每日学习卡片

自动从多渠道对话记录提炼主题、决策、踩坑、新概念和金句，生成每日结构化学习卡片并自动推送。

daily-learning-cards v2.0.0

每日学习卡片自动生成 - 从会话记录中提炼知识，生成结构化学习卡片。

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📑 快速导航

章节	内容
它到底能干嘛	功能概览：每日卡片 + 每周周报 + 每周测试
适用人群	检查你是否适合使用
快速开始	3 步上手
配置说明	config.json 各字段详解
常见问题	FAQ 和故障排查
更新日志	版本历史

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它到底能干嘛？

这是一套完整的学习闭环系统，不是单一定时任务：

产出	频率	内容
📝 每日学习卡片	每天	提取当日对话中的主题、决策、踩坑、新概念、金句
📊 每周学习周报	每周一	汇总上周学习概览，Elon 经理点评 + 下周建议
📋 每周测试题	每周一	AI 基于上周学习卡片出 20 道独立设计的题，内容不足时自动补充 AI 扩展题

三项自动串联：每日卡片 → 周报 → 测试 → 错题本，形成"输入 → 沉淀 → 检验"的闭环。

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适用人群

正在用 OpenClaw 的人。 需要满足：

• ✅ 有 OpenClaw 运行环境
• ✅ 日常通过飞书、WebUI、钉钉、微信、QQ 等渠道与 AI 对话
• ✅ 想把每天的对话沉淀为结构化知识

⚠️ 对话渠道自动识别（5 种）： session 文件会自动检测消息来源渠道（Feishu / WebUI / DingTalk / WeCom / QQBot），无需手动配置。如需开启或关闭特定渠道的学习卡片生成，在 config.json 的 channels.sources 中添加或移除渠道名即可。全部渠道代码：feishu、webui、dingtalk、weixin、qqbot。

不是 OpenClaw 用户？这套 Skill 你用不了——定时任务和消息投递依赖 OpenClaw 基础设施。

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为什么选它

对比项	daily-learning-cards	手动记录
自动提取	✅ 从会话记录自动抓取	❌ 靠记忆回顾
结构化输出	✅ 主题/决策/踩坑/概念/金句	❌ 碎片化笔记
多渠道支持	✅ 飞书/WebUI/钉钉/微信/QQ 自动合并	❌ 需要手动整理
每日自动推送	✅ 定时投递到消息渠道	❌ 需要自己提醒
AI 排序	✅ 按内容丰富度排序	❌ 按时间线堆叠
自动测试	✅ 每周出题检验吸收率	❌ 无法自动生成

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功能特性

• 📚 智能提取：自动从多渠道对话记录中提取学习内容
• 🧠 AI 整合：基于内容丰富度进行重要性排序，提炼核心知识
• 📝 结构化输出：自动生成包含主题、决策、踩坑、新概念、金句的学习卡片
• 📤 自动投递：通过 OpenClaw 自动投递到配置好的消息渠道
• ⚙️ 高度可配置：支持用户自定义提取规则、数量限制、输出格式

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快速开始

1. 安装

bash

clawhub install daily-learning-cards

2. 回答几个问题

装完第一次对话，我会检测到这是新装的，然后问你几个问题：

• 你用哪些对话渠道？（飞书、WebUI、钉钉、微信、QQ）
• 每天几点生成学习卡片？周报和测试在哪天什么时间？
• 推送发到哪个渠道？

你回答完，我帮你：① 写配置 ② 配好定时任务。你什么都不用动。以后想改设置，直接告诉我。

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第一次运行 — 配置向导（Agent 执行）

执行条件： 检测到 ~/.daily-learning-cards/config.json 不存在，或存在但没有 channels.sources 字段。

执行步骤：

Step 1: 告知用户

"检测到你刚安装了每日学习卡片技能，需要先做一次配置。我会问你几个问题，你回答完就行。"

Step 2: 询问配置项

依次问（但一次只问 1-2 个问题，别列清单）：

1. 对话渠道： "你现在用哪些对话渠道？飞书、WebUI、钉钉、微信、QQ？多选哦"

   • 写入 config.json → channels.sources

2. 生成时间： "每天几点生成学习卡片？比如 10:00？"

   • 写入 config.json → schedule.hour / schedule.minute

3. 周报/测试： "周报和测试大概什么时间生成？默认周一 11:00 和 11:30"

   • 周报：weekly-summary-cron.sh 的 cron 时间
   • 测试：weekly-exam.sh 的 cron 时间

4. 推送渠道： "学习卡片发到你哪个渠道？飞书？还是微信/钉钉？"

   • 写入 config.json → channels.delivery
   • 如果选飞书，再问飞书群 ID 或私聊 ID → feishu.target

Step 3: 写入配置

写入 ~/.daily-learning-cards/config.json：

json

{
  "channels": { "sources": ["feishu", "webui"], "delivery": "feishu" },
  "schedule": { "hour": 10, "minute": 0, "timezone": "Asia/Shanghai" },
  "feishu": { "target": "用户给的 ID" }
}

Step 4: 配置定时任务

使用 openclaw cron add 创建三个定时任务：

• 每日学习卡片 → 每天
• 每周周报 → 每周一
• 每周测试 → 每周一（紧接周报后，留 30 分钟间隔）

注意： 路径用 \$SKILL_DIR（OpenClaw 自动注入的环境变量，指向 skill 安装目录），而不是硬编码路径。

Step 5: 确认

"配置完成！以后每天 10:00 学习卡片会自动发到你的 XX 渠道。如果想改，直接告诉我就行。"

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架构设计

text

┌─────────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│  memory/feishu/ │     │  extract.js │     │ generate-   │
│  memory/webui/  │ ──▶ │  (数据提取)  │ ──▶ │ card.js     │
│  memory/dingtalk/│     │  5种渠道    │     │ (AI整合)    │
│  memory/weixin/ │     │  自动识别    │     │             │
│  memory/qqbot/  │     │             │     │             │
│  ...可扩展...   │     │             │     │             │
└─────────────────┘     └─────────────┘     └──────┬──────┘
                                                    │
                                                    ▼
┌─────────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│  OpenClaw cron  │     │   stdout    │     │  learning-  │
│   --announce    │ ◀── │  (摘要输出)  │ ◀── │  cards/     │
│                 │     │             │     │  YYYY-MM-DD.md
└─────────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘

设计原则：

• 数据提取（脚本）：确定性的结构化提取
• 内容整合（AI）：理解性的重要性排序和提炼
• 消息投递（OpenClaw）：平台无关的自动投递

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配置文件

用户配置

位置：~/.daily-learning-cards/config.json

json

{
  "extract": {
    "maxTopics": 20,
    "maxPitfalls": 6,
    "maxConcepts": 6,
    "maxInsights": 6,
    "minInsightLength": 10
  },
  "summary": {
    "includeTopics": true,
    "includeDecisions": true,
    "includePitfalls": true,
    "includeConcepts": true,
    "includeInsights": true,
    "emojiStyle": "unicode"
  },
  "schedule": {
    "hour": 10,
    "minute": 0,
    "timezone": "Asia/Shanghai"
  },
  "channels": {
    "sources": ["webui", "feishu"],
    "delivery": "feishu"
  },
  "feishu": {
    "target": "oc_xxxxx"
  },
  "language": "zh"
}

配置项说明

配置项	类型	默认值	说明
extract.maxTopics	number	20	最大主题数
extract.maxPitfalls	number	6	最大踩坑记录数
extract.maxConcepts	number	6	最大新概念数
extract.maxInsights	number	6	最大金句数
extract.minInsightLength	number	10	金句/洞见的最小字符长度
summary.emojiStyle	string	"unicode"	Emoji 样式：unicode/text
schedule.hour	number	10	定时小时
schedule.minute	number	00	定时分钟
language	string	"zh"	语言：zh/en/bilingual
channels.sources	string[]	["webui","feishu"]	收集渠道（从哪些 memory/ 子目录读取，可扩展如 dingtalk/weixin）
channels.delivery	string	"feishu"	推送渠道（投递到哪个消息渠道）
feishu.target	string	—	飞书推送目标（群/私聊 ID），仅 channels.delivery=feishu 时生效

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提取规则

自动提取的字段

1. 主题（Topics）

• 识别：## 新主题：{主题名} 或 ### 时间：{时间}
• 提取：主题名称、来源渠道

2. 决策（Decisions）

• 识别：| 选项 | 考虑因素 | 结果 | 表格
• 提取：选项、考虑因素、结果

3. 踩坑记录（Pitfalls）

• 识别：**踩坑记录：** + - **问题：** {描述}
• 提取：问题、解决方案、教训

4. 新概念（Concepts）

• 识别：**新概念：** + - **术语：** {术语}
• 提取：术语、定义、应用场景

5. 金句/洞见（Insights）

• 识别：> "{金句}" 或 > {金句}
• 提取：金句内容

自动过滤的内容

以下系统噪音会被自动过滤：

• "morning"
• "两件事都已完成"
• "心跳检查"
• "启动检查"
• "HEARTBEAT_OK"

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输出格式

摘要（stdout）

每日推送到消息渠道的摘要格式：

保存到 memory/learning-cards/YYYY-MM-DD.md 的完整格式：

markdown

# 学习卡片 - 2026-04-18

## 基本信息
- **日期：** 2026-04-18
- **渠道：** 飞书 + WebUI（多渠道合并）
- **主题数：** 12 个
- **决策数：** 12 个
- **踩坑数：** 7 个
- **新概念：** 5 个

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## 核心主题

### 1. 落款格式问题
**来源：** 飞书

### 2. 今日记忆文件检查
**来源：** 飞书

...

---

## 重要决策

| 选项 | 考虑因素 | 结果 | 来源 |
|------|---------|------|------|
| 统一超时时间 | 提高系统稳定性 | 采纳 | 飞书 |
...

---

## 踩坑记录

### 1. follow-builders脚本使用openclaw message send发送命令无法执行
**来源：** 飞书
- **解决方案：** 修改脚本直接调用技能的JS文件
- **教训：** 命令需要在正确的环境中执行

...

---

## 新概念

### 1. 定时任务超时控制
**来源：** 飞书
- **定义：** 为定时任务设置最大执行时间限制
- **应用场景：** 防止任务无限期运行

...

---

## 金句 / 洞见

1. > "超时控制是系统稳定性的关键要素"
   > —— 飞书

...

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## 数据来源

- **飞书：** memory/feishu/2026-04-18.md
- **WebUI：** memory/webui/2026-04-18.md
- 更多渠道同理（如钉钉 → `memory/dingtalk/`）

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*💃 金银 Planet · 自我提升部*

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故障排除

问题 1：卡片未生成

症状： 定时任务运行但无卡片生成

检查：

bash

# 1. 检查昨日是否有会话记录
ls -la memory/*/

# 2. 检查日志
tail -20 /tmp/daily-learning-cards.log

# 3. 手动运行查看输出
bash daily-learning-cards.sh

解决：

• 确保昨日有对话记录
• 检查 extract.js 是否正常输出 JSON

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问题 2：内容提取不完整

症状： 踩坑记录/新概念/金句未提取

检查：

bash

# 检查记忆文件格式
ls memory/*/2026-04-18.md 2>/dev/null
cat memory/feishu/2026-04-18.md 2>/dev/null | grep -A3 "踩坑记录"

解决：

• 确保使用标准格式：- **问题：** {描述}
• 检查 extract-rules.md 中的识别规则

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问题 3：主题数量不对

症状： 提取的主题数与预期不符

检查：

bash

# 查看配置
cat ~/.daily-learning-cards/config.json | grep maxTopics

# 测试提取
node scripts/extract.js 2026-04-18 | grep -c '"title"'

解决：

• 修改 ~/.daily-learning-cards/config.json 中的 maxTopics
• 主题按内容丰富度排序，不是按时间顺序

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问题 4：定时任务未触发

症状： 到时间了没有收到学习卡片

检查：

bash

# 查看 cron 任务
openclaw cron list | grep "学习卡片"

# 检查任务状态
openclaw cron info <任务ID>

解决：

• 重新创建 cron 任务
• 检查 --announce 参数是否正确配置

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高级用法

自定义提取规则

编辑 prompts/extract-rules.md：

markdown

# 自定义提取规则

## 新增提取字段

### 6. 关键数据（KeyData）

**识别方式：**
- 表格格式：`| 数据 | 数值 | 意义 |`

**提取内容：**
- name: 数据名称
- value: 数值
- meaning: 意义

自定义摘要模板

编辑 prompts/summary-template.md：

markdown

# 我的自定义摘要模板

## 输出格式

📚 今日学习总结 · {日期}

🎯 核心收获：{主题数} 个主题 💡 关键洞见：{金句数} 条

{主题列表}

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💪 继续加油！

text

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与其他技能协作

text

┌─────────────────┐
│ learning-cards  │ 每日生成学习卡片
│   (本技能)      │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│ learning-examiner│ 基于卡片出题测试
│   (学习考官)    │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│ learning-manager│ 生成周报汇总
│   (Elon)        │
└─────────────────┘

---

技术细节

文件结构

text

daily-learning-cards/
├── _meta.json                    # Skill 元数据
├── SKILL.md                      # 本文件
├── daily-learning-cards.sh       # 主脚本（每日卡片入口）
├── weekly-summary-cron.sh        # 周报脚本（每周一 11:00）
├── weekly-exam.sh                # 测试脚本（每周一 11:30）
├── refine-memory.sh              # 记忆文件精炼脚本
├── prompts/                      # Prompts 目录
│   ├── summary-template.md       # 摘要模板
│   └── extract-rules.md          # 提取规则
├── scripts/                      # 脚本目录
│   ├── extract.js                # 数据提取
│   ├── generate-card.js          # 学习卡片生成
│   ├── generate-exam.js          # 考题生成 V1（模板，保留作 fallback）
│   ├── generate-exam-v2.js       # 考题生成 V2（AI 智能出题）🆕
│   ├── generate-summary-v2.js    # 周报生成 V2（AI 智能生成）🆕
│   ├── extract-exam-data.js      # 考题数据提取器 🆕
│   ├── extract-insights.js       # 金句提取
│   ├── extract-pitfalls.js       # 踩坑提取
│   ├── extract-concepts.js       # 新概念提取
│   └── load-config.js            # 配置加载（含初始化向导）
├── config.json                   # 用户配置
└── README.md                     # 简要说明

依赖

• Node.js ≥ 16.0
• Bash ≥ 4.0
• OpenClaw（用于定时任务和消息投递）

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更新日志

v2.0.0 (2026-05-28)

• 🚀 AI 智能出题：考题生成从模板引擎改为 AI 直接生成，每道题独立设计，杜绝"20道题套同一模板"
• 🚀 AI 智能周报：周报从 shell 模板拼接改为 AI 生成，Elon 经理点评更有深度
• 🆕 数据提取器：extract-exam-data.js 从学习卡片 + 原始记忆文件双源提取结构化 JSON
• 🆕 内容稀疏处理：学习内容不足时自动补充 AI 扩展题（提示词工程/Agent架构/AI安全）
• 🔧 JSON 多层容错：考题 JSON 解析支持 markdown 代码块、裸文本等多层回退
• 🔧 API 超时优化：出题 timeout 3min→5min，max_tokens 8K→16K
• 📝 新增脚本：extract-exam-data.js、generate-exam-v2.js、generate-summary-v2.js
• ⚡ 保留旧版 generate-exam.js 作为 fallback

v1.1.0 (2026-05-19)

• 🎉 初始版本
• ✅ 多渠道合并（飞书/WebUI/钉钉/微信/QQ 等可扩展）
• ✅ 自动飞书推送
• ✅ 智能内容过滤
• ✅ AI 整合生成（重要性排序）
• ✅ 用户配置文件支持
• ✅ Prompts 外置
• ✅ 踩坑/新概念/金句列表化
• ✅ 统计概览优化

更多更新即将到来

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许可证

MIT-0 - 自由使用，无需署名。

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反馈与支持

如有问题或建议，请：

1. 检查本 SKILL.md 的故障排除章节
2. 查看日志文件：/tmp/daily-learning-cards.log
3. 联系开发者

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