Memento Flashcards

基于间隔重复的记忆卡片系统。从事实或文本创建卡片，通过自由文本回答并由 Agent 评分来与卡片交互，从 YouTube 转录生成测验，通过自适应调度复习到期的卡片，以及以 CSV 格式导出/导入卡组。

技能元数据

来源	可选 — 通过 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 Agent 看到的指令。

Memento Flashcards — 间隔重复记忆卡片技能

概述

Memento 为你提供一个本地、基于文件的记忆卡片系统，并带有间隔重复调度功能。 用户可以通过自由文本回答并与 Agent 互动，Agent 会对回答进行评分，然后安排下一次复习。 在用户希望以下场景时使用：

• 记住一个事实 — 将任何陈述转换为问答卡片
• 利用间隔重复学习 — 复习到期的卡片，采用自适应间隔和 Agent 评分的自由文本回答
• 根据 YouTube 视频进行测验 — 获取转录并生成包含 5 个问题的测验
• 管理卡组 — 将卡片组织到集合中，导出/导入 CSV

所有卡片数据存储在一个 JSON 文件中。无需外部 API 密钥 — 你（Agent）直接生成卡片内容和测验问题。

Memento Flashcards 的用户响应风格：

• 仅使用纯文本。回复用户时不要使用 Markdown 格式。
• 保持复习和测验反馈简洁中立。避免额外的表扬、鼓励或冗长的解释。

何时使用

在用户希望以下场景时使用此技能：

• 将事实保存为卡片以便日后复习
• 使用间隔重复复习到期的卡片
• 从 YouTube 视频转录生成测验
• 导入、导出、查看或删除卡片数据

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
“记住那个 X” / “把这个保存为记忆卡片”	生成问答卡片，调用 memento_cards.py add
发送一个事实但没有提到卡片	询问“是否想将其保存为 Memento 卡片？” — 仅在确认后创建
“创建一张记忆卡片”	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
“用 [YouTube 链接] 给我做个测验”	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
“显示我的统计数据”	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。 请始终使用 memento_cards.py 子命令进行操作。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。

该文件会在首次使用时自动创建。

操作流程

从知识点创建卡片

激活规则

并非所有事实性陈述都应该变成闪卡。请使用以下三级检查：

1. 明确意图 —— 用户提到“memento”“flashcard”“记住这个”“保存此卡片”“添加卡片”或类似明确要求闪卡的措辞 → 直接创建卡片，无需确认。
2. 隐含意图 —— 用户发送事实性陈述但未提及闪卡（例如“光速是 299,792 km/s”） → 先询问：“需要我将其保存为 Memento 闪卡吗？”仅当用户确认时才创建卡片。
3. 无意图 —— 消息是编码任务、问题、指令、正常对话，或任何明显不是需要记忆的事实 → 完全不激活此技能。让其他技能或默认行为处理。

确认激活后（级别 1 直接，级别 2 经确认后），生成一张闪卡：

步骤 1： 将陈述转换为问答对。内部使用以下格式：

将事实性陈述转换为正反面配对。
仅返回两行：
Q: <问题文本>
A: <答案文本>

陈述："{statement}"

规则：

• 问题应测试关键事实的记忆
• 答案应简洁直接

步骤 2： 调用脚本存储卡片：

python3 ~/.hermes/skills/productivity/memento-flashcards/scripts/memento_cards.py add \
  --question "第二次世界大战在哪一年结束？" \
  --answer "1945" \
  --collection "历史"

如果用户未指定集合，则使用 "General" 作为默认值。

脚本会输出 JSON 确认所创建的卡片。

手动创建卡片

当用户明确要求创建闪卡时，请询问他们：

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"）

然后如上所示调用 memento_cards.py add。

复习到期的卡片

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

这会返回一个 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）：

以下是您必须遵循的精确交互模式示例。用户回答，您评分，告知正确答案，然后对卡片进行评级。

示例交互：

Agent： 柏林墙是在哪一年倒塌的？

用户： 1991

Agent： 不对。柏林墙是在 1989 年倒塌的。下次复习是明天。 (Agent 调用：memento_cards.py rate --id ABC --rating hard --user-answer "1991")

下一个问题：第一个登上月球的人是谁？ 规则：

1. 仅显示问题。等待用户回答。
2. 收到回答后，将其与预期答案进行比较并评分：
   • 正确 → 用户答对了关键事实（即使措辞不同）
   • 部分正确 → 方向正确但缺少核心细节
   • 错误 → 回答错误或离题
3. 你必须告诉用户正确答案以及他们的表现。 保持简短且纯文本。使用以下格式：
   • 正确："正确。答案：{答案}。7天后再次复习。"
   • 部分正确："接近。答案：{答案}。{他们遗漏的内容}。3天后再次复习。"
   • 错误："不太对。答案：{答案}。明天再次复习。"
4. 然后调用评分命令：正确→easy，部分正确→good，错误→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 "用户所说的内容"

永远不要跳过第3步。 在继续之前，用户必须始终看到正确答案和反馈。

如果没有卡片到期，告诉用户："当前没有卡片需要复习。请稍后再来！"

退休覆盖： 用户可以在任何时候说"retire this card"来永久将其从复习中移除。为此使用 --rating retire。

间隔重复算法

评分决定下一次复习间隔：

评分	间隔	ease_streak	状态变化
hard	+1 天	重置为 0	保持学习状态
good	+3 天	重置为 0	保持学习状态
easy	+7 天	+1	如果 ease_streak >= 3 → 已退休
retire	永久	重置为 0	→ 已退休

• 学习状态：卡片正在轮换中
• 已退休：卡片不会出现在复习中（用户已掌握或手动退休）
• 连续三次"easy"评分会自动将卡片退休

YouTube 测验生成

当用户发送 YouTube 链接并希望进行测验时：

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

第2步： 获取转录：

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

这将返回 {"title": "...", "transcript": "..."} 或一个错误。

如果脚本报告 missing_dependency，告诉用户安装它：

pip install youtube-transcript-api

第3步： 从转录中生成5个测验问题。使用以下规则：

你正在为一集播客创建包含5个问题的测验。
仅返回一个 JSON 数组，其中恰好包含5个对象。
每个对象必须包含键 'question' 和 'answer'。

选择标准：
- 优先选择重要、令人惊讶或基础性的事实。
- 跳过填充内容、显而易见的事实以及需要大量上下文才能理解的事实。
- 绝不返回是非题。
- 绝不只问一个日期。

问题规则：
- 每个问题必须只测试一个独立的事实。
- 使用清晰、无歧义的措辞。
- 优先使用 What、Who、How many、Which。
- 避免开放式的 Describe 或 Explain 提示。

答案规则：
- 每个答案必须少于240个字符。
- 以答案本身开头，不要有前言。
- 仅在必要时添加最少的澄清细节。

使用转录文本的前 15,000 个字符作为上下文。由你（LLM）自己生成问题。

第 4 步： 验证输出是否为有效的 JSON，且恰好包含 5 项，每项都有非空的 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：

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

该脚本会根据 video_id 去重——如果该视频的卡片已存在，则跳过创建并报告已有卡片。

第 6 步： 使用相同的自由文本评分流程逐一呈现问题：

1. 显示“问题 1/5：...”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。
2. 等待用户用自己的话回答。
3. 使用评分提示（参见“复习到期卡片”部分）对答案进行评分。
4. 重要：在继续其他操作之前，你必须先向用户回复反馈。 显示评分、正确答案以及卡片下次到期时间。不要静默跳到下一个问题。保持简短且纯文本。例如：“不太对。答案：{answer}。下次复习在明天。”
5. 在显示反馈之后，调用评分命令，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。每个答案必须在下一个问题之前收到可见的反馈。

导出/导入 CSV

导出：

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

生成一个三列 CSV：question,answer,collection（无表头行）。

导入：

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

读取一个包含列：question、answer 以及可选的 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 JSON，包含：

• total：卡片总数
• learning：正在主动轮换的卡片
• retired：已掌握的卡片
• due_now：当前到期待复习的卡片
• collections：按集合名称分类的明细

常见陷阱

• 切勿直接编辑 cards.json——始终使用脚本子命令以避免损坏
• 转录失败——某些 YouTube 视频没有英文字幕或字幕被禁用；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，请让用户运行 pip install youtube-transcript-api
• 大量导入——导入数千行的 CSV 没有问题，但 JSON 输出可能很冗长；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：

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

如果从仓库检出进行测试，运行：

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

Agent 级别的验证：

• 开始一次复习，确认反馈是纯文本、简洁，并且在下一张卡片之前始终包含正确答案
• 运行一次 YouTube 问答流程，确认每个答案在下一个问题之前都能收到可见的反馈