Bilingual Learning Skill
Overview
双语学习 Skill，帮助用户在编码过程中被动学习英语。当 agent 使用此 skill 时，会根据难度设置在回答中穿插学习检测，让用户不知不觉中掌握英语单词。
When to Use This Skill
- 用户在日常对话中想顺便学习英语
- 用户需要被动接收英语生词
- 需要定期检测用户词汇量
Architecture Flow
难度调整层 → 选择题型层 → 考试层 → 双语输出
1. 难度调整层 (Difficulty Layer)
控制考试触发频率：
| 等级 | 名称 | 考试触发率 |
|---|---|---|
| rare | 稀少 | 30% |
| medium | 中等 | 50% |
| dense | 密集 | 80% |
2. 选择题型层 (Question Type Layer)
| 类型 | 名称 | 行为 |
|---|---|---|
| pure_l1 | 检测生词层 | 直接执行检测层，不调用随机筛子 |
| pure_l2 | 考考你层 | 直接执行测验层，不调用随机筛子 |
| hybrid | 混合型 | 两层都执行，但顺序随机打乱（调用随机筛子） |
重要：只有 hybrid 模式才调用随机筛子打乱考试顺序。
3. 考试层 (Exam Layer)
检测生词层 (Detection Layer)
- 偶尔混杂语言，双语输出
- 检测用户不会哪些生词
- 如果用户没听懂，告诉用户当前不会的词有哪些、意思是什么
- 自动将这些词写入生词库
- 让用户被动学习语言
考考你层 (Quiz Layer)
- 从生词库随机抽取单词
- 测试用户拼写
重要：考试层每层之间不能同时出现，必须按顺序执行。
4. 双语输出层 (Bilingual Output Layer)
在 agent 最终输出前强制双语处理。
Word Library Format
单词条目结构：
{
"id": "a1b2c3d4",
"name": "apple",
"pos": "n.",
"field": "fruit",
"book": "default",
"added_time": "2026-05-13 19:00:00"
}
字段说明：
- id: 单词唯一标识 (UUID 前8位)
- name: 单词本身
- pos: 词性 (n./v./adj./adv. 等)
- field: 领域 (tech/fruit/general 等)
- book: 词书 (default/custom 等)
- added_time: 入库时间
CLI Management
Add Word
python scripts/cli.py add <word> [pos] [field] [book]
Examples:
python scripts/cli.py add apple n. fruit default
python scripts/cli.py add algorithm n. tech cs
Delete Word
python scripts/cli.py delete <word> [-n|-k]
-n: 生词库 (new words)-k: 熟词库 (known words)
Exchange Word (Transfer between libraries)
python scripts/cli.py exchange <word> [-n|-k]
- 单词不能在生词库和熟词库中同时存在
- 传递方向由源库决定
List Words
python scripts/cli.py list [-n|-k]
Clear Library
python scripts/cli.py clear [-n|-k]
Running Exam
python scripts/exam.py <difficulty>
Example:
python scripts/exam.py medium
python scripts/exam.py rare
python scripts/exam.py dense
Random Dice
python scripts/dice.py
python scripts/dice.py demo
用于随机选择考试类型和触发考试。
Data Files
data/new_words.json- 生词库data/known_words.json- 熟词库
Key Design Principles
- 被动学习: 用户不需要主动记忆，agent 会在对话中自然传递生词
- 检测驱动: 通过检测用户不会的词来更新生词库
- 难度可控: 三种难度等级适应不同学习阶段
- 防止重复: 一个单词不能同时存在于生词库和熟词库
