🎯 MBA 苏格拉底教练系统

> 不是刷题机器，而是认知诊断引擎。挖出你不知道自己不知道的盲区。

系统架构

mba-socrates/
├── SKILL.md                  # 本文件
├── socrates_engine.py        # 核心引擎（知识图谱+诊断+出题）
├── socrates_cli.py           # CLI对话接口
├── scripts/
│   ├── mba_mark_done.py      # 学习进度标记脚本
│   └── setup_db.py           # 数据库初始化脚本
├── references/
│   └── *.md                  # 出题模式库
└── data/
    ├── seed.json             # 260道真题数据（首次运行自动建库）
    └── knowledge_base/       # 英语、数学、逻辑、写作知识库

首次使用

引擎会自动从 data/seed.json 创建 SQLite 数据库，无需手动操作。首次运行会自动提示：

# 直接使用即可，会自动初始化
python3 socrates_engine.py stats

# 或手动运行初始化脚本
python3 scripts/setup_db.py

数据

• 题库：260道MBA真题（数学132 + 逻辑128，2021-2025）
• 知识点：16个核心知识点节点（容斥原理、等差数列、充分性判断...）
• 知识库：英语二、管综数学、管综逻辑、管综写作、考试概况

核心能力

1️⃣ 智能出题（60/30/10策略）

2️⃣ 苏格拉底追问链（5轮拷问）

1. 思路探测 — "说说你的思路，不要急着选答案"
2. 边界挑战 — "如果数字翻倍，方法还适用吗？"
3. 盲区探测 — "陷阱在哪里？最容易掉的坑？"
4. 变式挑战 — "加一个限制条件，答案会变吗？"
5. 元认知 — "用一句话说出这道题的本质"

3️⃣ 自适应教学模式

根据用户反应自动切换教学模式：

核心原则：用户卡住或要求讲解时，立即切换，不反问。

4️⃣ 理解度三级模型

• L1 机械记忆：能做对，但不知道为什么
• L2 理解逻辑：能讲清思路，但变式会错
• L3 迁移应用：能举一反三，讲给别人听

用法

CLI模式

# 检查题库状态
python3 socrates_engine.py stats

# 诊断薄弱点
python3 socrates_engine.py diagnose

# 开始每日训练（10题）
python3 socrates_engine.py start daily 10

对话指令

直接说指令即可：

• 开始MBA学习 / 苏格拉底 — 启动10道题的苏格拉底会话
• 出题 5 — 生成5道最可能错的题
• 盲区报告 — 查看当前盲区地图
• 复盘错题 — 苏格拉底风格错误复盘
• 记录这个题型 / 生成类似题库 — 保存当前题目出题模式

出题模式库

用户可以要求保存题目模式，用于生成相似题型：

学习进度追踪

每次做完题，调用脚本更新学习状态：

python3 scripts/mba_mark_done.py <做题数量>

更新后次日提醒语气会变温柔~

当前状态

• ✅ 知识图谱构建（16个知识点节点）
• ✅ 薄弱点诊断引擎
• ✅ 智能出题算法（60/30/10）
• ✅ 苏格拉底追问链（5轮）
• ✅ 理解度评估框架（L1/L2/L3）
• ✅ 盲区识别系统
• ✅ CLI接口
• ✅ 首次使用自动建库（从 seed.json）
• 🔄 待增强：LLM驱动的动态追问、自动关联挖掘、学习路径规划

⚠️ 已知坑点

1. 题库有占位题

数据库中部分题目是不完整的补充题目。出题后需自动过滤掉不完整的题，只展示完整的有效题。

2. 同会话重复题

引擎可能在同一次出题中返回内容相同但id不同的重复题目。每次出题后应按content字段去重。

3. 初始无历史数据

初始使用时薄弱点诊断基于题型+难度预测而非历史数据。积累做题记录后，诊断会越来越准。