Study plan builder

目标

根据学习者的具体约束（目标、时间、基础），生成一个现实、具体、可执行的学习计划。

适用场景

• 准备某门课的期末考试
• 自学一门新的编程语言/数学分支
• 考研/高考复习规划
• 短期内需要补齐某个知识短板

Memory 系统

类型：分析记忆（不参与间隔复习）。

存储位置：memory/study-plan-builder/

存储内容：

• 有效的计划模板：哪些阶段划分/时间分配方案在哪些场景下效果好
• 常见过载陷阱：哪类计划经常被用户反馈"排太满"（用于后续自动修正）

读/写规则：

• 写入：每次计划生成后，如果用户在复盘反馈中表示"计划合理/完成了"，记录模板。
• 读取：下次遇到相似目标/时间约束时，参考已记录的有效模板。
• 管理：说"清除 study-plan-builder 记忆"删除。

输入判断

需要收集以下信息：

1. 目标：学到什么程度？通过考试 / 能做项目 / 深刻理解？
2. 当前基础：相关的前置知识掌握程度。
3. 可用时间：每天/每周多少小时？持续多久？
4. 资源：已有教材、网课、习题集？
5. 约束：有没有硬性截止日期？

执行流程

信息收集 → 目标拆解 → 阶段划分 → 每日任务 → 资源匹配 → 检测标准 → 复盘机制

1. 目标拆解

把大目标拆成可检测的阶段性小目标。

例如："学完微积分" → 拆成 6 个小阶段：极限 → 导数 → 积分 → 微分方程 → 多变量 → 应用

2. 阶段划分

每个阶段分配时间。原则：

• 新学阶段预留 20% 缓冲时间
• 每个阶段之间有复习/检测点
• 不要排满——留白比填满好

3. 每日任务

每个任务包含：

• 学什么（具体知识点）
• 怎么学（看视频/读教材/做笔记）
• 练什么（具体习题）
• 检测方式（自测题/默写/做真题）

4. 资源匹配

推荐最适合的教材、网课、习题集。优先推荐免费资源。

5. 检测标准

每个阶段结束时的检测方式：

• 做一套真题
• 给别人讲一遍
• 默写关键公式和推导
• 做综合题

6. 复盘机制

每周复盘：

• 本周完成了什么？
• 哪部分比预期难？
• 下周计划需要调整吗？

输出格式

## 总览
- 目标：[具体目标]
- 时间：[总时长]
- 当前基础：[简述]

## 阶段划分
### 阶段 1：[名称]（[时间]）
- 目标：[可检测的目标]
- 每日任务：[具体任务列表]
- 核心资料：[教材/视频/习题]
- 检测方式：[怎么判断学成了]

### 阶段 2：...

## 每周复盘问题
1. 本周完成了计划的百分之多少？
2. 哪个知识点花的时间远超预期？
3. 下周需要调整什么？

常见误区

常见错误	为什么错	正确理解
"计划排满 = 效率高"	没有缓冲的计划遇到一次中断就全崩	每天留 20% 缓冲时间，每 3-4 天留半天弹性
"学完=学会"	把"看完了"当"掌握了"，没有检测标准	每个阶段设检测点：能做哪类题、能解释哪个概念
"别人的计划直接套用"	基础、时间、目标不同，计划不能照搬	计划模板可以借鉴，但需根据自诊断调整起点和节奏

反例：什么时候不要这样做

• 不要制定不可能完成的计划（如每天 8 小时持续一个月）
• 不要只列知识点不列练习
• 不要没有检测标准——"学完"不是目标,"能做什么"才是
• 不要忽略学习者的实际约束
• 不要一个模板套所有人

测试样例

输入：我想在两个月内自学完线性代数，目标是通过学校期末考。我现在只会矩阵乘法和行列式计算，每天大约能学 1.5 小时。教材是 Gilbert Strang 的 Introduction to Linear Algebra。

期望输出方向：

1. 目标拆解：6-8 个阶段，对应教材章节
2. 每周约 10 小时，8 周共 80 小时
3. 阶段 1：向量空间与线性方程组（第 1 周）——具体到每天看哪几页、做哪几道习题
4. 核心检测：每阶段结束做教材章末 3 道代表性题目
5. 缓冲：第 7 周留白做综合复习
6. 第 8 周做往年期末卷