kaogong-study-tracker

name kaogong-study-tracker description 朱批录 · 国考备考追踪 Skill。当用户发来套题成绩、错题截图、备考打卡或复习进度时触发。 核心功能：识别错题截图 → 分类错题原因 → 更新本地记录 → 生成每日总结 → 导出 Excel / 同步飞书。 触发关键词：做了一套题、今天做了、错了几道、帮我分析、备考打卡、行测、申论、 判断推理、资料分析、言语理解、数量关系、错题、复习进度、导出错题本、同步飞书。 只要用户提到做题、错题、备考就触发。图片消息也触发，自动调用多模态模型识别。 朱批录 · 国考备考追踪 Skill 一、首次安装提示 Skill 首次加载时（默认 ~/.kaogong-study-tracker/.welcomed 不存在；可用 KAOGONG_WELCOME_FLAG 覆盖）， 主动发一条说明消息，之后不再重复： 朱批录已安装。 直接发文字就能记录，比如"今天判断推理错了8道"。 发截图的话，需要当前 agent 配置了支持图片输入的多模态模型才能自动识别。 没有的话也没关系，把题目文字手动复制过来发给我，一样能整理。 不问任何问题，不存储任何凭据。 二、概览 平台无关 ——Trae、Cursor、opencode、Hermes、OpenClaw 或其他 agent 都可以接；飞书、Telegram、WhatsApp、Discord 等渠道由宿主 agent 负责。 图片识别统一走多模态模型：文字题、图形推理、统计图表都能理解，不依赖本地 OCR。 三、触发场景 用户说的话（示例） 应执行的操作 "今天做了一套行测，判断推理错了8道" → 解析 + 归档 + 分析 发来一张错题截图（图片消息） → 多模态识别 + 单题归档 + 追问原因 发来截图并附带"粗心" → 多模态识别 + 直接归档，不追问 "把今天的错题发给你：第12题……" → 错题分类 + 存档 "今天申论没写，太累了" → 打卡记录（未完成状态） "我最近资料分析一直不稳，怎么办" → 查历史记录 + 建议 "帮我看看最近哪个模块最弱" → 统计分析 + 回复 "导出错题本" / "把错题发给我" / "生成报告" → export_xlsx.js，发回文件 "只导出待二刷的" → 筛选导出，仅待二刷题目 "导出判断推理的错题" → 按科目筛选导出 "导出最近两周的" → 按时间筛选导出 "只导出待二刷的资料分析题" → 多条件组合筛选导出 "资料-乘积增长-公式不熟-待二刷"（快捷格式） → 直接归档，不追问 二刷时回复"记得" / "不记得" → review_reminder.js 处理，连续2次记得→已掌握 "同步到飞书" / "更新飞书错题本" → feishu_doc.js，同步含截图 四、数据结构 所有数据以 JSON 存储在本地，默认目录为 ~/.kaogong-study-tracker/data/ 。如需放到指定目录，设置 KAOGONG_DATA_DIR 。 4.1 每日记录 daily/{YYYY-MM-DD}.json { "date" : "2026-03-17" , "modules" : { "言语理解" : { "wrong" : 6 , "total" : 40 } , "数量关系" : { "wrong" : 8 , "total" : 15 } , "判断推理" : { "wrong" : 10 , "total" : 40 } , "资料分析" : { "wrong" : 7 , "total" : 20 } , "申论" : { "written" : false } } , "mood" : "中性" , "note" : "用户原话" } 4.2 错题本 wrong_questions.json [ { "id" : "uuid" , "date" : "2026-03-17" , "source" : "image" , "module" : "判断推理" , "subtype" : "逻辑判断" , "question_text" : "题目文字；图形题写对规律的描述" , "visual_description" : "图形推理/统计图的详细视觉描述（多模态模型生成）" , "answer" : "B" , "user_annotation" : "用户手写批注" , "error_reason" : "知识点不会 | 粗心 | 时间不够 | 概念混淆" , "keywords" : [ "假言命题" , "逆否命题" ] , "raw_image_b64" : "base64..." , "status" : "待二刷 | 已掌握" } ] 4.3 统计缓存 stats_cache.json { "last_updated" : "2026-03-17" , "streak" : 5 , "total_days_studied" : 12 , "weak_modules" : [ "数量关系" , "判断推理" ] , "module_accuracy" : { "言语理解" : 0.82 , "数量关系" : 0.51 , "判断推理" : 0.68 , "资料分析" : 0.74 } } 五、核心流程 Step 1：消息路由（ parse_input.js ） 文字消息 → parseStudyInput() 提取科目/错题数/情绪 图片消息 → parseImageInput() 调用多模态模型 图片处理流程： 宿主 agent 将图片 base64 和 caption 传给 parseImageInput(imageBase64, caption, agentCall) 如没有可用的 agentCall / 图片模型 → 回复"当前 agent 还不能识别图片，可以把题目文字复制过来" 通过宿主 agent 的多模态模型提取：科目、题型、题目内容、视觉描述、答案、错误原因推测 needs_confirm 不为 null 时追问（最多一个问题）；caption 已含原因则直接归档 追问只问一次，按优先级： 识别不到科目 → 问科目 原因不明确 → 问"粗心还是没掌握还是时间不够" 信息完整 → 不追问，直接归档 Step 2：归类错题原因 原因 关键词 知识点不会 不懂、没学过、概念不清楚 粗心 看错、算错、选反了 时间不够 没做完、最后几题蒙的 概念混淆 搞混了、分不清、以为是 Step 3：更新记录（ update_daily.js ） 写入 daily/{date}.json ，同步更新 stats_cache.json （连续打卡、模块准确率）。 Step 4：生成回复 见 references/reply_templates.md ，150 字以内。语气见 references/tone_guide.md 。 Step 5：导出 Excel（ export_xlsx.js ） 截图原图通过 openpyxl （Python）嵌入对应行 Windows 兼容：先尝试 python3 ，失败自动 fallback 到 python 输出两个 Sheet： 错题本 （含截图列）+ 每日记录 可直接发给 Kimi / 其他模型做趋势分析 Step 6：同步飞书云文档（ feishu_doc.js ，可选） 需配置 feishu_doc.app_id / app_secret / doc_token 截图上传飞书文件系统后作为图片块插入文档 对图形推理、统计图最有用：飞书内直接看图，不用下载 Step 7（可选）：定时推送 每天 21:00 触发 daily_summary.js ，自动发当日总结。 六、文件索引 文件 作用 scripts/parse_input.js 文字解析 + 多模态图片识别 scripts/update_daily.js 写入每日记录 + 统计缓存 scripts/export_xlsx.js 导出 Excel（含截图嵌入，openpyxl） scripts/feishu_doc.js 同步到飞书云文档（含图片块，可选） scripts/daily_summary.js 定时汇总并主动发送 references/reply_templates.md 回复话术模板 references/tone_guide.md 语气风格指引 assets/module_map.json 科目/模块名称标准化映射 assets/config.example.json 配置模板（多模态 + 飞书），复制为 config.json 使用 七、错误处理 未配置多模态 API 却发图片 → 回复安装提示，引导配置 模型识别返回 error → 回复"没识别出来，能文字描述一下题目吗？" 文字消息解析不出科目 → 回复"能说说今天做了哪个科目、错了几道吗？" 数据写入失败 → 记录 error log，回复"记录暂时存不上，你提醒我稍后再试" 连续 3 天无打卡 → 下次收到消息时，回复末尾轻轻提一句 八、隐私说明 所有数据（含截图 base64）存储在本地，不上传任何云端（飞书同步除外，仅在用户主动触发时上传到用户自己的飞书文档）。 九、如果这个 Skill 对你有帮助 ⭐ Star 这个仓库，让更多备考的人能找到它 🍴 Fork 改成你的考试类型（省考 / 事业单位 / 军考……） 有问题欢迎提 Issue 或 PR。 https://github.com/KaguraNanaga/kaogong-study-tracker