Hana
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- Replace static pipeline diagram with self-driving loop (check memory → decide → execute → repeat) - Remove detailed memory structure JSON schemas from all files - Remove honcho-specific storage strategy from skill (storage is caller's responsibility) - Add auto_repeat section to config.yaml (enabled, max_sessions_per_chat, stop_conditions) - Add rule 8 (auto-repeat) and rule 9 (termination conditions) to execution rules - Add session transition logic to adaptation.md (due cards → review, incomplete → study)
3.6 KiB
3.6 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.
실행 구조
한 번의 실행으로 에이전트가 메모리 상태에 따라 자동으로 다음을 반복합니다:
[시작]
│
├─ 1. 메모리 확인
│ ├─ due 카드 존재 → 복습 세션 실행
│ ├─ 미완료 주제 존재 → 새 학습 세션 실행
│ └─ 모두 완료 → 새 주제 탐색
│
├─ 2. 학습/복습 세션
│ ├─ Phase 1: 주제 선택 → 소스 발견 → 추출 → 종합
│ └─ Phase 2: 자기 평가 루프 (최대 20회)
│
├─ 3. 결과를 메모리에 저장
│
└─ 4. 다시 1번으로 → 반복
(종료 조건 충족 시까지)
종료 조건: due 카드 0, 미완료 주제 0, 최대 세션 도달
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 학습 결과는 메모리에 저장
- 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
- 자동 반복 — 세션 종료 후 메모리를 확인하여 due 카드/미완료 주제가 있으면 즉시 다음 세션을 자동으로 실행
- 종료 조건 — due 카드 0, 미완료 주제 0, 최대 세션 도달 시 종료
예시 흐름
[실행 시작]
→ 메모리 확인: due 카드 없음, 미완료 주제 "Rust Async"
→ 새 학습 세션 시작
[학습 세션]
주제: Rust Async
소스: rust-lang.org, tokio.rs
추출 → 종합 → 메모리에 저장
[자기 평가 루프]
1회: "Rust의 Future란?" → 정답
2회: "Tokio에서 spawn은?" → 정답
3회: "Async/Await의 차이점은?" → 오답 → 피드백 → 재학습
...
20회: 정답률 92% → 종료 → 메모리에 저장
[자동 반복]
→ 메모리 확인: due 카드 3개 (복습 필요)
→ 복습 세션 자동 실행