前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）里写代码、调智能体时，知识点往往来自文档片段和临时搜索，很少形成「学过 → 被考 → 过一阵再考」的闭环。常见刷题类工具默认你已经学过内容，直接出题；没学过容易挫败，学过了又没人追问，几天后同样会忘。
下面介绍社区工作流插件 dsh-study-loop（维护者 sunhailong123，GitHub：sunhailong123/dsh-study-loop）。它在 Web 端每隔可配置的 N 分钟弹出一张浮动卡片：学习 tab 先讲本轮要考的知识点，你看完切到 答题 tab 自评落盘；答过的内容会按固定间隔阶梯，在后续轮次里换提问角度再出现。不是「上来就考」的抽查，而是 学 → 答 → 记录 → 到点换角度再问。
这是什么¶
插件分类为工作流，面向使用 DSH Web profile 的开发者。简介原文：Learn first, then get quizzed — 先教一个主题，再围绕它提问，并在之后从新角度带回旧知识。
数据与节奏都在本机 JSON 里维护，零 npm 依赖；判分为 0–5 自评，不调模型打分（外部也可算好分数再 POST /submit）。
核心功能¶
四个 tab¶
| tab | 作用 |
|---|---|
| 学习（默认） | 本轮知识点：摘要、正文、关键要点；复习卡只给标题，点「翻原卡」才展开全文 |
| 答题 | 每题 textarea（草稿存 localStorage）、0–5 自评、备注；可对照判分要点与参考答案；旧知识复习题带金色边与「旧知识复习」角标 |
| 题库 | 模型生成、导入（JSON / Excel .xlsx / CSV）、逐条删除与重置；支持导出 CSV 与下载模板 |
| 设置 | 间隔分钟、每轮题数、复习题配额、过关线；模型 baseUrl / 模型名 / key 环境变量名；出题提示词模板 |
间隔重复¶
不用完整 SM-2，采用固定分钟阶梯：
30 → 180 → 720 → 2880 → 10080 → 43200
（半小时 → 3 小时 → 12 小时 → 2 天 → 7 天 → 30 天）
自评 ≥ passScore（默认 3）则档位 +1；未过关回到第一档（30 分钟后）。每轮最多掺 reviewSlots（默认 2）道到期旧题，角度在原理 / 反例 / 应用 / 对比 / 排错 / 边界 / 类比 / 取舍间轮换。
主动打开与节拍¶
除每 intervalMinutes 分钟自动弹窗外，还有：
- 右下角常驻胶囊按钮（浮层收起后显示「学习循环 · 还有 N 题」）；
POST /study-loop/api/open：立刻弹当前轮，无轮次则先攒一轮；- 「收起」作废本轮（到点出新轮）；「+10 分钟后」仅延后，同批题到点重弹。
题库维护（三种方式可混用）¶
- 模型生成：OpenAI 兼容
POST {baseUrl}/chat/completions，默认https://api.deepseek.com/v1与deepseek-chat；key 优先环境变量（默认DEEPSEEK_API_KEY），其次设置页；仅存本机~/.dsh-study-loop/settings.json，接口返回掩码为••••后4位。 - 导入 Excel / CSV：题目表头含
标题, 知识点, 题干, 判分要点, 提示, 参考答案, 常见错法, 类型, 角度等（支持中英别名）；学习卡表头含标题, 摘要, 内容, 要点, 标签。 - 贴 JSON：支持题目数组、
{ "questions": [...] }、{ "lessons": [...] }等形状。
学习与答题正文支持 fenced 代码块与行内代码，轻量高亮与复制按钮；不做 Markdown 全量渲染。
数据与 HTTP¶
默认目录 ~/.dsh-study-loop/（可用 dataDir 覆盖）：lessons.json、questions.json、progress.json（含最近 2000 条作答历史）、settings.json。写入采用临时文件 + rename。
API 前缀 /study-loop/api，仅允许回环地址访问。常用路径包括 GET /state、POST /submit（缺 score 返 400 且不落盘）、POST /bank/import、POST /generate/questions 等，详见仓库 README。
当前 package 版本为 0.3.0，许可证 MIT。
安装与启用¶
在已配置 DSH Web profile 的环境下执行：
dsh plugin --profile web add dsh-study-loop
本地改源码即时生效时，使用链接安装（路径按本机替换）：
dsh plugin --profile web add link:D:\path\to\dsh-study-loop
装完后刷新页面（F5）；下一轮倒计时到点会自动弹出浮层。
可选配置写在 profile 的 cordis.patch.yml，例如：
- insert:
- id: study-loop
name: 'dsh-study-loop'
inject: [ webServer ]
config:
dataDir: '/custom/dir'
legacyQuizDir: ''
intervalMinutes: 10
questionsPerRound: 5
典型用法¶
- 安装并刷新 Web 端，等待间隔到点或点击右下角胶囊按钮打开浮层。
- 在 学习 tab 阅读本轮知识点，切到 答题 tab 作答并用 0–5 自评提交。
- 在 题库 tab 用主题 + 题数调用模型生成，或导入 CSV / Excel / JSON；首次可从「下载模板」拿示例表头。
- 在 设置 tab 调整
intervalMinutes、questionsPerRound、reviewSlots、passScore与模型端点；本地 Ollama 可将baseUrl设为http://127.0.0.1:11434/v1（本地地址不校验 key）。
需要脚本或外部工具立刻拉起当前轮时，对本机 DSH 进程调用：
curl -X POST http://127.0.0.1:<port>/study-loop/api/open
（端口以当前 DSH Web 服务为准。）
适用场景与注意¶
适合：希望在写 DSH 相关代码的间隙，用同一张卡片完成「材料 + 自测 + 间隔复习」的开发者；题库可自建、可导入、也可用 OpenAI 兼容 API 批量生成。
注意：
- 插件以当前 dsh 进程权限运行，安装前请自行查看 GitHub 源码与 MIT 许可证，确认数据目录与网络出站（模型生成）符合你的环境策略。
- 浮层为自绘 DOM，未走
shell.overlay；卸载插件后浮层可能不会自动清除，刷新页面即可。 - 社区目录页（skillhub.cn）与 dsh-plugin.org listing 为生态索引，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系；DSH 本身遵循「一切皆插件」的扩展方式。
结尾¶
dsh-study-loop 把「没学过就考」和「学过没人问」两条线收进一条 Web 侧学习循环：先学、再评、再按阶梯换角度复习。若要查看简介与安装入口，可打开目录页 skillhub.cn/plugins/sunhailong123/dsh-study-loop；完整 tab 说明、表头字段与 API 列表以仓库为准：github.com/sunhailong123/dsh-study-loop。
