active-memory-calculus基于 OpenClaw v2026.4.10 Active Memory 和梦境系统的核心特性，为高等数学智慧课程提供主动记忆和自动知识整理能力。无需手动触发，AI 自动记住学生的学习偏好、知识掌握度、错误模式，并在适当时机主动应用，实现真正的个性化教学。
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│ Active Memory for Calculus Teaching │
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│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Memory │ │ Student │ │ Knowledge │ │
│ │ Extractor │───→│ Profile │───→│ Graph │ │
│ │ (实时提取) │ │ (学生画像) │ │ (知识图谱) │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ └──────────────────┼──────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ Memory Apply │ │
│ │ (记忆应用层) │ │
│ └─────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Dream │ │ Fact │ │ Persistent │ │
│ │ Generator │───→│ Extractor │───→│ Memory │ │
│ │ (梦境生成) │ │ (事实提取) │ │ (持久存储) │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ ↑ │
│ ┌────┴────┐ │
│ │ 20m心跳 │ │
│ └─────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
calculus-concept-visualizer: 概念可视化，记忆学生可视化偏好derivation-animator: 推导动画，记忆学生推导速度偏好error-analyzer: 错题分析，提供错误模式数据源exam-problem-generator: 智能出题，接收记忆驱动的难度调整personal-learning: 个人学习路径规划resource-harvester: 个性化资源推荐smart-review: 智能复习提醒active_memory:
enabled: true
mode: recent # message | recent | full
persist_transcripts: true
verbose: false
dreaming:
enabled: true
interval: 20m
rem_backfill: true
diary_path: ~/obsidian/calculus-dreams
knowledge_graph:
enabled: true
auto_build: true
fact_extraction:
- concept_mastery
- error_patterns
- learning_gaps
- skill_progression
memory_schema:
student_profile:
knowledge_level: enum [beginner, intermediate, advanced]
learning_style: enum [visual, deductive, practice]
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context: string
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last_occurrence: datetime
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current_topic: string
pending_questions: list[string]
last_visualization: string
# 安装 Skill
openclaw skills add active-memory-calculus
# 启用并配置
openclaw skills configure active-memory-calculus --enable
# 验证状态
openclaw skills status active-memory-calculus
无需手动调用，Skill 自动在以下场景工作：
场景 A: 自动记忆学生偏好
学生: "我喜欢先看 GeoGebra 动画理解概念"
↓ [Active Memory 自动提取]
记忆: {preferred_visualization: "geogebra_animation"}
学生: (下次对话) "讲一下泰勒展开"
AI: "好的，我先为你展示 sin(x) 的泰勒展开动态生成过程..."
[自动调用 calculus-concept-visualizer 并选择动画模式]
场景 B: 知识掌握度追踪
学生: 连续正确解答 5 道洛必达法则题目
↓ [Active Memory 评估]
更新: {concept: "lhopital_rule", mastery: 0.85, status: "proficient"}
学生: "求极限 lim(x→0) (sinx-x)/x³"
AI: "这道题可以用洛必达法则，也可以泰勒展开。
基于你的掌握度，我推荐你尝试用泰勒展开更快解决。
[自动提升难度，提供进阶方法]"
场景 C: 错误模式预警
学生: 第3次在"定积分换元"时忘记变换积分限
↓ [Active Memory 识别模式]
警报: {error_pattern: "integral_limit_transform", frequency: 3}
学生: (下次遇到类似题)
AI: "⚠️ 注意！这道题需要换元，记得同步变换积分限。
这是你的常见易错点，我已准备好检查清单..."
场景 D: 梦境系统整理
[学习会话结束 20分钟后]
↓ [梦境系统自动触发]
生成: DREAMS.md 摘要
内容示例:
## 2026-04-12 学习梦境摘要
### 关键发现
- 概念突破: 学生终于理解 ε-δ 语言的几何意义
- 薄弱预警: 反常积分收敛判别法理解不牢
根因分析: 前置知识"无穷小的比较"掌握度仅 0.45
- 建议干预: 自动触发极限概念复习
### 知识图谱更新
- 新增节点: improper_integral (掌握度: 0.30)
- 新增边: limit → improper_integral (依赖关系: strong)
- 检测到路径断层，建议回溯复习
从当前对话提取记忆数据
输入:
输出:
在回复前应用相关记忆
输入:
输出:
生成梦境摘要
输入:
输出:
构建/更新知识图谱
输入:
输出:
详见 examples/ 目录:
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| ------ | ------ |
| 记忆提取延迟 | < 200ms |
| 梦境生成时间 | 5-10s/次 |
| 知识图谱更新 | < 1s |
| 记忆准确率 | 85%+ |
| 学生满意度提升 | 35%+ |
MIT License - 开放给所有教育用途使用
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