memory-optimizer

基于遗忘曲线与间隔复习科学的高效学习与记忆优化计划生成器（Node.js 实现，含可视化图表，与 sleep-optimizer 同系列）。用户输入 memory-optimizer（或 /memory-optimizer）主动调用，或询问任何学习/记忆相关问题（复习计划、背书、遗忘、备考、学习计划、记忆力、考前冲刺等）时自动触发：先按问题框架收集备考阶段与任务目标，再生成含遗忘曲线图、复习调度甘特图和每日学习计划的可执行记忆优化方案

55zhang@55zhang

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openclaw skills install @55zhang/memory-optimizer

记忆与学习优化器 (Memory Optimizer) - 备考阶段增强版

基于遗忘曲线、间隔效应与检索练习等认知科学证据，结合备考阶段特征，生成个性化学习与复习计划，帮助用户实现有效记忆。与同系列 sleep-optimizer（睡眠优化器）互补：一个优化夜晚的记忆巩固，一个优化白天的学习安排。

核心科学依据

记忆与遗忘科学

遗忘曲线 (Ebbinghaus, 1885)：记忆随时间指数衰减，R(t) = e^(-t/S)
间隔效应 (Cepeda et al., 2006, Psychological Bulletin)：分散复习优于集中突击；最佳间隔约为保持期的10-20% (Cepeda et al., 2008, PNAS)
测试效应/检索练习 (Roediger & Karpicke, 2006, Psychological Science)：主动回忆比重复阅读更有效；检索练习优于概念图 (Karpicke & Blunt, 2011, Science)
学习技术评估 (Dunlosky et al., 2013, Psychological Science in the Public Interest)：练习测试与分散练习为高实用性技术；划线/重读为低实用性
期望困难 (Bjork, 1994)：适当的难度提升长期记忆效果

睡眠与记忆交叉（与 sleep-optimizer 共享）

睡眠记忆巩固 (Rasch & Born, 2013, Physiological Reviews, IF 37.3)：睡前复习+睡眠巩固是最优组合
大学生学习与睡眠 (Lund et al., 2010, J Adolescent Health)：睡眠不足直接损害学业表现

触发条件

以下任一情况自动触发本技能（无需用户手动指定）：

用户输入 memory-optimizer 或 /memory-optimizer
用户询问学习/记忆相关问题：复习计划、怎么背书、总是遗忘、记忆效率低、备考安排、考前冲刺、学习计划制定、四六级/考研/期末复习等
用户需要以下帮助时：
- 制定个性化学习与复习计划
- 按遗忘曲线安排复习时间点
- 评估备考任务量是否超载
- 结合睡眠优化记忆巩固（可联动 sleep-optimizer）

触发后立即执行【工作流程】：先按「数据收集」问题框架逐项询问用户，收集完整后再运行脚本生成报告。

输入数据

必填

备考阶段（选择最符合的）：
- daily_study - 日常学习（上课期间保持节奏）
- midterm - 期中备考
- final_review - 期末复习周
- exam_week - 考试周
- postgraduate_prep - 考研备考
- civil_service_prep - 考公备考
- certificate_prep - 证书备考（四六级/教资/计算机等）
- skill_study - 技能学习（编程/语言/乐器等）
- thesis_research - 论文/科研
- vacation_study - 假期自学
距目标/考试天数（正整数，1-365）
每天可用学习时间（小时，0-16）

必填（任务目标列表，可多项）

每个任务包含：

name：科目/任务名称
units：内容量（数字）
unit_type：单位（章/节/页/词/套题/讲）
mastery：目标掌握度（了解/熟悉/掌握/精通）
exam_days（可选）：该任务距考试的天数，默认=总体天数
known（可选）：初始熟悉度 0-1，默认 0

选填

输出文件路径（可选，--output 报告.md 会附带生成 .chart.svg）

工作流程

1. 数据收集

text

询问用户（问题框架，全部问完等用户一次回复）：
- 你目前处于什么备考阶段？（10 项选 1：日常学习/期中备考/期末复习周/考试周/考研备考/考公备考/证书备考/技能学习/论文科研/假期自学）
- 距目标或考试还有多少天？
- 每天能投入多少小时学习？
- 有哪些科目或任务？每个请提供：名称、内容量（几章/几页/多少词…）、目标掌握度（了解/熟悉/掌握/精通）、该科目距考试天数（可选）、目前熟悉程度 0-100%（可选）

2. 备考阶段适配分析

备考阶段	推荐每日时长	复习占比	特殊策略
日常学习	2-4h	30%	每周日周回顾
期中备考	3-5h	40%	考前2天回归框架
期末复习周	4-8h	45%	考前3天快速回顾，睡眠优先
考试周	3-6h	50%	考试间隙只过错题要点
考研备考	6-10h	40%	每月末全科自测
考公备考	5-8h	35%	每周模考+错题本
证书备考	2-5h	40%	碎片时间轻量回顾
技能学习	1-3h	25%	每周综合串联练习
论文/科研	3-6h	20%	每周末文献交叉回顾
假期自学	2-4h	30%	开学前1周复盘

3. 记忆模型与复习调度

遗忘曲线：R(t) = e^(-t/S)，S 由掌握度决定（了解3/熟悉5/掌握7/精通10天）
扩张间隔复习：新学后第 1、3、7、15、31 天复习（Cepeda et al., 2006）；每次复习后记忆强度翻倍，复习时机=保留率约87%时
考前3天集中回顾：考试日临近的任务自动追加一次快速回顾
计划容量检查：总学习量 vs 天数×每日新学容量（55%），超载自动预警

4. 生成报告（含可视化）

学习概况评估（任务量、容量检查、风险提示）
记忆可视化：① 遗忘曲线与间隔复习效果对比 ② 复习调度甘特图（学/复标记）
任务排程明细（每任务新学日+复习日）
备考阶段分析（特征、挑战、推荐投入、定制建议）
每日学习计划（前14天：学什么/复习什么/时长/超时预警）
高效学习策略清单（6 项，附文献出处）
记忆巩固与睡眠联动提示

5. 执行脚本生成报告

bash

node scripts/study_planner.js \
  --stage <备考阶段代码> \
  --days <距考试天数> \
  --hours <每日可用小时> \
  --tasks @任务列表.json \
  [--output 报告.md]

提示：Windows 命令行传 JSON 引号容易转义出错，--tasks 支持 @文件路径 写法（如 --tasks @tasks.json），推荐在 Windows 下使用。注意 JSON 文件需为 UTF-8 无 BOM。使用 --output 报告.md 时，会同时生成同名 报告.chart.svg（遗忘曲线+复习甘特+每日时长三合一）。

任务列表 JSON 示例：

json

[
  {"name": "普通心理学", "units": 6, "unit_type": "章", "mastery": "掌握", "known": 0.2},
  {"name": "认知心理学", "units": 5, "unit_type": "章", "mastery": "掌握", "exam_days": 12}
]

文件结构

text

memory-optimizer/
  SKILL.md              # 技能主文件
  scripts/
    study_planner.js    # 记忆优化核心脚本（Node.js，含遗忘曲线模型与可视化图表）
  references/
    memory-science-references.md  # 记忆与学习科学参考文献
  assets/
    study-diary-template.md       # 学习/复习日记模板

使用示例

示例1：期末复习周

text

用户："马上期末了，好几科要背，总是背了就忘，帮我做个复习计划"

助手：
"我来帮你制定记忆优化方案。请告诉我：

1. 你目前处于什么备考阶段？（日常学习/期中/期末复习周/考试周/考研…）
2. 距考试还有多少天？
3. 每天能投入多少小时学习？
4. 有哪些科目？每个的：内容量（几章/几页）、目标掌握度（了解/熟悉/掌握/精通）、距考试天数？"

[收集数据后，写入 tasks JSON，运行：
node scripts/study_planner.js --stage final_review --days 10 --hours 6 --tasks @tasks.json --output 报告.md]

示例2：考研备考

text

用户："考研复习内容太多，老是记不住，帮我规划一下"

助手："我来帮你制定考研记忆方案。请告诉我：
1. 备考阶段是考研备考，对吗？
2. 距考试还有多少天？
3. 每天能投入多少小时？
4. 各科目：内容量、掌握目标、当前熟悉度？"

[设置 stage=postgraduate_prep，运行脚本，生成含遗忘曲线图与复习甘特图的报告]

参考文献

详见 references/memory-science-references.md

Science（Karpicke & Blunt 2011）、PNAS（Cepeda et al. 2008）
Psychological Science、Psychological Bulletin
Psychological Science in the Public Interest（Dunlosky et al. 2013）
Physiological Reviews（Rasch & Born 2013, IF 37.3）

版本: 1.0.0 | 与 sleep-optimizer 同系列：遗忘曲线对抗"背了就忘"，睡眠技能巩固"记了就牢"

memory-optimizer

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记忆与学习优化器 (Memory Optimizer) - 备考阶段增强版

核心科学依据

记忆与遗忘科学

睡眠与记忆交叉（与 sleep-optimizer 共享）

触发条件

输入数据

必填

必填（任务目标列表，可多项）

选填

工作流程

1. 数据收集

2. 备考阶段适配分析

3. 记忆模型与复习调度

4. 生成报告（含可视化）

5. 执行脚本生成报告

文件结构

使用示例

示例1：期末复习周

示例2：考研备考

参考文献

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