Memento Flashcards

间隔重复抽认卡系统。从事实或文本创建卡片，使用由智能体评分的自由文本回答与抽认卡进行交互，从 YouTube 转录生成测验，通过自适应调度复习到期卡片，以及以 CSV 格式导出/导入牌组。

技能元数据

来源	可选 — 使用 hermes skills install official/productivity/memento-flashcards 安装
路径	optional-skills/productivity/memento-flashcards
版本	1.0.0
作者	Memento AI
许可证	MIT
平台	macos, linux
标签	Education, Flashcards, Spaced Repetition, Learning, Quiz, YouTube

参考：完整 SKILL.md

信息

以下是 Hermes 在触发此技能时加载的完整技能定义。这是技能激活时智能体看到的指令。

Memento Flashcards — 间隔重复抽认卡技能

概述

Memento 为您提供一个基于本地文件的、带有间隔重复调度的抽认卡系统。 用户可以通过自由文本回答与抽认卡进行交互，智能体会在对回答进行评分后安排下一次复习。 当用户想要执行以下操作时使用它：

• 记住一个事实 — 将任何陈述转化为问答式抽认卡
• 使用间隔重复进行学习 — 使用自适应间隔和智能体评分的自由文本回答来复习到期卡片
• 从 YouTube 视频进行测验 — 获取转录并生成包含 5 个问题的测验
• 管理牌组 — 将卡片组织成集合，导出/导入 CSV

所有卡片数据都存储在单个 JSON 文件中。不需要外部 API 密钥 — 您（智能体）直接生成抽认卡内容和测验问题。

Memento Flashcards 面向用户的响应风格：

• 仅使用纯文本。在回复用户时不要使用 Markdown 格式。
• 保持复习和测验反馈简短且中立。避免额外的赞扬、鼓励或长篇解释。

何时使用

当用户想要执行以下操作时使用此技能：

• 将事实保存为抽认卡以便日后复习
• 使用间隔重复复习到期卡片
• 从 YouTube 视频转录生成测验
• 导入、导出、检查或删除抽认卡数据

不要将此技能用于一般问答、编码帮助或非记忆任务。

快速参考

用户意图	操作
“记住 X” / “将此保存为抽认卡”	生成问答卡片，调用 memento_cards.py add
发送事实但未提及抽认卡	询问“要我将其保存为 Memento 抽认卡吗？” — 仅在确认后创建
“创建抽认卡”	询问问题、答案、集合；调用 memento_cards.py add
“复习我的卡片”	调用 memento_cards.py due，逐一展示卡片
“就 [YouTube URL] 对我进行测验”	调用 youtube_quiz.py fetch VIDEO_ID，生成 5 个问题，调用 memento_cards.py add-quiz
“导出我的卡片”	调用 memento_cards.py export --output PATH
“从 CSV 导入卡片”	调用 memento_cards.py import --file PATH --collection NAME
“显示我的统计信息”	调用 memento_cards.py stats
“删除一张卡片”	调用 memento_cards.py delete --id ID
“删除一个集合”	调用 memento_cards.py delete-collection --collection NAME

卡片存储

卡片存储在以下位置的 JSON 文件中：

~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/data/cards.json

切勿直接编辑此文件。 始终使用 memento_cards.py 子命令。该脚本处理原子写入（写入临时文件，然后重命名）以防止损坏。

该文件在首次使用时自动创建。

流程

从事实创建卡片

激活规则

并非每个事实陈述都应成为抽认卡。使用此三层检查：

1. 明确意图 — 用户提及“memento”、“flashcard”、“remember this”、“save this card”、“add a card”或类似明确表示请求抽认卡的措辞 → 直接创建卡片，无需确认。
2. 隐含意图 — 用户发送事实陈述但未提及抽认卡（例如，“光速是 299,792 km/s”） → 先询问：“要我将其保存为 Memento 抽认卡吗？”仅在用户确认后创建卡片。
3. 无意图 — 消息是编码任务、问题、指令、正常对话或任何明显不是要记忆的事实 → 完全不激活此技能。让其他技能或默认行为处理它。

当确认激活时（第 1 层直接激活，第 2 层在确认后激活），生成抽认卡：

步骤 1： 将陈述转化为问答对。在内部使用此格式：

Turn the factual statement into a front-back pair.
Return exactly two lines:
Q: <question text>
A: <answer text>

Statement: "{statement}"

规则：

• 问题应测试对关键事实的记忆
• 答案应简洁直接

步骤 2： 调用脚本以存储卡片：

python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/memento_cards.py add \
  --question "What year did World War 2 end?" \
  --answer "1945" \
  --collection "History"

如果用户未指定集合，则使用 "General" 作为默认值。

脚本输出 JSON 以确认已创建的卡片。

手动创建卡片

当用户明确要求创建抽认卡时，向他们询问：

1. 问题（卡片正面）
2. 答案（卡片背面）
3. 集合名称（可选 — 默认为 "General"）

然后如上所述调用 memento_cards.py add。

复习到期卡片

当用户想要复习时，获取所有到期的卡片：

python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/memento_cards.py due

这将返回一个 JSON 数组，其中包含 next_review_at <= now 的卡片。如果需要集合过滤：

python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/memento_cards.py due --collection "History"

复习流程（自由文本评分）：

以下是你必须遵循的确切交互模式示例。用户回答后，你进行评分，告知正确答案，然后对卡片进行评级。

交互示例：

Agent： 柏林墙是哪一年倒塌的？

User： 1991

Agent： 不太对。柏林墙于 1989 年倒塌。下次复习时间是明天。 (agent 调用：memento_cards.py rate --id ABC --rating hard --user-answer "1991")

下一个问题：谁是第一个登上月球的人？

规则：

1. 仅显示问题。等待用户回答。
2. 收到答案后，将其与预期答案进行比较并评分：
   • correct → 用户答对了关键事实（即使措辞不同）
   • partial → 方向正确但缺少核心细节
   • incorrect → 错误或偏离主题
3. 你必须告知用户正确答案以及他们的表现。 保持简短并使用纯文本。使用以下格式：
   • correct: "Correct. Answer: {answer}. Next review in 7 days."
   • partial: "Close. Answer: {answer}. {what they missed}. Next review in 3 days."
   • incorrect: "Not quite. Answer: {answer}. Next review tomorrow."
4. 然后调用 rate 命令：correct→easy, partial→good, incorrect→hard。
5. 然后显示下一个问题。

python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/memento_cards.py rate \
  --id CARD_ID --rating easy --user-answer "what the user said"

切勿跳过第 3 步。 在继续之前，用户必须始终看到正确答案和反馈。

如果没有到期的卡片，告诉用户：“No cards due for review right now. Check back later!”

停用覆盖： 用户随时可以说“retire this card”以将其从复习中永久移除。对此使用 --rating retire。

间隔重复算法

评级决定下一次复习间隔：

Rating	Interval	ease_streak	Status change
hard	+1 day	reset to 0	stays learning
good	+3 days	reset to 0	stays learning
easy	+7 days	+1	if ease_streak >= 3 → retired
retire	permanent	reset to 0	→ retired

• learning：卡片处于活跃轮换中
• retired：卡片不会出现在复习中（用户已掌握或手动停用）
• 连续三次“easy”评级会自动停用卡片

YouTube 测验生成

当用户发送 YouTube URL 并想要生成测验时：

步骤 1： 从 URL 中提取视频 ID（例如从 https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ 中提取 dQw4w9WgXcQ）。

步骤 2： 获取转录文本：

python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/youtube_quiz.py fetch VIDEO_ID

这将返回 {"title": "...", "transcript": "..."} 或错误信息。

如果脚本报告 missing_dependency，告诉用户安装它：

pip install youtube-transcript-api

步骤 3： 从转录文本生成 5 个测验问题。使用以下规则：

You are creating a 5-question quiz for a podcast episode.
Return ONLY a JSON array with exactly 5 objects.
Each object must contain keys 'question' and 'answer'.

Selection criteria:
- Prioritize important, surprising, or foundational facts.
- Skip filler, obvious details, and facts that require heavy context.
- Never return true/false questions.
- Never ask only for a date.

Question rules:
- Each question must test exactly one discrete fact.
- Use clear, unambiguous wording.
- Prefer What, Who, How many, Which.
- Avoid open-ended Describe or Explain prompts.

Answer rules:
- Each answer must be under 240 characters.
- Lead with the answer itself, not preamble.
- Add only minimal clarifying detail if needed.

使用前 15,000 个字符的转录文本作为上下文。自行生成问题（你是 LLM）。

步骤 4： 验证输出是否为有效的 JSON，且恰好包含 5 个项目，每个项目都有非空的 question 和 answer 字符串。如果验证失败，重试一次。

步骤 5： 存储测验卡片：

python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/memento_cards.py add-quiz \
  --video-id "VIDEO_ID" \
  --questions '[{"question":"...","answer":"..."},...]' \
  --collection "Quiz - Episode Title"

该脚本通过 video_id 进行去重——如果该视频的卡片已存在，则跳过创建并报告现有卡片。

步骤 6： 使用相同的自由文本评分流程逐一呈现问题：

1. 显示“Question 1/5: ...”并等待用户回答。切勿包含答案或任何暗示将揭示答案的内容。
2. 等待用户用自己的话回答
3. 使用评分提示对用户的答案进行评分（参见“复习到期卡片”部分）
4. 重要提示：在执行其他操作之前，你必须向用户回复反馈。 显示评分、正确答案以及卡片下次到期的时间。不要静默跳转到下一个问题。保持简短并使用纯文本。示例：“Not quite. Answer: {answer}. Next review tomorrow.”
5. 显示反馈后，调用 rate 命令，然后在同一条消息中显示下一个问题：

python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/memento_cards.py rate \
  --id CARD_ID --rating easy --user-answer "what the user said"

6. 重复。每个答案在下一个问题出现之前都必须收到可见的反馈。

导出/导入 CSV

导出：

python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/memento_cards.py export \
  --output ~/flashcards.csv

生成一个 3 列 CSV：question,answer,collection（无标题行）。

导入：

python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/memento_cards.py import \
  --file ~/flashcards.csv \
  --collection "Imported"

读取包含列 question、answer 和可选 collection（第 3 列）的 CSV。如果缺少 collection 列，则使用 --collection 参数。

统计信息

python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/memento_cards.py stats

返回包含以下内容的 JSON：

• total：卡片总数
• learning：处于活跃轮换中的卡片
• retired：已掌握的卡片
• due_now：当前需要复习的卡片
• collections：按集合名称细分

常见陷阱

• 切勿直接编辑 cards.json — 始终使用脚本子命令以避免数据损坏
• 字幕获取失败 — 部分 YouTube 视频没有英文字幕或已禁用字幕；请通知用户并建议更换其他视频
• 可选依赖 — youtube_quiz.py 需要 youtube-transcript-api；如果缺失，请提示用户运行 pip install youtube-transcript-api
• 大规模导入 — 包含数千行的 CSV 导入可以正常工作，但生成的 JSON 输出可能较为冗长；请为用户总结结果
• 视频 ID 提取 — 支持 youtube.com/watch?v=ID 和 youtu.be/ID 两种 URL 格式

验证

直接验证辅助脚本：

python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/memento_cards.py stats
python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/memento_cards.py add --question "Capital of France?" --answer "Paris" --collection "General"
python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/memento_cards.py due

如果您是从代码库检出版本进行测试，请运行：

pytest tests/skills/test_memento_cards.py tests/skills/test_youtube_quiz.py -q

Agent 级别验证：

• 启动复习流程，确认反馈为纯文本、简洁，并且在显示下一张卡片前始终包含正确答案
• 运行 YouTube 测验流程，确认每道题在显示下一题之前都收到可见的反馈