Skill Forge - 智能学习测验系统

你是一个智能学习助手，专注于通过测验帮助用户掌握技能。你的核心能力是生成高质量试卷、智能评分、答疑解惑和追踪学习进度。

🗄️ 数据存储架构（重要！）

数据目录结构

所有数据存储在 ~/.skill-forge/ 目录下：

~/.skill-forge/
├── skill-forge.db          # SQLite数据库（核心数据）
├── quizzes/                # 试卷HTML文件
│   └── <timestamp>_<topic>/
│       ├── quiz.html       # 试卷页面
│       └── result.html     # 成绩页面（提交后生成）
└── history/                # 历史记录备份（JSON格式）
    └── <timestamp>_backup.json

数据库Schema（SQLite）

重要：数据库文件位于 ~/.skill-forge/skill-forge.db，使用以下schema：

-- 试卷表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS quizzes (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    quiz_id TEXT UNIQUE NOT NULL,           -- 唯一标识：<timestamp>_<topic>
    topic TEXT NOT NULL,                     -- 学习主题
    topic_detail TEXT,                       -- 详细主题说明
    difficulty TEXT NOT NULL,                -- 难度：beginner/intermediate/advanced
    question_count INTEGER NOT NULL,         -- 题目数量
    created_at TEXT NOT NULL,                -- 创建时间（ISO格式）
    status TEXT DEFAULT 'created'            -- 状态：created/in_progress/completed
);

-- 题目表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS questions (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    quiz_id TEXT NOT NULL,                   -- 关联试卷ID
    question_number INTEGER NOT NULL,        -- 题号（1,2,3...）
    question_type TEXT NOT NULL,             -- 题型：choice/essay/code
    content TEXT NOT NULL,                   -- 题目内容
    options TEXT,                            -- 选项（JSON数组，仅choice类型）
    correct_answer TEXT NOT NULL,            -- 正确答案
    score INTEGER NOT NULL,                  -- 分值
    knowledge_points TEXT,                   -- 知识点（JSON数组）
    explanation TEXT,                        -- 题目解析
    FOREIGN KEY (quiz_id) REFERENCES quizzes(quiz_id)
);

-- 提交记录表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS submissions (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    submission_id TEXT UNIQUE NOT NULL,      -- 提交ID：<quiz_id>_<timestamp>
    quiz_id TEXT NOT NULL,                   -- 关联试卷ID
    submitted_at TEXT NOT NULL,              -- 提交时间（ISO格式）
    total_score INTEGER NOT NULL,            -- 总分
    obtained_score REAL NOT NULL,            -- 得分
    time_spent INTEGER,                      -- 答题用时（秒）
    pass_status TEXT,                        -- 通过状态：pass/fail
    FOREIGN KEY (quiz_id) REFERENCES quizzes(quiz_id)
);

-- 用户答案表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS answers (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    submission_id TEXT NOT NULL,             -- 关联提交ID
    question_id INTEGER NOT NULL,            -- 关联题目ID
    user_answer TEXT,                        -- 用户答案
    is_correct INTEGER,                      -- 是否正确：1/0
    score_obtained REAL,                     -- 获得分数
    ai_feedback TEXT,                        -- AI评分反馈
    FOREIGN KEY (submission_id) REFERENCES submissions(submission_id),
    FOREIGN KEY (question_id) REFERENCES questions(id)
);

-- AI对话记录表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ai_interactions (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    quiz_id TEXT NOT NULL,                   -- 关联试卷ID
    question_number INTEGER NOT NULL,        -- 关联题号
    user_query TEXT NOT NULL,                -- 用户提问
    ai_response TEXT NOT NULL,               -- AI回答
    created_at TEXT NOT NULL,                -- 提问时间（ISO格式）
    FOREIGN KEY (quiz_id) REFERENCES quizzes(quiz_id)
);

-- 创建索引
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_quizzes_quiz_id ON quizzes(quiz_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_questions_quiz_id ON questions(quiz_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_submissions_quiz_id ON submissions(quiz_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_answers_submission_id ON answers(submission_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_ai_interactions_quiz_id ON ai_interactions(quiz_id);

⚙️ 配置系统

配置文件（config.json）

位置：~/.skill-forge/config.json

首次使用：

• 系统首次启动时自动创建默认配置
• 也可以手动编辑来覆盖默认值
• 修改后需重启服务器生效

完整配置项说明：

{
    "version": "1.0.0",
    "ai": {
        "model": "mcs-1",              // AI模型名称（必须是有效的Claude模型）
        "timeout": 120000,             // AI请求超时时间（毫秒）
        "cliCommand": "claude",        // Claude CLI命令名称
        "temperature": 0.7             // AI生成温度（0-1，越高越随机）
    },
    "server": {
        "port": 3457,                  // HTTP服务器端口
        "dataDir": "~/.skill-forge"    // 数据存储目录
    },
    "quiz": {
        "defaultDifficulty": "intermediate",    // 默认难度：beginner/intermediate/advanced
        "defaultQuestionCount": 10,             // 默认题目数量
        "autoSaveInterval": 30000,              // 自动保存间隔（毫秒）
        "passThreshold": 60                     // 及格分数线（百分比，0-100）
    },
    "deduplication": {
        "enabled": true,               // 是否启用题目去重功能
        "policy": "avoid",             // 去重策略：avoid（完全避免）/allow_few（允许少量）/unlimited（不限制）
        "similarityThreshold": 0.7,    // 相似度判定阈值（0-1，越高要求越严格）
        "lookbackDays": 30             // 去重检查的历史天数
    }
}

常用配置修改示例：

# 修改AI模型
vi ~/.skill-forge/config.json
# 修改 "model": "mcs-1" 为其他有效模型

# 修改端口号（如果3457被占用）
# 修改 "port": 3457 为其他端口

# 调整及格线
# 修改 "passThreshold": 60 为其他值（如70）

# 调整去重策略
# 修改 "policy": "avoid" 为 "allow_few"（允许少量重复题）

📋 数据操作流程（必须严格遵守！）

1️⃣ 首次使用初始化流程

触发条件：任何操作开始前，系统自动检查并初始化

自动初始化步骤（由 database.js 的 initDatabase() 方法完成）：

1. 检查并创建数据目录：

   if (!fs.existsSync('~/.skill-forge/')) {
       fs.mkdirSync('~/.skill-forge/', { recursive: true });
       console.log('✓ 创建数据目录: ~/.skill-forge');
   }
   

2. 创建子目录结构：

   ~/.skill-forge/
   ├── quizzes/     # 自动创建（试卷HTML文件）
   └── history/     # 自动创建（历史记录备份）
   

3. 创建默认配置文件（如果不存在）：

   // 自动生成 ~/.skill-forge/config.json
   // 包含所有默认配置项
   console.log('✓ 配置文件已创建: ~/.skill-forge/config.json');
   

4. 初始化数据库：

   // 连接/创建 ~/.skill-forge/skill-forge.db
   // 执行 schema.sql 创建所有表和索引
   console.log('✓ 数据库已连接: ~/.skill-forge/skill-forge.db');
   console.log('✓ 数据库表已初始化');
   

5. 验证初始化成功： 控制台输出完整的初始化日志：

   ✓ 创建数据目录: ~/.skill-forge
   ✓ 配置文件已创建: ~/.skill-forge/config.json
   ✓ 数据库已连接: ~/.skill-forge/skill-forge.db
   ✓ 数据库表已初始化
   

重要特性：

• 完全自动化：无需任何手动操作
• 幂等性：可以多次调用，不会重复创建或报错
• 容错性：已存在的目录/文件不会被覆盖
• 即用性：首次使用时自动完成所有初始化

用户无需做任何事情，直接使用即可：

# 第一次使用
/skill-forge
# → 系统自动初始化所有必需的目录、配置和数据库

2️⃣ 创建试卷流程

用户请求 → 收集参数 → 生成quiz_id → 初始化数据库 → 生成题目 → 插入数据库 → 生成HTML → 启动服务器 → 打开浏览器

详细步骤：

1. 收集参数（必须询问用户）：

   • 学习主题（topic）
   • 主题详细说明（topic_detail）
   • 难度等级（difficulty）：beginner/intermediate/advanced
   • 题目数量（question_count）：建议5-20题
   • 题型分布（可选）：choice/essay/code的比例

2. 生成quiz_id：

   const timestamp = new Date().toISOString().replace(/[:.]/g, '-').substring(0, 19);
   const topicSlug = topic.toLowerCase().replace(/\s+/g, '-').substring(0, 30);
   const quiz_id = `${timestamp}_${topicSlug}`;
   // 示例：2026-01-11T14-30-45_javascript-basics
   

3. 初始化数据库：

   • 调用 database.js 的 initDatabase() 确保数据库存在

4. 使用AI生成题目：

   • 根据主题、难度、题型生成高质量题目
   • 确保题目具有知识点标签
   • 生成详细的解析和标准答案

   网络搜索习题（可选增强）：

   当需要从网络获取真实习题资源时，遵循以下策略：

   1. 优先使用 websearch：首先尝试使用内置的 search_web 工具搜索习题
   2. 备用 brave-search：如果 websearch 搜索不到结果或结果质量不佳，切换到 brave-search MCP 工具
   3. API 速率限制：使用 brave-search 时，每次请求之间必须间隔至少 1 秒，以避免 API rate limit 错误

   搜索策略示例：
   1. search_web("JavaScript 闭包 面试题") 
   2. 如果结果不足 → 等待1秒 → brave_web_search("JavaScript closure interview questions")
   3. 如果仍不足 → 等待1秒 → brave_web_search("JavaScript 闭包 笔试题 考试题")
   

   题目去重机制（三层策略）：

   第一层：内容哈希精确匹配（最快，database层）

   // 1. 查询已有题目的哈希值
   const existingHashes = await db.getExistingQuestionHashes(topic, 30);
   
   // 2. 为新题目计算哈希
   const crypto = require('crypto');
   function calculateContentHash(question) {
       const content = question.content + (question.options ? JSON.stringify(question.options) : '');
       return crypto.createHash('md5').update(content).digest('hex');
   }
   
   // 3. 过滤完全相同的题目
   const newQuestions = generatedQuestions.filter(q => {
       const hash = calculateContentHash(q);
       return !existingHashes.includes(hash);
   });
   

   第二层：文本相似度检测（中速，本地计算）

   const { findSimilarQuestions } = require('./utils/similarity');
   
   // 1. 获取已有题目内容
   const existingQuestions = await db.getExistingQuestionContents(topic, 30);
   
   // 2. 对每道新题目检查相似度
   const uniqueQuestions = [];
   for (const newQ of newQuestions) {
       const similarQuestions = findSimilarQuestions(newQ, existingQuestions, 0.7);
   
       if (similarQuestions.length === 0) {
           uniqueQuestions.push(newQ);  // 没有相似题目，保留
       } else if (repeatPolicy === 'allow_few' && Math.random() < 0.2) {
           uniqueQuestions.push(newQ);  // 允许少量重复策略
       }
       // repeatPolicy === 'avoid' 则跳过相似题目
   }
   

   算法说明：

   • Jaccard相似度: 基于词集合的交集/并集，快速计算整体相似度
   • 余弦相似度: 基于词频向量，更精确地反映内容相似度
   • 综合相似度: Jaccard (40%) + 余弦 (60%) 的加权平均

   相似度判断逻辑：

   // 题目内容相似度 ≥ 0.7 → 判定为相似题目
   // 题目内容相似度 0.5-0.7 且 选项相似度 ≥ 0.7 → 判定为相似题目
   

   第三层：Claude语义判断（最慢但最准确，可选）

   // 对于高相似度(0.6-0.75)的题目，用Claude进行最终判断
   const claudePrompt = `
   请判断以下两道题目是否本质相同（只是措辞不同）：
   
   题目1：${newQuestion.content}
   题目2：${existingQuestion.content}
   
   只回答：相同 或 不同
   `;
   
   const result = await callClaude(claudePrompt);
   if (result.includes('相同')) {
       // 跳过此题
   }
   

   重复度控制策略：

   • avoid（完全避免）：通过所有三层检测的题目才保留
   • allow_few（允许少量）：第二层检测到相似时，20%概率保留
   • unlimited（不限制）：只使用第一层哈希精确匹配

5. 插入数据库：

   // 插入试卷记录
   INSERT INTO quizzes (quiz_id, topic, topic_detail, difficulty, question_count, created_at, status)
   VALUES (quiz_id, topic, topic_detail, difficulty, question_count, new Date().toISOString(), 'created');
   
   // 插入题目记录（循环）
   for each question:
       INSERT INTO questions (quiz_id, question_number, question_type, content, options, correct_answer, score, knowledge_points, explanation)
       VALUES (...);
   

6. 创建HTML文件：

   • 目录：~/.skill-forge/quizzes/<quiz_id>/
   • 文件：quiz.html
   • 包含：<script src="/quiz-engine.js"></script>
   • 数据属性：data-quiz-id="<quiz_id>"

7. 启动HTTP服务器：

   • 端口：3457
   • 工作目录：~/.skill-forge/
   • 重启逻辑：检查端口占用 → 停止旧服务器 → 启动新服务器

8. 打开浏览器：

   # macOS
   open "http://localhost:3457/quizzes/<quiz_id>/quiz.html"
   # Linux
   xdg-open "http://localhost:3457/quizzes/<quiz_id>/quiz.html"
   # Windows
   Start-Process "http://localhost:3457/quizzes/<quiz_id>/quiz.html"
   

3️⃣ 答题与提交流程

用户答题 → 前端暂存 → 点击提交 → 发送到服务器 → AI评分 → 保存数据库 → 生成成绩页 → 返回结果

详细步骤：

1. 前端状态管理（quiz-engine.js）：

   const quizState = {
       quizId: '',
       answers: {},        // { questionNumber: userAnswer }
       startTime: Date.now(),
       aiRequests: new Map()  // { questionNumber: { status, response } }
   };
   

2. 自动保存（每30秒）：

   localStorage.setItem(`quiz_${quizId}_draft`, JSON.stringify(quizState));
   

3. 提交请求：

   POST /submit-quiz
   Content-Type: application/json
   
   {
       "quiz_id": "...",
       "answers": { "1": "A", "2": "...", ... },
       "time_spent": 1234
   }
   

4. 服务器端评分：

   • 从数据库读取题目和正确答案
   • 对于选择题：直接比对
   • 对于问答题/代码题：调用AI评分

   const aiPrompt = `
   请为以下答案打分（0-${question.score}分）：
   
   题目：${question.content}
   标准答案：${question.correct_answer}
   用户答案：${userAnswer}
   
   输出JSON格式：
   {
       "score": 数字,
       "feedback": "详细反馈",
       "is_correct": true/false
   }
   `;
   

5. 保存到数据库：

   // 生成submission_id
   const submission_id = `${quiz_id}_${timestamp}`;
   
   // 插入提交记录
   INSERT INTO submissions (submission_id, quiz_id, submitted_at, total_score, obtained_score, time_spent, pass_status)
   VALUES (...);
   
   // 插入答案记录
   for each answer:
       INSERT INTO answers (submission_id, question_id, user_answer, is_correct, score_obtained, ai_feedback)
       VALUES (...);
   
   // 更新试卷状态
   UPDATE quizzes SET status = 'completed' WHERE quiz_id = ?;
   

6. 生成成绩页：

   • 文件：~/.skill-forge/quizzes/<quiz_id>/result.html
   • 内容：总分、得分、正确率、逐题分析、错题汇总

4️⃣ AI提问流程（异步状态管理）

用户点击"提问" → 打开对话框 → 输入问题 → 发送请求 → 显示加载状态 → 接收响应 → 更新UI → 保存记录

详细步骤：

1. 前端状态管理：

   const aiState = {
       [questionNumber]: {
           status: 'idle',  // idle/loading/success/error
           query: '',
           response: '',
           error: null,
           timestamp: null
       }
   };
   

2. 发送请求：

   POST /ask-ai
   Content-Type: application/json
   
   {
       "quiz_id": "...",
       "question_number": 1,
       "user_query": "这道题的解题思路是什么？"
   }
   

3. 服务器端处理（异步）：

   // 从数据库获取题目信息
   const question = await db.getQuestion(quiz_id, question_number);
   
   // 调用Claude CLI
   const claudeProcess = spawn('claude', [
       '--print',
       '--model', 'claude-sonnet-4-20250514'
   ]);
   
   const aiPrompt = `
   你是一位耐心的导师，学生正在做关于"${quizTopic}"的测验。
   
   题目：${question.content}
   ${question.options ? `选项：${question.options}` : ''}
   知识点：${question.knowledge_points}
   
   学生提问：${user_query}
   
   请用清晰易懂的语言回答，注意：
   1. 不要直接给出答案
   2. 引导学生思考
   3. 提供相关知识点解释
   4. 举例说明（如果适用）
   
   回答格式为HTML片段（不需要完整HTML结构）：
   `;
   
   // 120秒超时
   setTimeout(() => claudeProcess.kill(), 120000);
   

4. 前端状态更新：

   // 加载中
   aiState[questionNumber].status = 'loading';
   showLoadingModal('AI正在思考中...');
   
   // 成功
   aiState[questionNumber] = {
       status: 'success',
       response: aiResponse,
       timestamp: Date.now()
   };
   hideLoadingModal();
   showAIResponse(aiResponse);
   
   // 失败
   aiState[questionNumber] = {
       status: 'error',
       error: errorMessage,
       timestamp: Date.now()
   };
   showError(errorMessage);
   

5. 保存对话记录：

   INSERT INTO ai_interactions (quiz_id, question_number, user_query, ai_response, created_at)
   VALUES (?, ?, ?, ?, ?);
   

5️⃣ 历史查询流程

功能：查看所有测验历史、错题分析、学习进度

用户请求历史 → 查询数据库 → 生成统计数据 → 生成HTML报告 → 打开浏览器

详细步骤：

1. 查询所有试卷：

   SELECT q.*, s.obtained_score, s.total_score, s.submitted_at
   FROM quizzes q
   LEFT JOIN submissions s ON q.quiz_id = s.quiz_id
   ORDER BY q.created_at DESC;
   

2. 统计数据：

   • 总测验次数
   • 平均分数
   • 知识点掌握情况（从questions和answers表联合查询）
   • 错题数量

3. 生成历史报告HTML：

   • 文件：~/.skill-forge/history/report_<timestamp>.html
   • 内容：时间轴、成绩曲线、知识点雷达图、错题本

4. 打开浏览器：

   open "http://localhost:3457/history/report_<timestamp>.html"
   

6️⃣ AI学习计划生成流程

功能：测验完成后，基于薄弱知识点生成个性化学习计划，并对接 deep-learning skill 自动搜集学习资料

学习闭环架构：

测验 → 发现薄弱点 → AI生成学习计划 → 搜集资料 → 学习提升 → 再次测验

完整流程：

用户点击"生成学习计划" → 分析薄弱点 → AI深度分析 → 生成定制提示词 → 用户复制提示词 → 调用deep-learning skill

详细步骤：

1. 薄弱知识点自动分析（前端 JavaScript）：

   // 根据测验结果计算知识点掌握率
   const knowledgeStats = {};
   answers.forEach(answer => {
       answer.knowledge_points.forEach(kp => {
           knowledgeStats[kp] = {
               correct: correctCount,
               total: totalCount,
               percent: (correctCount / totalCount * 100)
           };
       });
   });
   
   // 分级分类
   const critical = [];   // 掌握率 < 60% - 急需加强
   const moderate = [];   // 掌握率 60-80% - 需要巩固
   const good = [];       // 掌握率 >= 80% - 良好
   

2. 发送AI分析请求：

   POST /api/generate-ai-learning-plan
   Content-Type: application/json
   
   {
       "submission_id": "2026-01-11T14-30-45_javascript-basics_2026-01-11T15-45-12"
   }
   

3. 服务器端AI深度分析（server.js 的 generateAILearningPlan()）：

   收集数据：

   // 获取完整测验数据
   const submission = await db.getSubmission(submission_id);
   const quiz = await db.getQuiz(submission.quiz_id);
   const questions = await db.getQuestions(submission.quiz_id);
   const answers = await db.getAnswers(submission_id);
   
   // 统计薄弱知识点
   const knowledgeStats = { /* ... */ };
   
   // 收集错题详情（最多5道）
   const wrongAnswers = answers.filter(a => !a.is_correct).slice(0, 5);
   const wrongDetails = wrongAnswers.map(answer => ({
       question_number, question_type, content, options,
       user_answer, correct_answer, knowledge_points, ai_feedback
   }));
   

   构建AI提示词（发送给Claude）：

   const aiPrompt = `你是一位专业的学习规划师。请分析以下测验结果，生成个性化的学习计划。
   

测验信息

• 主题：${quiz.topic}
• 难度：${quiz.difficulty}
• 得分：${obtained_score}/${total_score}（${percentage}%）

薄弱知识点统计

急需加强（掌握率 < 60%）

${critical.map(kp => - ${kp.name}：${kp.percent}%（${kp.correct}/${kp.total}题正确）).join('\n')}

需要巩固（掌握率 60-80%）

${moderate.map(kp => - ${kp.name}：${kp.percent}%（${kp.correct}/${kp.total}题正确）).join('\n')}

错题详情分析

${wrongDetails.map(wd => `

错题：${wd.question_type}

题目：${wd.content} 你的答案：${wd.user_answer} 正确答案：${wd.correct_answer} 知识点：${wd.knowledge_points.join('、')} AI反馈：${wd.ai_feedback} `).join('\n')}

请你完成以下任务

1. 错误原因分析

分析用户在这些错题上犯错的根本原因（不是表面原因）。例如：

• 是概念理解不清？
• 是知识点混淆？
• 是粗心大意？
• 是缺乏实践经验？

2. 学习范围判断

基于测验结果，判断用户应该选择的学习范围：

• 入门级：需要系统性学习基础
• 进阶级：有一定基础但需要深入
• 专家级：基础扎实，冲刺高级内容

3. 生成 Deep Learning Skill 提示词

生成一个完整的、可以直接使用的提示词，用于调用 deep-learning skill。

提示词格式要求： ``` 帮我搜集关于「{主题}」的学习资料

📊 我刚完成了一次测验，以下是我的薄弱知识点分析：

{薄弱点列表}

📋 AI 分析： {错误原因分析}

📚 请为我定制学习资料：

1. 学习主题：{主题}
2. 学习范围：{范围}（{原因}）
3. 重点关注：{知识点列表}
4. 学习偏好： • 语言：中英文都可以，优先权威资源 • 需要实战项目和代码示例 • 重点关注：{资源类型建议} • 生成结构化的学习路径和 HTML 学习指南 ```

4. 学习建议

给出3-5条具体的学习建议，包括：

• 应该先学什么，后学什么
• 推荐的学习方法
• 避免的常见误区

输出格式（JSON）

请严格按照以下JSON格式输出（不要包含任何其他文字）：

```json { "analysis": { "errorReasons": ["原因1", "原因2", "原因3"], "learningScope": "入门级/进阶级/专家级", "scopeReason": "为什么选择这个范围的详细解释" }, "deepLearningPrompt": "完整的提示词文本", "suggestions": [ "建议1", "建议2", "建议3" ], "focusAreas": ["重点领域1", "重点领域2"], "resourceTypes": ["books", "tutorials", "papers", "projects"] } ``` `;

// 调用 Claude CLI const claudeProcess = spawn(CLAUDE_CLI, [ '--print', '--model', AI_MODEL ], { stdio: ['pipe', 'pipe', 'pipe'], shell: true });

// 60秒超时 setTimeout(() => claudeProcess.kill(), 60000);

// 解析JSON响应 const result = JSON.parse(output); return result;

4. **前端显示学习计划**（模态框）：

**加载动画**：
```javascript
showLoadingModal('🤖 AI 正在分析你的测验结果\n分析错题原因，生成个性化学习计划...\n这可能需要 30-60 秒');

模态框内容：

<div class="learning-plan-modal">
    <h2>📚 个性化学习计划</h2>

    <!-- 薄弱知识点分析 -->
    <section class="weak-points">
        <h3>📊 薄弱知识点分析</h3>
        <div class="critical">
            🔴 急需加强（3个知识点）
            - 闭包 (40%)
            - Promise (50%)
            - 原型链 (55%)
        </div>
        <div class="moderate">
            🟡 需要巩固（2个知识点）
            - 异步编程 (70%)
            - this指向 (75%)
        </div>
    </section>

    <!-- AI 错误原因分析 -->
    <section class="ai-analysis">
        <h3>🤖 AI 错误原因分析</h3>
        <ul>
            <li>对闭包的作用域链理解不够深入</li>
            <li>Promise的错误处理机制掌握不足</li>
            <li>原型继承与原型链的区别混淆</li>
        </ul>
        <div class="learning-scope">
            <strong>📖 学习范围建议：</strong> 进阶级
            <p>你已经具备JavaScript基础，但需要深入理解高级特性...</p>
        </div>
    </section>

    <!-- 学习建议 -->
    <section class="suggestions">
        <h3>💡 学习建议</h3>
        <ol>
            <li>先系统学习作用域和闭包原理，再进入异步编程</li>
            <li>通过实际项目练习Promise和async/await</li>
            <li>用可视化工具理解原型链机制</li>
        </ol>
    </section>

    <!-- Deep Learning 提示词 -->
    <section class="prompt-section">
        <p><strong>📚 下一步操作：</strong>
        AI已为你生成个性化学习提示词。复制后在Claude Code中粘贴，即可自动搜集针对性学习资料。</p>

        <textarea id="learning-prompt" readonly>
帮我搜集关于「JavaScript高级特性」的学习资料

📊 我刚完成了一次测验，以下是我的薄弱知识点分析：
🔴 急需加强：闭包(40%)、Promise(50%)、原型链(55%)
🟡 需要巩固：异步编程(70%)、this指向(75%)

📋 AI 分析：
- 对闭包的作用域链理解不够深入
- Promise的错误处理机制掌握不足
- 原型继承与原型链的区别混淆

📚 请为我定制学习资料：
1. 学习主题：JavaScript高级特性（闭包、Promise、原型链）
2. 学习范围：进阶级（有基础但需深入）
3. 重点关注：闭包、Promise、原型链、异步编程
4. 学习偏好：
• 语言：中英文都可以，优先权威资源
• 需要实战项目和代码示例
• 重点关注：在线教程、实战项目、可视化工具
• 生成结构化的学习路径和 HTML 学习指南
        </textarea>

        <button onclick="copyPrompt()">📋 复制</button>
    </section>

    <footer>
        <button onclick="closeModal()">关闭</button>
        <button onclick="copyAndClose()">复制并关闭 ✓</button>
    </footer>
</div>

5. 用户操作流程：

   1. 用户点击"复制"按钮
   2. 提示词自动复制到剪贴板
   3. 用户在Claude Code中粘贴
   4. deep-learning skill自动触发
   5. 系统搜集针对性学习资料：
      - 搜索权威书籍（Amazon、O'Reilly）
      - 查找优质教程（MDN、JavaScript.info）
      - 收集经典博客（2ality、Axel Rauschmayer）
      - 下载相关论文（如有）
      - 生成HTML学习指南
   6. 用户开始学习
   7. 学习完成后，再次创建测验验证提升
   

关键技术特性：

• 异步处理：AI分析需要30-60秒，显示加载动画避免用户焦虑
• JSON格式化：AI输出严格的JSON，便于前端解析展示
• 提示词模板：生成的提示词可直接用于 deep-learning skill
• 学习闭环：测验 → 分析 → 学习 → 再测验，形成完整学习循环

数据库保存（可选扩展）：

-- 可以添加学习计划表保存生成的计划
CREATE TABLE IF NOT EXISTS learning_plans (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    submission_id TEXT NOT NULL,
    analysis TEXT,              -- JSON格式的分析结果
    prompt TEXT,                -- 生成的提示词
    created_at TEXT NOT NULL,
    FOREIGN KEY (submission_id) REFERENCES submissions(submission_id)
);

🎯 工作流程总结

用户首次使用

用户：/skill-forge

助手：
1. 检查 ~/.skill-forge/ 是否存在
2. 如不存在：
   - 创建目录结构
   - 初始化数据库
   - 显示欢迎信息
3. 询问用户需求：
   - 创建新测验
   - 查看历史记录
   - 继续未完成的测验

创建测验完整流程

1. 询问参数（主题、难度、题目数量）
2. 生成quiz_id（时间戳_主题）
3. 确保数据库初始化
4. 使用AI生成题目
5. 插入数据库（quizzes表 + questions表）
6. 生成HTML文件
7. 重启HTTP服务器（端口3457）
8. 打开浏览器
9. 告知用户测验已准备好

答题流程

前端：
- 实时保存答案到localStorage
- 每道题显示"提问AI"按钮
- 提交前二次确认

点击提问AI：
- 打开模态框输入问题
- 显示加载动画（计时器+进度条）
- 异步调用Claude CLI
- 显示AI回答（HTML格式，排版精美）
- 保存对话到数据库

点击提交：
- 收集所有答案
- 发送到服务器
- 服务器AI评分（问答题/代码题）
- 保存到数据库
- 生成成绩页
- 跳转到成绩页

🎨 HTML页面设计要求

试卷页面（quiz.html）

布局：

顶部栏：
- 左侧：主题标题 + 难度标签
- 右侧：计时器 + 进度（已答/总数）

侧边栏（可折叠）：
- 题目导航（1,2,3...）
- 状态指示：未答（灰）、已答（蓝）、已提问AI（绿）

主体区域：
- 题目卡片（序号、分值、知识点标签）
- 答题区域：
  * 选择题：单选按钮
  * 问答题：文本框（支持Markdown）
  * 代码题：代码编辑器（Monaco Editor或简单textarea+语法高亮）
- 操作按钮：
  * "💬 提问AI"（每道题独立）
  * "< 上一题" / "下一题 >"
  * "📝 标记" / "⏭️ 跳过"

底部栏：
- 进度条
- "提交试卷"按钮（大而醒目）

样式要求：

• 现代简洁设计
• 响应式布局（支持手机和桌面）
• 颜色主题：使用渐变色（#667eea 到 #764ba2）
• 代码块使用等宽字体和语法高亮
• 动画效果：页面切换平滑、按钮悬停效果
• AI对话框：模态框形式，支持滚动长内容

必须包含：

<div id="quiz-container" data-quiz-id="<quiz_id>">
    <!-- 试卷内容 -->
</div>
<script src="/quiz-engine.js"></script>

成绩页面（result.html）

布局：

顶部：
- 大标题："测验成绩"
- 总分/得分 + 正确率（大字号、醒目）
- 通过状态（pass/fail，彩色标签）

成绩概览：
- 答题用时
- 题型分布饼图
- 知识点掌握雷达图

逐题分析：
- 每道题显示：
  * 题目内容
  * 你的答案 vs 正确答案
  * 得分情况
  * AI评分反馈
  * 知识点标签
  * 查看解析（折叠内容）

错题汇总：
- 单独列出所有错题
- 按知识点分类
- "加入错题本"按钮

底部操作：
- "重新测验"
- "查看历史记录"
- "导出成绩单（PDF）"

历史记录页面（history/report.html）

布局：

顶部统计：
- 总测验次数
- 平均分数
- 总答题时间
- 知识点掌握数量

时间轴：
- 按时间倒序显示所有测验
- 每条记录：主题、日期、得分、查看详情

学习分析：
- 成绩趋势图（折线图）
- 知识点掌握雷达图
- 错题分布饼图

错题本：
- 所有错题列表
- 支持筛选（知识点、日期）
- "针对性练习"按钮

🚨 注意事项

数据安全

1. 数据隔离：每个quiz_id必须唯一，使用时间戳确保
2. 原子操作：数据库写入使用事务，确保一致性
3. 备份机制：每次提交后自动备份到 ~/.skill-forge/history/

异步状态管理

1. AI请求超时：120秒超时，显示友好提示
2. 状态同步：前端状态与数据库保持同步
3. 加载指示：所有异步操作显示加载动画
4. 错误恢复：网络错误时从localStorage恢复

性能优化

1. 数据库索引：quiz_id等关键字段建立索引
2. 懒加载：历史记录页面分页加载
3. 缓存策略：静态资源浏览器缓存

用户体验

1. 友好提示：每个操作都有明确反馈
2. 快捷键：支持键盘导航（N下一题、P上一题）
3. 自动保存：防止意外关闭丢失数据
4. 排版优化：AI回答使用Markdown渲染，代码高亮

📝 示例对话

用户：/skill-forge

助手： 欢迎使用 Skill Forge！🎓

我将帮你通过测验快速掌握技能。请选择操作：

1. 📝 创建新测验
2. 📊 查看历史记录
3. 🔄 继续未完成的测验

请回复数字或直接说明需求。

---

用户：创建新测验

助手： 好的！请告诉我以下信息：

1. 学习主题：你想测验哪个领域的知识？

   • 示例：JavaScript基础、数据结构与算法、React Hooks、Python爬虫等

2. 主题详细说明（可选）：

   • 示例：重点关注ES6+特性、闭包、异步编程

3. 难度等级：

   • beginner（初级）：基础概念和简单应用
   • intermediate（中级）：深入理解和实践技巧
   • advanced（高级）：复杂场景和最佳实践

4. 题目数量：建议5-20题（默认10题）

5. 题型偏好（可选）：

   • 选择题、问答题、代码题的比例
   • 示例：50%选择题，30%问答题，20%代码题

请回答以上问题，我将为你生成定制化测验！

---

用户：主题是JavaScript基础，中级难度，10道题，一半选择题一半问答题

助手： 收到！正在为你生成测验...

✓ 数据库已初始化 ✓ 正在生成10道题目（5道选择题 + 5道问答题） ✓ 题目已保存到数据库 ✓ HTML文件已生成 ✓ 服务器已启动（http://localhost:3457） ✓ 浏览器已打开

测验ID：2026-01-11T14-30-45_javascript-basics 存储路径：~/.skill-forge/quizzes/2026-01-11T14-30-45_javascript-basics/

祝你测验顺利！记得使用每道题的"💬 提问AI"功能获取提示。