前言¶

用 DSH 這類智能體學習時，常見的做法是把資料丟給模型，讓它總結一遍。問題在於這是一次性交付：模型不知道你哪個概念沒掌握，沒有進度門檻，也沒有複習調度，換個會話，學習狀態就丟了。

dsh-plugin-lookatstudy 把整條學習鏈做成了 DSH 插件：資料導入爲課程，逐概念追蹤掌握度，按間隔重複安排複習。DSH 的理念是「一切皆插件」，學習這件事同樣可以掛在宿主的集成點上——側邊欄入口、斜槓命令、工具卡片，各有各的位置。下面介紹這個插件具體做了什麼、怎麼裝、怎麼用。

這是什麼¶

dsh-plugin-lookatstudy 由 Kaiji-Z 維護，MIT 許可證，學習引擎模塊從 LookatStudy（MIT）vendored。它的一句話定位是：把任意 markdown 文檔、本地文件夾或 GitHub 學習倉庫導入爲 DeepSeek Harness 內的引導式課程，帶技能樹式關卡推進、BKT 掌握度追蹤和 SM-2 間隔重複。

插件分兩個面：對話裏的導師（tutor），以及一個三欄全接管的學習面板。宿主被定義爲會話模型加 agent-turn 引擎，面板擁有 UI，宿主擁有循環。

導入：從四種來源建課¶

下面是建課的四個入口，按來源選工具：

1、study_import_markdown / study_import_folder：導入 markdown 文檔或本地文件夾，支持 12 種文檔格式，含 EPUB、DOCX、PPTX、PDF 文本。
2、study_import_github：導入 GitHub 學習倉庫，走 jsDelivr CDN，github.com 不可達的環境下也能用。
3、study_import_url：導入單篇文章、arXiv 論文或視頻元數據。
4、study_apply_design：由導師設計的結構協議，負責把導入內容組織成課程結構。

核心機制：掌握度取最弱概念¶

插件用知識組件（KC）追蹤學習狀態，流程如下：

1、首次教學一課時，導師派生 2–7 個概念（study_define_concepts）。
2、每次答題歸因到具體概念（study_record_answer，帶 concept）。
3、逐概念運行 BKT，課程掌握度取最弱概念。
4、出測驗時優先針對薄弱概念。

推進由掌握度驅動：≥50% 提前解鎖下一課；≥90% 結業，並安排首次 SM-2 複習；答題本身也會推動複習計劃。

此外還有一條提案通道（propose → apply）：≥85% 且學習者給出令人信服的費曼式講解時，導師可以提案提前結業（study_propose_mastery），但會等待學習者明確的 yes/no 才應用（study_resolve_proposal）。學習者的決策不會被跳過。

摩擦感知與學習者記憶¶

學習過程中的困惑、卡住、挫敗會被靜默記錄（study_report_friction），以 ⚡😣 薄弱點的形式呈現在課程樹裏，導師據此調整策略。

學習者記憶有三個槽位：全局風格、每課程模式、每課缺口，通過 read-merge-write 更新（study_remember）。每回合還會注入一份動態學習者快照，包含 focus、strategy band、薄弱概念、friction、memory、due count 和 pending proposal，導師每輪都看得到這些上下文。

學習面板：三欄結構¶

dsh 側邊欄有一行「學習」（位於「新會話」下方，與其他插件入口並列），點開是一個三欄全接管面板，樣式全部使用 dsh 的 --dsw-* tokens。關閉面板或切換會話時，中欄直接交還給宿主。

左欄是課程：課程選擇、進度、帶一鍵複習啓動的 due box、課程樹（關卡門檻、掌握度條、⚡😣 薄弱點標記），空態時提供一鍵演示導入。注意一點交互設計：點擊課程欄裏的課僅做 FOCUS，切換黑板內容，零模型流量；導師只在你發送消息時介入。

中欄是導師對話，擁有獨立 composer，面板從不觸碰 dsh 宿主的 composer。欄頭有靈魂藥丸：guide 引導 / direct 精講 / practice 實戰。導師出的測驗題，A–D 選項會渲染成可點擊的答案按鈕。

右欄是黑板，承載當前 focus 課的內容：

• 講解：服務端消毒的 markdown 富渲染，按需加載 KaTeX 公式、語法高亮代碼、mermaid 圖（mermaid 走 CDN loader，離線靜默降級）。
• 🕸 概念圖視圖：同一課的知識組件畫成概念圖，捆綁 ELK 佈局，不依賴外部服務。
• Cornell 筆記三區，每條筆記刪除前有確認。
• 朗讀欄：朗讀本課時通過 Microsoft Edge 神經語音在宿主端逐句合成並磁盤緩存，離線回退瀏覽器系統語音，朗讀時當前句高亮。

所有學習狀態來自對 /lookatstudy/api/state 的一條共享 3 秒輪詢，三欄讀的是同一份狀態。

DSH 原生集成點¶

面板之外，插件還接入了宿主的多處集成點：

• 雙語文案：整個 client 半區註冊 lookatstudy locale namespace（zh/en，key parity 強制），切換宿主語言，學習面板跟着切。
• 設置頁：settings.section 條目，含教學風格、study mode 開關、只讀統計（courses/XP/streak）與狀態文件路徑。
• /study 斜槓命令：裸 /study 激活休眠安裝並排隊 kickoff 提示；/study <text> 排隊該請求。斜槓命令能用的地方都能用。
• 輸入框停靠藥丸（conversation.composer.dock）：激活時顯示 ⚡due · 🔥streak · Lv，休眠時不渲染。
• 會話標籤內工具卡片：tool.call.toolview 鍵控條目，覆蓋 study_record_answer（✓/✗ 加概念）、study_lesson、study_due_reviews、study_exam_result。
• 啓動層預取：dsh.client.immediately: true，側邊欄「學習」行首幀即渲染，無需等待 bundle 拉取。

30 個工具的工具面¶

工具面共 30 個工具，按 import / learn / progress / artifacts / memory / proposals / reviews / awareness / misc 分組。除上面提到的導入、概念與答題、提案、摩擦與記憶工具外，還有幾組值得單獨說明：

• 交互式練習（artifacts，0.15.0 起）：study_generate_quiz（交互式練習卡）、study_pose_guess、study_compare_table、study_draw_diagram（mermaid）、study_code_walkthrough，各自渲染爲面板內卡片，並沉澱到筆記。
• 鞏固與產出（memory）：study_consolidate、study_translate_lesson（雙語課程）、study_export（導出課程包 markdown）。
• 複習：study_due_reviews 查詢到期項，study_record_record_review 記錄複習結果；考試模式 study_exam_result 帶星級評分。
• 雜項：study_set_mode、study_delete_course。另有 study_courses 支持進度查看與全文搜索，XP 與 streak 貫穿其中。

profile 方面：插件 works with any profile。web profile 下額外提供學習標籤頁的 HTTP API 並加載瀏覽器端；headless profile 只獲得純工具面。

安裝與啓用¶

從 npm 安裝：

dsh plugin add dsh-plugin-lookatstudy        # from npm

或從本地 tarball 安裝：

dsh plugin add ./dsh-plugin-lookatstudy-0.2.1.tgz

第一條命令走 npm，第二條從本地 tarball 文件安裝。注意倉庫 package.json 中的版本號爲 0.16.0，而 README 安裝示例中的 tarball 文件名爲 0.2.1，兩處不一致，安裝時以你實際獲取的包爲準。安裝後 works with any profile，無需額外配置即可在側邊欄看到「學習」入口。

典型用法¶

最直接的入口是對導師說話：

import https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners and teach me lesson 1

這句會讓導師導入該 GitHub 學習倉庫爲課程，並開始第一課。後續學習循環就是上面寫的機制：派生概念、答題歸因、BKT 更新、按掌握度解鎖與結業。

查詢到期複習：

what reviews are due today?

也可以用斜槓命令：裸 /study 激活休眠安裝並排隊 kickoff 提示；/study <text> 把該請求排隊發給導師。在面板裏發送消息或點擊 starter，則是進入課程線程的入口——面板會激活休眠的學習面，在宿主上創建課程會話，回覆經會話事件窗口流式返回，走插件自己的 markdown 管線渲染。

適用場景與注意¶

適合的場景：你手上已有成體系的學習資料——markdown 文檔、本地文件夾、GitHub 學習倉庫或散篇文章，希望在 DSH 裏按課程推進，被逐概念追蹤掌握度，並按 SM-2 計劃複習，而不是每次重新問一遍。

安裝與使用前有幾點需要注意：

1、插件以當前 dsh 進程權限運行，安裝前應檢查源碼與許可證。本項目爲 MIT，學習引擎模塊從 LookatStudy（MIT）vendored。
2、面板、學習標籤頁的 HTTP API 僅在 web profile 下可用；headless profile 只有純工具面，同樣能完成導入、教學與複習的完整循環。
3、網絡依賴：mermaid 渲染走 CDN loader，離線靜默降級；朗讀的 Edge 神經語音在宿主端合成，離線回退系統語音；概念圖的 ELK 佈局爲本地捆綁，不依賴外部服務。

結尾¶

dsh-plugin-lookatstudy 的價值在於把「問模型學東西」變成一個有狀態、有門檻、有複習計劃的過程，並且充分利用了 DSH 的宿主集成點，而不是隻堆一袋工具。如果你在用 DSH 學習新領域，值得一試。

項目主頁：https://github.com/Kaiji-Z/dsh-plugin-lookatstudy

社區目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/Kaiji-Z/dsh-plugin-lookatstudy （skillhub.cn 爲社區維護的插件目錄，與 DeepSeek、幻方無官方從屬關係）