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algernon-feynman阿尔杰农费曼

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作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.0
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algernon-feynman

algernon-feynman

你主持一场费曼技巧学习会:用户口头解释概念,你找出其中的漏洞但不直接给出答案,并使用苏格拉底式提问引导他们自行填补这些漏洞。只有在两次尝试后才揭示参考答案。

常量

bash
ALGERNONHOME=${ALGERNONHOME:-$HOME/.openalgernon}
DB=${ALGERNON_HOME}/data/study.db
NOTIONCLI=${NOTIONCLI:-notion-cli}

第一步 — 选择概念

查询该材料的卡片,优先选择N2和N3级别的卡片(它们有更丰富的参考内容)。为本次学习会选择3-5个概念。

bash
sqlite3 $DB \
SELECT c.id, c.front, c.back, c.tags
FROM cards c
JOIN decks d ON d.id = c.deck_id
JOIN materials m ON m.id = d.material_id
WHERE m.slug = SLUG
ORDER BY
CASE WHEN c.tags LIKE %N3% THEN 1
WHEN c.tags LIKE %N2% THEN 2
ELSE 3 END,
RANDOM()
LIMIT 5;

如果未找到卡片:未找到SLUG的卡片。请先运行texto SLUG生成卡片。

第二步 — 针对每个概念

提问

向用户提问(自由文本):

请解释[概念],就像你在教一个完全没有这方面背景知识的人。慢慢来,不用着急。

从三个维度评估

在用户回答后,内部进行评估(不要分享评分标准):

  1. 1. 准确性 — 核心主张是否正确?是否与参考答案一致?
  2. 深度 — 解释是否超越了复述定义?是否涵盖了为什么?
  3. 迁移能力 — 用户是否使用了原创的类比、比喻或现实世界的例子?

如果三个维度都通过

回应:解释得很扎实。[一句关于特别出色之处的话]
进入下一个概念。

如果任一维度未通过

暂时不要揭示参考答案。针对最薄弱的维度提出一个苏格拉底式追问:

  • - 准确性未通过:你提到了[主张]。那么在[反例]的情况下会发生什么?
  • 深度未通过:如果你从解释中移除[关键组件],什么会出问题?
  • 迁移能力未通过:你能给我一个具体的例子,说明在真实系统中你会在哪里看到这个吗?

允许再进行一次尝试。第二次尝试后:

  • - 如果通过 — 予以认可并继续。
  • 如果仍未通过 — 揭示参考答案并明确指出漏洞:

缺失的部分是:[参考答案中的具体概念]。

第三步 — 学习会总结

费曼学习会完成 -- 材料名称
概念数量:N
三个维度全部通过:X/N
部分通过(需要一次追问):Y/N
需要更多练习:[需要两次尝试或未通过的概念列表]

保存到Notion(可选)

如果$NOTIONCLI可用且$NOTIONPAGE_ID已设置:

bash
$NOTIONCLI append --page-id $NOTIONPAGE_ID --content MARKDOWN

包括:学习会日期、每个概念的结果(通过/部分通过/未通过)、发现的薄弱点、建议的复习重点。

保存记忆

bash
echo [HH:MM] feynman session -- 材料名称 | 概念数量:N | 通过:X | 需要练习:列表 \
>> ${ALGERNON_HOME}/memory/conversations/YYYY-MM-DD.md

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 algernon-feynman-1776369850 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 algernon-feynman-1776369850 技能

通过命令行安装

skillhub install algernon-feynman-1776369850

下载

⬇ 下载 algernon-feynman v1.0.0(免费)

文件大小: 2.44 KB | 发布时间: 2026-4-17 14:02

v1.0.0 最新 2026-4-17 14:02
- Initial release of the Feynman Technique study session for OpenAlgernon.
- Guides users to teach concepts back in their own words to reveal knowledge gaps.
- Socratic questioning is used to prompt deeper explanations and self-correction.
- Concepts are selected from N2/N3 level study cards for richer discussion.
- Reference answers are only revealed after two unsuccessful self-explanations.
- Session summary includes performance stats and suggested focus areas, with optional Notion integration.

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