⚠️ 本项目是一个 Trae IDE Skill 配置文件，用于在 Trae IDE 中为 AI 提供高等数学学习规划的能力。它不是独立的应用程序，需要配合 Trae IDE 使用。
帮助准大一新生在入学前高效预习《高等数学》，根据院校层次、专业要求和学习阶段自动定制个性化学习方案，融合 MIT 高效学习方法提升学习效果。
本项目是一个 Trae IDE Skill，旨在为即将进入大学的新生提供个性化的《高等数学》学习规划服务。通过采集学生的就读院校和所学专业信息，结合院校层次难度分级和专业对应高数级别，在网络上检索相关院校的期末试卷出题规律，并融合MIT高效学习方法，最终输出个性化学习方案。
- Trae IDE（需支持 Skill 功能）
- AI 模型需支持 WebSearch 工具调用（用于检索院校培养方案、期末试卷等信息）
- 不同 AI 模型的检索能力可能存在差异，建议使用支持联网搜索的模型
- 量化打分模型 — 院校档位分值 × 专业系数 → 总分 → 五档难度评级，输出一致
- 内置院校-专业知识库 — JSON 内置库优先匹配 50+ 院校和 40+ 专业，未命中走 WebSearch
- 培养方案校验 — 通过 WebSearch 检索实际培养方案修正默认专业-高数级别映射
- 试卷可信度判别 — 来源权威性 + 年份新鲜度标注可信度级别
- 未知院校降级 — WebSearch 查证 → 置信度标注，禁止编造
- MIT 方法落地映射 — 四种方法论映射为具体可执行动作（输出练习、复述挑战、间隔复习、分块学习）
- 学习效果评估与动态调优 — 2 周后自动出诊断题，按正确率分流继续/复习/重学
- 反馈闭环 — 支持学生反馈进度后动态修订后续计划
📦 higher-math-learning-assistant/
├── 📄 README.md # 项目说明文档
├── 📄 LICENSE # MIT 开源协议
├── 📄 .gitignore # Git 忽略规则
├── 📄 CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── 📄 CHANGELOG.md # 版本变更记录
├── 📂 .github/
│ └── 📂 workflows/
│ ├── 📄 ci.yml # 基础 CI 工作流
│ ├── 📄 validate-skill.yml # Skill 专项验证工作流
│ └── 📄 mlc_config.json # 链接检查配置
├── 📂 references/ # 参考文件
│ ├── 📄 examples.md # Few-Shot 示例对话
│ └── 📄 scoring-model.md # 量化评分模型说明
├── 📂 tests/ # 测试用例
│ └── 📄 test-cases.md # 典型场景测试
└── 📂 .trae/
├── 📂 skills/
│ └── 📂 higher-math-learning-assistant/
│ ├── 📄 SKILL.md # Skill 核心定义文件
│ ├── 📄 TEST.md # 手动测试文档
│ └── 📂 resources/
│ ├── 📄 institutions.json # 院校映射数据
│ └── 📄 major-mapping.json # 专业映射数据
└── 📂 specs/
├── 📂 create-higher-math-learning-skill/
├── 📂 refine-higher-math-learning-skill/
├── 📂 v1.2.0-core-enhancement/
├── 📂 v1.2.1-docs-and-ci-enhancement/
├── 📂 push-to-github-and-docs-enhancement/
└── 📂 archive/ # 历史规格存档
└── 📂 enhance-skill-v1.1.0/
-
克隆本仓库到本地工作目录：
git clone https://github.com/GZgreywolfy/higher-math-learning-assistant.git
-
在 Trae IDE 中打开该项目目录。
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当用户输入以下触发词时，Skill 将自动激活：
- "帮我学高数"
- "高等数学怎么学"
- "大一高数预习计划"
- "我是 XX 大学 XX 专业，高数怎么学"
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Skill 激活后，AI 将按照 SKILL.md 中定义的 8 步流程交互式地收集信息并输出个性化方案。
在 Trae IDE 中打开项目后，输入以下任一触发词：
- "帮我学高数"
- "高等数学怎么学"
如果 AI 按照 SKILL.md 中定义的 8 步流程（收集信息 → 院校分级 → 专业判断 → 量化打分 → 试卷检索 → 学习规划 → 综合输出 → 反馈追踪）响应，则说明 Skill 已成功加载。
用户：我今年高考完了，想预习一下高等数学。我是浙江大学的，计算机专业。
AI：你好！让我来帮你制定个性化高数预习计划。
首先确认一下时间：你现在是暑假初期还是已经到暑假中期了？
用户：刚考完没多久，现在6月底。
AI：好的。让我先分析你的情况——
📊 院校分析：浙江大学 → C9顶尖985 → Tier 1+（分值：5）
📖 专业分析：计算机 → 工科 → 高数A（系数：1.0）
📐 综合难度评分：5 × 1.0 = 5.0 → 【极高】难度
[检索培养方案、试卷信息...]
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高等数学个性化学习方案
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· 院校：浙江大学（C9顶尖985）
· 专业：计算机科学与技术（高数A）
· 综合难度评分：5.0 → 极高
· 每日建议时长：2-3小时
· 重点：极限与连续 → 中值定理证明 → 定积分 → 级数 → 微分方程
· MIT方法：费曼技巧 + 间隔复习 + 主动学习
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更多示例对话请参考 references/examples.md。
以下为高等数学学习助手在 Trae IDE 中的实际运行截图/录屏，展示完整的交互流程。
图：Skill 激活后的初始对话界面 — 用户输入"帮我学高数"后，AI 开始采集信息
图：个性化学习方案输出示例 — 综合院校分析、专业判断、难度评分与阶段计划
⏳ GIF 录屏与更多截图正在制作中，欢迎贡献！
| 模块 | 功能描述 |
|---|---|
| 学习规划引擎 | 根据学生当前时间节点自动生成阶段性学习计划 |
| 院校难度分级 | 按 C9/985/211 双一流/普通本科/专科五档判断，未知院校支持 WebSearch 查证 |
| 试卷检索参考 | 网络检索目标院校或同层次院校的高数期末试卷，分析题型分布和高频考点 |
| 专业难度判断 | 按工科/理科/经管/文科/医学/农学/艺术等判断高数级别（A/B/C/D） |
| MIT 高效学习法 | 融合主动学习策略、费曼技巧、间隔复习法、分块学习法 |
| 学习效果评估 | 学习 2 周后自动出诊断题，按正确率分流继续/复习/重学，动态调优 |
| 计划执行追踪 | 支持学生反馈进度，动态修订后续阶段计划 |
我们欢迎各种形式的贡献！具体方式包括：
如果你了解某所院校某个专业的高数级别信息，且不在现有映射规则覆盖范围内，欢迎提交：
- 在 Issues 中创建新 Issue，标题格式为
[映射数据] 院校名称 - 专业名称 - 提供以下信息：
- 院校全称及层次（C9/985/211/普通本科/专科）
- 专业全称
- 该专业对应的高数级别（A/B/C/D）及学分
- 信息来源（如：培养方案截图链接、教务官网链接等）
- 我们核实后会更新到默认映射规则中
请先检查现有 Issues 中是否已有相关讨论，如果没有则创建新的 Issue。
请参考 CONTRIBUTING.md 中的详细指引。
以下是本项目的后续规划：
- v1.2.0 — 扩充院校库：覆盖更多双一流、普通本科、专科院校的默认映射数据（已完成）
- v1.2.1 — 文档完善与自动化验证：新增 validate-skill.yml 工作流、FAQ 章节、评分模型文档、测试用例扩充
- v1.3.0 — 自适应学习算法：根据学生反馈的学习进度数据，自动优化后续阶段分配
- v2.0.0 — 移动端适配：提供微信小程序或 H5 版本的交互入口
- 长期规划 — 社区共建：开放院校-专业-高数级别映射数据的 PR 审核机制，建立社区贡献者名单
本项目提供的所有试卷分析、难度评估和学习建议均基于网络检索结果与通用规则，仅供学习参考，不保证与实际情况完全一致。具体考试范围、题型和难度请以开学后授课教师公布为准。
如果输入触发词后 AI 没有按 SKILL.md 定义的工作流程响应，可能的原因及解决方法：
- 检查项目是否正确加载：确认 Trae IDE 中打开的项目目录是本仓库的根目录，包含
.trae/skills/目录结构 - 检查 Skill 是否安装：在 Trae IDE 的 Skill 管理面板中确认
higher-math-learning-assistant已启用 - 手动触发：尝试重启 Trae IDE 或在新的对话中重新输入触发词（"帮我学高数"、"高等数学怎么学"、"大一高数预习计划"）
- 权限问题：确保 AI 模型具备调用 WebSearch 工具的权限
- 如果仍然无效：请在 GitHub Issues 中提交问题，附带你的 Trae IDE 版本信息
WebSearch 是本 Skill 检索院校培养方案和期末试卷的重要依赖。如果 AI 模型不支持 WebSearch：
- 使用支持 WebSearch 的模型：建议切换到支持联网搜索功能的 AI 模型（如 Claude、GPT-4 等集成了搜索能力的版本）
- 降级运行：即使没有 WebSearch，Skill 仍可基于内置院校-专业知识库（
institutions.json和major-mapping.json）进行院校分级和专业判断，但将无法：- 检索目标院校的实际培养方案来修正默认高数级别
- 检索期末试卷来分析题型分布
- 查证未知院校的层次档位
- 手动补充信息：用户可自行查找院校培养方案信息，在对话中提供给 AI，AI 可以基于用户提供的信息进行分析
- 标注不可用：所有因缺少 WebSearch 而未检索到的内容，AI 会在结论中标注"检索不可用"，输出基于默认值的估算结果
内置院校库（institutions.json）目前覆盖了 55 所常见院校。如果你的院校不在其中：
- WebSearch 自动查证：Skill 会自动通过 WebSearch 检索你的院校层次信息，识别后使用对应档位和分值
- 默认降级：如果 WebSearch 也无法查证，将采用 Tier 3（普通本科）作为默认档位，并在结论中标注"默认值（检索不可用）"
- 贡献数据：欢迎在 GitHub Issues 中提交新的院校映射数据，格式为：
[映射数据] 院校名称 - 专业名称，并附上院校层次的官方来源链接。我们核实后会更新到内置库中 - 临时处理：你也可以自己在对话中说明院校层次（如"我是 XX 学院，一所普通本科"），AI 会采纳你的描述进行分析
当前版本：v1.2.0