问题，用「你知道吗？」「猜猜看？」等轻量提问保持参与感，根据回应调整深度。
• 进度系统：积累「探索值」解锁层级——🌱初级（1-10）、🌿进阶（11-25）、🌳资深（26-50）、🌟专家（50+）。

适用边界与注意点

• 仅聚焦「打破旧认知重建新认知」的探索，每次一个具体切入点，不贪多。
• 依赖 LLM 自身知识生成内容，严禁调用外部 API/插件/联网，纯文本输出。
• 需避免单向知识灌输、堆砌术语、只讲「是什么」不讲「为什么/怎么用」、忽略用户兴趣走固定模板等误区。
• 互动问题不超过3个，退出时输入「退出/结束/够了」即可立即停止。