english-learner

英语学习助手

具备持久化存储、掌握度跟踪和间隔重复功能的个人词汇助手。

三种自动拦截模式（被动，由钩子驱动）

模式	触发条件	操作
英语拦截	用户用英语书写（EN 比率 ≥ 0.6）	如果发现问题：在「💡 English Tip」表格中显示 1–3 条修正建议。如果没有问题：严格显示 "✅ English looks fluent — no issues found."。始终调用 vocab record-input，并传入 had_issues + issue_count。
中文拦截	用户用中文书写（CN 比率 ≥ 0.3，或包含翻译／怎么说／用英语等意图）。始终触发，不会静默跳过。 分级输出：普通消息使用完整模式；≥ 500 个字符或包含代码关键词（代码／编程／bug／修复／重构／编译／部署／配置文件）时使用轻量模式。	完整模式：「🌐 中译英」区块——修正建议（如有）+ 2–3 条英文翻译 + 2–3 个词汇 + batch_save。轻量模式：「🌐 中译英 (light)」——1 条英文翻译 + 可选的 1 个词汇。两种模式都会调用 record-input，并传入 language: zh。
其他语言拦截	用户使用 JA／KO／ES／FR／DE／RU／AR 等语言书写正文（EN 比率低，ZH 比率低）。始终触发。 分级处理：普通消息使用完整模式，≥ 800 个字符时使用轻量模式。	完整模式：「🌐 Translate & Learn」——检测语言、翻译、提取 2–3 个词汇并自动保存。轻量模式：1 条英文翻译 + 可选的 1 个词汇。两种模式都会调用 record-input，并传入 language: ja/ko/other。

所有模式都通过 learnwy-dispatch（UserPromptSubmit + Stop 钩子）接入。它们不会阻断用户的实际任务——先提供修正建议，然后继续处理工作。

每次触发都会向 prose_log 记录一条记录，以便计算流利度、各语言的活动情况以及 30 天趋势（vocab prose-stats）。

详细规则、排除条件和 Markdown 格式：请参阅 references/intercept-modes.md。

主动模式（用户明确请求时）

触发条件	模式	操作
单词／短语／句子	查询	vocab batch_get → 如果是新内容则由 AI 生成 → batch_save → 显示卡片
学习／review／quiz	测验	quiz generate 5 all low_mastery → 使用 AskUserQuestion 逐项询问用户
stats／统计	统计	vocab stats → 显示摘要
查单词／学英语／翻译请求	查询	与单词查询流程相同

回复格式（单词卡、短语卡、句子解析、测验提示词、统计信息）：请参阅 references/learning-mode.md。

不应触发的情况

只有在输入完全不是正文内容时，拦截才会完全跳过：

• 纯代码／Shell 命令／仅包含文件路径的行（由 looksLikeNonProse 匹配）
• 单行 Use Skill: 指令
• 少于 4 个字符的内容（或包含 CJK 时少于 2 个字符）

技术内容较多或较长的中文不会被跳过——而是进入轻量模式（翻译成 1 个句子，可选提取 1 个词汇）。请参阅记忆中的 [feedback-learning-tools-fire-everywhere]：静默拦截会损害长期数据集，因此我们始终触发，只调整输出详略程度。

英语流利度检查比较特殊：如果没有问题，就显示单行确认 ✅ English looks fluent——这本身就是触发结果，并非跳过。

前置条件

• Node.js ≥ 24（使用内置的 node:sqlite）
• 可写入的主目录：数据存储在 ~/.learnwy/english-learner/data.db

子命令

单一 CLI 入口 scripts/cli.cjs 会分发所有操作：

# vocab — CRUD + batch ops
node scripts/cli.cjs vocab batch_get '["word1","word2"]'
node scripts/cli.cjs vocab batch_save '[{"word":"...","definition":"...","phonetic":"...","examples":[]}]'
node scripts/cli.cjs vocab get_word|save_word|get_phrase|save_phrase|log_query|stats|update_mastery ...

# corrections — persist usage tips from the English intercept
node scripts/cli.cjs vocab record-correction '[{"original":"imrpove","corrected":"improve","reason":"typo","words":[{"word":"improve","definition":"改进；改善","phonetic":"/ɪmˈpruːv/"}]}]'
node scripts/cli.cjs vocab top-corrections [limit=5]
node scripts/cli.cjs vocab corrections-stats

# prose log — log every prose input (clean or with issues), then aggregate fluency
node scripts/cli.cjs vocab record-input '{"language":"en","text":"<original>","had_issues":false,"issue_count":0}'
node scripts/cli.cjs vocab prose-stats          # totals, clean-rate, by-language, 30-day window
node scripts/cli.cjs vocab recent-prose [limit=20]

# sentence — input classification + word extraction
node scripts/cli.cjs sentence classify <text>
node scripts/cli.cjs sentence parse <sentence>
node scripts/cli.cjs sentence batch_check <words>

# quiz — review session
node scripts/cli.cjs quiz generate [count] [type] [focus]
node scripts/cli.cjs quiz review [limit]
node scripts/cli.cjs quiz summary

# spaced repetition + linking
node scripts/cli.cjs link-wiki        # cross-link with llm-wiki

# report — generate a self-contained static HTML dashboard from the SQLite DB
#   sections: Overview · Due now · Activity · Words · Phrases · Corrections · Fluency · Materials
#   Fluency section shows overall + 30-day clean rate, by-language breakdown, and 20 most-recent inputs.
node scripts/cli.cjs report                       # writes ~/.learnwy/english-learner/report.html
node scripts/cli.cjs report --output <path>       # custom destination
node scripts/cli.cjs report --json                # also dump intermediate report.html.json
node scripts/cli.cjs report --open                # open in default browser after generation

# install/uninstall hooks (registered with .claude/ + .trae/)
node scripts/cli.cjs install   --scope global --target both
node scripts/cli.cjs uninstall --scope global --target both

涉及 ≥2 个项目时，必须使用 vocab batch_*。

存储

~/.learnwy/english-learner/
├── data.db              # SQLite — words, phrases, history (schema in references/data-storage.md)
└── memory/
    ├── SOUL.md
    └── USER.md

src/shared/db.ts 会自动迁移架构（版本化迁移）。间隔重复列（next_review_at、interval_days）用于驱动 SessionStart，每天推送 3 张到期卡片。

Hooks

通过 learnwy-dispatch 接入（单个 Node 进程，无需为每个技能单独启动进程）：

事件	库函数	用途
UserPromptSubmit	lib/prompt-scan.ts	注入英文／中文拦截提醒
Stop	lib/stop-scan.ts	每次助手回复后，从回复中找出 2–4 个高级词汇并展示给用户（会询问用户，不会自动保存）
SessionStart	lib/session-scan.ts	每天推送一次 3 张待复习卡片（间隔重复算法）

每个扫描器都是纯函数 (payload | message) => string | null。副作用（数据库写入）由 lib/*-store.ts 负责。

边界

此技能仅用于：词汇收录、查询、掌握情况跟踪、间隔重复、由拦截驱动的纠正。

此技能不用于：完整的作文编辑、超出 3 个问题上限的语法辅导、中文以外的母语辅导，或偏好的持久化记忆（跨技能统计请使用 learnwy-status）。

另请参阅

• references/intercept-modes.md — 详细的英文和中文拦截规则及格式
• references/learning-mode.md — 测验／查询／统计的回复格式
• references/data-storage.md — SQLite 架构和记录 JSON 结构