Hana
6e21501331
- 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
6.2 KiB
6.2 KiB
name, description, version, author, tags, dependencies
| name | description | version | author | tags | dependencies | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| self-study-agent | Autonomous self-study pipeline with feedback loop. Learn topics → test yourself → get feedback → adapt. Uses spaced repetition, interleaving, and desirable difficulty. Stores all knowledge in memory as a structured knowledge base. | 3.0.0 | User |
|
|
Self-Study Agent
자율 학습 파이프라인입니다. 학습 → 자기 평가 → 피드백 → 적응 루프를 통해 지식을 구축합니다.
이 스킬은 학습과 평가만 담당합니다. 메모리 저장은 에이전트가 처리합니다.
전체 루프
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SELF-STUDY LOOP (최대 20회) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ [Phase 1: 학습 세션] │
│ │ │
│ ▼ │
│ 주제 선택 → 소스 발견 → 추출 → 종합 → 메모리 저장 │
│ │
│ [Phase 2: 자기 평가 루프] (최대 20회) │
│ │ │
│ ▼ │
│ 문제 생성 → 답변 시도 → 피드백 → 메모리 업데이트 → 다음 문제 │
│ │ │
│ ├── 정답 → 신뢰도 ↑, 간격 증가 │
│ │ │
│ └── 오답 → 피드백, 약점 분석, 재학습 → 메모리 보강 │
│ │
│ [종료 조건] │
│ - 정답률 95% 이상 │
│ - 또는 20회 완료 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
파이프라인 단계
| 단계 | 파일 | 설명 |
|---|---|---|
| 1 | pipeline/01-topic-selection.md |
주제 선택 (목표/호기심/트렌드/복습) |
| 2 | pipeline/02-source-discovery.md |
소스 발견 (웹/학술/GitHub/문서) |
| 3 | pipeline/03-extraction.md |
지식 추출 (개념/팩트/절차/코드) |
| 4 | pipeline/04-synthesis.md |
지식 종합 (연결/요약/학습 목표) |
| 5 | pipeline/05-session-report.md |
세션 리포트 출력 |
피드백 루프 단계
| 단계 | 파일 | 설명 |
|---|---|---|
| F1 | feedback/self-testing.md |
문제 생성 + 답변 + 피드백 |
| F2 | feedback/spaced-repetition.md |
간격 반복 (FSRS 알고리즘) |
| F3 | feedback/interleaving.md |
교차 학습 (주제 혼합 출제) |
| F4 | feedback/adaptation.md |
적응 로직 + 메트릭 |
실행 규칙
- 능동적 회상 — 문제를 풀 때 메모리에서만 꺼냄 (소스 접근 금지)
- 피드백은 에이전트가 생성 — 정오 판정 + 설명 + 관련 개념 링크
- 모든 학습은 메모리에 저장 — 구조화된 지식 베이스로 유지
- 간격 반복 적용 — FSRS 알고리즘으로 복습 스케줄 관리
- 교차 학습 — 한 세션에서 여러 주제 문제를 혼합 출제
- 바람직한 난이도 — 정답률에 따라 난이도 자동 조절
- 루프 20회 제한 — 충분한 학습 기회 보장
메모리 구조 (지식 베이스)
Memory Store
├── Concepts (개념)
│ ├── id, title, definition, examples
│ ├── connections: [related_concept_ids]
│ ├── confidence: 0.0-1.0
│ └── source_refs: [출처 참조]
│
├── Facts (팩트)
│ ├── id, statement, evidence
│ ├── confidence: 0.0-1.0
│ └── source_refs: [출처 참조]
│
├── Procedures (절차)
│ ├── id, name, steps
│ ├── proficiency: 0.0-1.0
│ └── practice_count: int
│
├── Code Patterns (코드 패턴)
│ ├── id, language, code, explanation
│ └── use_cases: [list]
│
├── Test History (평가 이력)
│ ├── session_id, timestamp
│ ├── questions: [question_id, type, difficulty, user_answer, is_correct]
│ └── metrics: {accuracy, retention_rate, ...}
│
└── Adaptation Log (적응 기록)
├── timestamp
├── strategy_changes: [list]
└── parameter_adjustments: [list]
예시 흐름
[세션 1: 학습]
주제: Rust Async
소스: rust-lang.org, tokio.rs, 블로그
추출: 12개 개념, 8개 팩트, 3개 절차, 5개 코드 패턴
메모리 저장: 지식 베이스 구축
[자기 평가 루프]
1회: "Rust의 Future란?" → 정답 (신뢰도 0.6)
2회: "Tokio에서 spawn은?" → 정답 (신뢰도 0.7)
3회: "Async/Await의 차이점은?" → 오답 → 피드백 → 메모리 보강
4회: "Polling이란?" → 정답 (신뢰도 0.65)
...
20회: 정답률 92% → 종료
[최종 메모리]
- 12개 개념 (평균 신뢰도 0.85)
- 8개 팩트 (평균 신뢰도 0.90)
- 3개 절차 (숙련도 0.75)
- 5개 코드 패턴
- 20회 평가 이력