Add self-study-agent skill with feedback loop

- SKILL.md: Main skill definition with 20-iteration feedback loop
- config.yaml: Pipeline parameters (loop, sources, questions, adaptation)
- pipeline/: 5-step learning pipeline (topic selection → source discovery → extraction → synthesis → report)
- feedback/: 4 feedback mechanisms (self-testing, spaced repetition, interleaving, adaptation)
- Learning science principles: active recall, spaced repetition, desirable difficulty, interleaving, delayed feedback

skills/self-study-agent/feedback/adaptation.md

@@ -0,0 +1,172 @@
+# F4: 적응 로직 (Adaptation)
+
+## 개요
+
+자기 평가 결과를 분석하여 다음 세션의 전략과 파라미터를 자동 조절합니다.
+
+## 메트릭 정의
+
+### 핵심 메트릭
+
+| 메트릭 | 계산 방법 | 목표 |
+|--------|-----------|------|
+| **정답률** | 정답 수 / 전체 문제 수 | ≥ 0.85 |
+| **유형별 정답률** | 유형별 정답 수 / 유형별 문제 수 | ≥ 0.70 |
+| **주제별 정답률** | 주제별 정답 수 / 주제별 문제 수 | ≥ 0.70 |
+| **난이도별 정답률** | 난이도별 정답 수 / 난이도별 문제 수 | 0.6-0.8 |
+| **간격 유지율** | 예정된 복습 수행 비율 | ≥ 0.80 |
+| **개념 연결도** | 연결된 개념 비율 | ≥ 0.30 |
+
+### 메트릭 수집
+
+각 자기 평가 루프 후 메트릭 계산:
+
+```json
+{
+  "session_id": "session_001",
+  "iteration": 5,
+  "metrics": {
+    "accuracy": 0.75,
+    "type_accuracy": {
+      "direct_recall": 0.85,
+      "application": 0.70,
+      "variation": 0.65,
+      "connection": 0.80
+    },
+    "topic_accuracy": {
+      "rust_async": 0.80,
+      "ownership": 0.70
+    },
+    "difficulty_accuracy": {
+      "easy": 0.95,
+      "medium": 0.75,
+      "hard": 0.55
+    },
+    "concepts_mastered": 8,
+    "concepts_total": 12
+  }
+}
+```
+
+## 적응 로직
+
+### 1. 정답률 기반 적응
+
+```
+if 정답률 < 0.5 and 연속 3회:
+    → 난이도 하향
+    → 학습 속도 감소
+    → 쉬운 문제 비중 증가
+
+if 정답률 > 0.9 and 연속 5회:
+    → 난이도 상향
+    → 새로운 주제 탐색
+    → 어려운 문제 비중 증가
+```
+
+### 2. 유형별 적응
+
+```
+for each 유형 in [직접 회상, 적용, 변형, 연결]:
+    if 유형별 정답률 < 0.5:
+        → 해당 유형 문제 비중 증가 (+0.1)
+    elif 유형별 정답률 > 0.9:
+        → 해당 유형 문제 비중 감소 (-0.05)
+```
+
+### 3. 난이도 적응
+
+```
+if 쉬운 문제 정답률 > 0.95:
+    → 보통 문제 비중 증가
+
+if 보통 문제 정답률 > 0.85:
+    → 어려운 문제 비중 증가
+
+if 어려운 문제 정답률 < 0.4:
+    → 어려운 문제 비중 감소
+    → 보통 문제 비중 증가
+```
+
+### 4. 주제별 적응
+
+```
+for each 주제 in 메모리:
+    if 주제별 정답률 < 0.6:
+        → 해당 주제 재학습 세션 추가
+    elif 주제별 정답률 > 0.9:
+        → 해당 주제 심화 탐색
+```
+
+## 파라미터 조절
+
+### 문제 생성 파라미터
+
+```json
+{
+  "type_distribution": {
+    "direct_recall": 0.4,
+    "application": 0.3,
+    "variation": 0.2,
+    "connection": 0.1
+  },
+  "difficulty_distribution": {
+    "easy": 0.3,
+    "medium": 0.4,
+    "hard": 0.3
+  }
+}
+```
+
+### 적응 예시
+
+```
+원래: direct_recall=0.4, application=0.3, variation=0.2, connection=0.1
+적용 질문 정답률 0.45 (낮음):
+→ direct_recall=0.35, application=0.35, variation=0.2, connection=0.1
+
+어려운 문제 정답률 0.35 (낮음):
+→ easy=0.35, medium=0.45, hard=0.20
+```
+
+## 적응 이력
+
+적응 변경 시 메모리에 기록:
+
+```json
+{
+  "adaptation_log": [
+    {
+      "timestamp": "2024-01-10T10:00:00Z",
+      "trigger": "low_accuracy_variation",
+      "changes": {
+        "type_distribution.variation": {"old": 0.2, "new": 0.25}
+      },
+      "reason": "변형 질문 정답률 0.45 (기준 미달)"
+    }
+  ]
+}
+```
+
+## 메모리 저장 형식
+
+```json
+{
+  "current_strategy": {
+    "type_distribution": {...},
+    "difficulty_distribution": {...},
+    "interleaving_ratio": 0.3
+  },
+  "adaptation_history": [...],
+  "metrics_history": [
+    {
+      "iteration": 1,
+      "accuracy": 0.60
+    },
+    {
+      "iteration": 5,
+      "accuracy": 0.75
+    }
+  ]
+}
+```