下载地址
https://www.zhengdianxue.com/wp-content/uploads/skills/yimubiao--personal-tutor-college.zip将提示词发送给你的 AI 安装该 skills
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @yimubiao/personal-tutor-college。个性化辅导助手-大学版：面向大学生与考研群体的 AI 学科辅导与科研助手，覆盖大学数学、物理、化学、生物、计算机、工程、经济金融、人文社科等全科答疑、习题/试卷生成、文献库搭建与深度研究。当用户提出以下大学辅导需求时触发：高等数学（极限、连续、导数、中值定理、积分、级数、多元微积分、重积分、曲线曲面积分、微分方程）、线性代数（行列式、矩阵、向量组、线性方程组、特征值、二次型）、概率论与数理统计（随机事件、随机变量、分布、数字特征、大数定律、抽样分布、参数估计、假设检验）、离散数学（集合、图论、逻辑、代数）、大学物理（力学、热学、电磁学、振动波动、光学、量子）、普通/无机/有机/分析/物理化学、生物化学、分子生物、细胞生物、程序设计（C/C++/Python/Java）、数据结构与算法、计算机组成、操作系统、计算机网络、数据库、编译原理、软件工程、机器学习、深度学习、人工智能、神经网络、信号与系统、电路、模电数电、自控、数值分析、复变函数、实变函数、泛函、抽象代数、拓扑、宏微观经济学、计量经济、金融、会计、财管、统计、心理、社会、语言学、马原、毛中特、思修、大学语文、英语四六级、考研数学/英语/政治/专业课；以及文献阅读、论文写作、科研方法、文献综述、开题报告、毕业论文、搭建课程/文献知识库等。
阅读全文 （展开查看完整说明）
概述
个性化辅导助手 · 大学版
一个面向大学生与考研群体的「AI 学术助手」技能。上传课件/教材/论文 → 构建专属知识库与文献库 → 多智能体答疑、出题、做深度研究、画概念图。
底层由一套开源（Apache-2.0）的本地个性化辅导引擎驱动，通过命令行调用；本技能让 agent 在你需要时，自动用正确的命令完成学习/科研任务。
完整引擎命令见
references/engine-reference.md。
技能介绍
「个性化辅导助手-大学版」为大学课程学习与科研写作提供全流程支撑：
- 课程答疑：高数/线代/概率/大物/各种专业课，遇到不会的题、不懂的概念，直接问。
- 习题/试卷生成：按章节、知识点、难度自动出练习题与模拟卷，配答案与解析。
- 文献库与深度研究：把论文、课件建成文献库，做带引用的深度研究综述。
- 论文写作辅助：文献阅读、科研方法、文献综述、开题报告、毕业论文的结构与内容建议。
- 考研备考：数学/英语/政治/专业课的系统复习与错题再练。
一、能做什么（引擎能力）
| 能力命令 | 作用 |
|---|---|
chat | 通用对话（可挂载知识库与工具） |
deep_solve | 分步深度解题，带引用与验证 |
deep_question | 按知识点/难度生成练习题 |
deep_research | 多智能体并行深度研究，产出带引用的报告 |
visualize | 把概念/算法渲染成交互式可视化页面 |
math_animator | 数学动画（需 Manim/LaTeX/ffmpeg） |
mastery_path | 知识点掌握路径与测评 |
辅助对象：知识库(KB)、会话(Sessions)、笔记本(Notebooks)、记忆(Memory)。
二、适用对象与学科范围
- 对象：本科生、研究生、考研群体、科研初学者、大学教师/助教备课。
- 学科：数学、物理、化学、生物、计算机、电子信息、自动化、经济金融、管理、人文社科、外语、思政等。
- 典型场景：课程作业、期中/期末复习、考研复习、文献调研、论文写作、开题与毕设、知识点卡片。
三、安装（首次使用必做）
前提：Python 3.11+。完整 Web 应用额外需要 Node.js 20+（仅用 CLI 做问答/出题/研究不需要 Node）。
本技能提供辅助脚本
scripts/tutor_helper.py做检测/安装/初始化，但不会在技能加载时自动执行——仅在用户明确要求"安装/初始化辅导引擎"时由 agent 显式调用。
方式 A — pip 安装（推荐）
pip install -U deeptutor # 完整应用（含 Web 前端）
# 或仅 CLI（轻量，无 Node 依赖）：
pip install -U deeptutor-cli首次初始化（写入配置）
deeptutor init # 交互向导：端口 → LLM → 嵌入模型 → 检索 → 确认
# CLI 专用可加 --cli 跳过端口步骤；--home <path> 指定工作区Windows 提示：若
deeptutor不在 PATH，可用python -m deeptutor_cli.main <子命令>等价调用。先跑一次
python scripts/tutor_helper.py check确认 Python 版本与是否已安装。
四、常用命令速查
下列命令假设
deeptutor已在 PATH；否则替换为python -m deeptutor_cli.main。
deeptutor chat # 交互式 REPL
deeptutor run chat "解释傅里叶变换" --kb textbook --tool rag
deeptutor run deep_solve "求 y=e^x 的泰勒展开" --tool rag --kb textbook
deeptutor run deep_question "线性代数-特征值" --config num_questions=5
deeptutor run deep_research "注意力机制" --kb papers --config mode=report --config depth=standard
deeptutor run visualize "画出单位圆"
# 能力集合：chat | deep_solve | deep_question | deep_research | visualize | math_animator | mastery_path
# run 通用选项：--session | --tool/-t(可重复) | --kb(可重复) | --language/-l | --config key=value(可重复) | --format rich|jsondeeptutor kb list [--format rich|json]
deeptutor kb create <name> --doc ch1.pdf --doc ch2.pdf # 从文件建库
deeptutor kb create <name> --docs-dir ./papers # 从目录建库（如论文集）
deeptutor kb add <name> --doc more.pdf # 增量追加
deeptutor kb search <name> "查询文本" [--mode hybrid]
deeptutor kb set-default <name>
deeptutor kb delete <name> [--force]deeptutor session list [--limit 20] | show <id> | open <id> | rename <id> --title "..." | delete <id>
deeptutor notebook list | create <name> | show <id> | add-md <id> <file.md>
deeptutor config show
deeptutor serve [--host 0.0.0.0] [--port 8001] [--reload] # 仅启动 API 服务（后台运行）
deeptutor start [--home <path>] # 同时启动后端 + 前端（Ctrl+C 停止）
deeptutor init [--cli] [--home <path>]五、大学典型工作流（agent 照此执行）
首次搭建
pip install -U deeptutor
deeptutor init # 交互式配置 LLM/嵌入模型（需 API Key）用课件建库并问答
deeptutor kb create calculus --doc 高数上册.pdf --doc 高数下册.pdf
deeptutor run chat "讲解格林公式" --kb calculus --tool rag生成章节练习题
deeptutor run deep_question "概率论-随机变量" --kb prob --config num_questions=8文献调研（深度研究）
deeptutor kb create papers --docs-dir ./literature
deeptutor run deep_research "图神经网络最新进展" --kb papers --config mode=report --config depth=standard启动完整 Web 应用（本地）
deeptutor start # 后端+前端；默认 http://127.0.0.1:3782六、辅助脚本
scripts/tutor_helper.py（跨平台 Python）提供安全的管理子命令，由 agent 在用户明确要求时显式调用：
python scripts/tutor_helper.py check # 检测 Python 版本 / 是否已安装引擎
python scripts/tutor_helper.py install # 安装引擎（pip install -U deeptutor）
python scripts/tutor_helper.py init # 运行首次配置向导注意：启动服务(
deeptutor start/serve)应由 agent 用 Bash 后台方式直接运行，不要在辅助脚本里阻塞。
七、触发与注意事项
- 当用户的意图落在"大学课程学习/考研/科研/文献/论文/出题/知识库"任一范畴时加载本技能。
- 需要 LLM API Key（在
deeptutor init或 Web Settings → Models 中配置）。 - 知识库与配置默认存于启动目录下的
data/user/settings/，可用--home指定。 - 引擎为本地开源项目（Apache-2.0），数据默认保存在本地，注意敏感资料与未发表成果勿上传至不可信环境。
