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Memento Flashcards

间隔重复（Spaced-repetition）闪卡系统。可从事实或文本创建卡片，通过自由文本回答与闪卡对话并由 agent 评分，从 YouTube 字幕生成测验，以自适应调度复习到期卡片，以及以 CSV 格式导出/导入卡组。

Skill 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 skill 时加载的完整 skill 定义。这是 agent 在 skill 激活时所看到的指令内容。

Memento Flashcards — 间隔重复闪卡 Skill

概述

Memento 为你提供一个本地、基于文件的闪卡系统，具备间隔重复调度功能。
用户可以通过自由文本回答与闪卡互动，由 agent 在安排下次复习前对回答进行评分。
在以下情况下使用此 skill：

记住一个事实 — 将任意陈述转化为问答闪卡

间隔重复学习 — 以自适应间隔和 agent 评分的自由文本回答复习到期卡片

从 YouTube 视频生成测验 — 获取字幕并生成 5 道测验题

管理卡组 — 将卡片整理成集合，导出/导入 CSV

所有卡片数据存储在单个 JSON 文件中。无需外部 API 密钥 — 由你（agent）直接生成闪卡内容和测验题。

Memento Flashcards 的用户响应风格：

仅使用纯文本。回复用户时不使用 Markdown 格式。

复习和测验反馈保持简短、中立。避免额外的称赞、鼓励或冗长解释。

使用时机

在用户希望执行以下操作时使用此 skill：

将事实保存为闪卡以供后续复习

以间隔重复方式复习到期卡片

从 YouTube 视频字幕生成测验

导入、导出、查看或删除闪卡数据

不要将此 skill 用于通用问答、编程帮助或非记忆类任务。

快速参考

用户意图	操作
"记住 X" / "将此保存为闪卡"	生成问答卡片，调用 `memento_cards.py add`
发送事实但未提及闪卡	询问"要将此保存为 Memento 闪卡吗？" — 仅在确认后创建
"创建一张闪卡"	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`，逐张呈现卡片
"用 [YouTube URL] 测验我"	调用 `youtube_quiz.py fetch VIDEO_ID`，生成 5 道题，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"	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

卡片存储在以下路径的 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。该脚本通过原子写入（先写入临时文件，再重命名）来防止数据损坏。

该文件在首次使用时自动创建。

操作流程

从事实创建卡片

激活规则

并非每个事实陈述都应成为闪卡。使用以下三级检查：

明确意图 — 用户提到"memento"、"flashcard"、"记住这个"、"保存这张卡片"、"添加一张卡片"或类似明确请求闪卡的措辞 → 直接创建卡片，无需确认。

隐含意图 — 用户发送事实陈述但未提及闪卡（例如"光速是 299,792 km/s"）→ 先询问："要将此保存为 Memento 闪卡吗？"仅在用户确认后创建卡片。

无意图 — 消息是编程任务、问题、指令、普通对话，或明显不是需要记忆的事实 → 完全不激活此 skill。让其他 skill 或默认行为处理。

当激活被确认（第 1 级直接确认，第 2 级经用户确认后），生成闪卡：

第 1 步： 将陈述转化为问答对。内部使用以下格式：

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回忆

答案应简洁直接

第 2 步： 调用脚本存储卡片：

如果用户未指定集合，使用 "General" 作为默认值。

脚本输出 JSON 确认已创建的卡片。

手动创建卡片

当用户明确要求创建闪卡时，询问：

问题（卡片正面）

答案（卡片背面）

集合名称（可选 — 默认为 "General"）

然后如上所示调用 memento_cards.py add。

复习到期卡片

当用户想要复习时，获取所有到期卡片：

返回 next_review_at <= now 的卡片 JSON 数组。如需集合过滤：

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，你评分，告知正确答案，然后对卡片评级。

交互示例：

Agent： 柏林墙是哪年倒塌的？
用户： 1991
Agent： 不太对。柏林墙倒塌于 1989 年。下次复习是明天。
（agent 调用：memento_cards.py rate --id ABC --rating hard --user-answer "1991"）
下一题：第一个登上月球的人是谁？

规则：

只显示问题。等待用户回答。

收到回答后，将其与预期答案对比并评分：

correct（正确） → 用户答对了关键事实（即使措辞不同）

partial（部分正确） → 方向正确但缺少核心细节

incorrect（错误） → 答错或偏题

你必须告知用户正确答案及其表现。 保持简短、纯文本。使用以下格式：

correct：「正确。答案：{answer}。下次复习在 7 天后。」

partial：「接近了。答案：{answer}。{缺少的内容}。下次复习在 3 天后。」

incorrect：「不太对。答案：{answer}。下次复习是明天。」

然后调用评级命令：correct→easy，partial→good，incorrect→hard。

然后显示下一题。

绝不跳过第 3 步。 用户必须在进入下一题前始终看到正确答案和反馈。

如果没有到期卡片，告知用户："现在没有到期的复习卡片。稍后再来查看！"

退休覆盖： 用户随时可以说"退休这张卡片"以将其永久从复习中移除。为此使用 --rating retire。

间隔重复算法

评级决定下次复习间隔：

评级	间隔	ease_streak	状态变化
hard	+1 天	重置为 0	保持 learning
good	+3 天	重置为 0	保持 learning
easy	+7 天	+1	若 ease_streak >= 3 → retired
retire	永久	重置为 0	→ retired

learning：卡片在活跃轮换中

retired：卡片不再出现在复习中（用户已掌握或手动退休）

连续三次"easy"评级自动退休卡片

YouTube 测验生成

当用户发送 YouTube URL 并想要测验时：

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

第 2 步： 获取字幕：

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

如果脚本报告 missing_dependency，告知用户安装：

第 3 步： 从字幕生成 5 道测验题。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.

使用字幕的前 15,000 个字符作为上下文。由你自己（作为 LLM）生成问题。

第 4 步： 验证输出是否为有效 JSON，且恰好包含 5 个条目，每个条目具有非空的 question 和 answer 字符串。如果验证失败，重试一次。

第 5 步： 存储测验卡片：

脚本通过 video_id 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。

第 6 步： 使用相同的自由文本评分流程逐题呈现：

显示"第 1/5 题：..."并等待用户回答。切勿包含答案或任何关于揭示答案的提示。

等待用户用自己的话回答

使用评分 prompt（见"复习到期卡片"部分）对回答评分

重要：你必须先回复用户反馈，再做任何其他操作。 显示评级、正确答案以及卡片下次到期时间。不要静默跳到下一题。保持简短、纯文本。示例："不太对。答案：{answer}。下次复习是明天。"

显示反馈后，调用评级命令，然后在同一消息中显示下一题：

重复。每个回答在进入下一题前必须收到可见反馈。

导出/导入 CSV

导出：

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

导入：

读取包含以下列的 CSV：question、answer，以及可选的 collection（第 3 列）。如果缺少 collection 列，使用 --collection 参数值。

统计

返回包含以下字段的 JSON：

total：卡片总数

learning：活跃轮换中的卡片

retired：已掌握的卡片

due_now：当前到期待复习的卡片

collections：按集合名称的细分统计

注意事项

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字幕已禁用；告知用户并建议换一个视频

可选依赖 — youtube_quiz.py 需要 youtube-transcript-api；如果缺失，告知用户运行 pip install youtube-transcript-api

大量导入 — 包含数千行的 CSV 导入可正常工作，但 JSON 输出可能较冗长；为用户总结结果

视频 ID 提取 — 同时支持 youtube.com/watch?v=ID 和 youtu.be/ID 两种 URL 格式

验证

直接验证辅助脚本：

如果从仓库检出进行测试，运行：

Agent 级别验证：

开始一次复习，确认反馈为纯文本、简短，且在进入下一张卡片前始终包含正确答案

运行 YouTube 测验流程，确认每个回答在进入下一题前收到可见反馈

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