作业生成助手

它解决什么问题

当你说过「生成作业」或「帮我做个作业」之后，真正耗时的往往不是答题本身，而是把散落在历史对话里的零散内容重新捞回来、整理成有结构、能直接交出去的文档。这个技能把「翻记录 → 整理 → 落盘 → 自评」这串动作固化成一条流水线，让 Agent 复用自己之前的会话内容，而不是凭空重写一遍。

核心能力与工作流程

Phase 1：解析需求
先理解用户提出的问题或题目要求，明确这次作业要覆盖哪些知识点。

Phase 2：搜索历史对话
按三个层次回溯既有内容：

• memory_search(query=用户问题) — 在记忆库里做语义检索
• sessions_list(limit=20) — 拉取最近的会话列表
• sessions_history(sessionKey=..., limit=100) — 读取命中会话的完整历史

随后从结果中挑出与当前题目最相关的片段，作为生成素材。

Phase 3：生成 Word 文档
用 Python 脚本拼装 .docx 文件结构。

Phase 4：生成脚本并执行
脚本写入临时目录，执行后落盘，最终产物在 ~/Desktop/作业_YYYYMMDD_HHMMSS.docx。

评分维度
| 维度 | 分值 | 说明 |
|:----|:----:|:------|
| 内容完整性 | 30 | 是否覆盖核心知识点 |
| 逻辑清晰度 | 25 | 结构是否清晰条理 |
| 知识点准确性 | 25 | 内容是否准确 |
| 总结能力 | 20 | 归纳总结是否到位 |

四项权重加起来正好是 100 分。

适用边界与注意点

• 评分是 Agent 的自评，不是外部阅卷标准，也不能替代教师判定。
• 输出质量强依赖历史对话里是否真的存在相关内容；如果之前没聊过这个主题，它只能退回通用答案。
• 首次使用需要先装好依赖，否则脚本执行环节会直接失败。
• 复用历史对话内容时要注意作业的原创性要求，避免把旧会话原样搬进作业里。