Open Learning：本地学习工作台

1. 全图：一次学习在文件夹、本地服务、界面之间怎么流
2. 问题：读是便宜的，发现自己没懂是贵的，聊天框只做便宜的那一半
3. 工作空间：打开哪个文件夹，学习就在那个文件夹里进行
4. 讲透：整本书按章重讲一遍，产物长在书旁边
5. 阅读与对话：中间读，右边问，理解写成文件放回文件夹
6. 测试与复习：AI 出题，程序判卷，复习日期写回文件
7. 分工：需要理解内容的交给技能，纯结构计算由程序自己算
8. 接口：外部 agent 读写同一份学习状态，拿不到答案
9. 桌面：装它的机器不需要开发环境，终审拦下的问题都改成真的
10. 演化：一个月，三次反转，四个词被删掉
11. 现状：分三档说

全图：一次学习在文件夹、本地服务、界面之间怎么流

一次学习分六步，每一步的产物都是工作空间文件夹里的文件。

三个部件各管一段，人在阅读和对话这两格。

「本地优先」在这套系统里指五件具体的事。

• 全部学习数据在我指定的文件夹里，以普通 markdown 和 JSON 存放。任何编辑器都能打开。
• 本地服务只绑本机回环地址。没有账号，没有云端。
• 应用自己的东西放在文件夹下一个隐藏目录里，删掉它，重扫文件即可重建。
• 多设备同步不自建，交给用户自己的文件同步工具。文件夹就是同步边界。
• 没有 AI 时，导入、答题、复习照常可用；只有生成类的动作停掉。

「AI 原生」指 AI 是运转的一环，不是附加按钮，落在三个位置。

• 讲透与对话由本机的 Claude Code 以子进程完成，每次任务一个进程，运行记录逐条落盘。
• 技能随应用捆绑，工作空间里可以放自己的版本覆盖它。
• 本地服务同时是 MCP 服务端，外部 agent 读写同一份学习状态。

问题：读是便宜的，发现自己没懂是贵的，聊天框只做便宜的那一半

一条理解分四段建起来，四段的成本极不对称，聊天框只做了最便宜的一段。

读完一本书什么也没学到，是常态，因为全程只有遭遇，没有摩擦。

• 摘要类工具优化的是本来就不贵的遭遇。
• 背卡片类工具只解决固化。
• 这套系统的位置：制造摩擦，并把其余三段的成本压到最低。遭遇靠备好料，消解靠给我一个说出来的地方并记下，固化靠自动排期。

聊天框缺三样东西，每一样都对应工作台里的一个部件。

• 缺状态：聊天框不知道我上周学过什么、哪条关系还没想通。每次从零开始。对应部件：文件夹里的理解产物与复习台账，本地服务的索引。
• 缺载体：写文章的产出在外部，学习的产出在内部，必须有东西把它接住。对应部件：理解产物写成文件，放回文件夹。
• 缺摩擦：我实测过一款以对话为主的学习产品，输入想学的主题，很快输出一篇高质量长文，全程没有问我一个问题。它替我思考，不逼我思考。对应部件：对话调用的技能先问后讲，AI 的答案在我答完之后才给。

对话是过程，文件是结果。这条判断决定了理解产物必须写成文件。

• 遗忘是默认的。三个月后我打开的是那个概念的文件，不是三个月前的某次对话。对话按时间排列，不可定位；文件按主题排列，可定位。
• 所以对话本身不产生数据。产生数据的是「把我说的话归位到文件里」这一步。

AI 写什么、人写什么，分界不按谁写，按这件事是不是学习本身。

这张表推翻过我自己的一条规则。我曾定「AI 推断的关系永不写进文件，AI 替我连对一条关系就偷走一次学习」。反驳很直接：书和老师就是在告诉人关系；被告知是遭遇，是必要的第一步，问题只在停在遭遇。正确的做法是换顺序：先问我，我答，再给我看 AI 的答案，对照。

工作空间：打开哪个文件夹，学习就在那个文件夹里进行

「工作空间」就是我打开的那个文件夹。没有「数据目录」这种配置项，桌面应用首次打开选一个文件夹，之后记住上次的。

• 输入是文件夹里已有的 markdown 文件。一本书是一个文件，一篇文章是一个文件。
• 不搬文件，不改文件。欢迎屏上写的承诺只有一句：不搬走、不改动这里的文件。
• 左栏是这个文件夹的真实层级，逐层钻入、返回上级、回到根。按层取数，不整树预取，因为真实文件夹可能有几万个节点。
• 应用自己的东西放在文件夹下一个隐藏目录里，和版本控制、笔记软件往用户目录里放隐藏目录是同一种惯例。

三种用户，同一个机制，零配置。

• 什么都没有的人：新建一个空文件夹，打开。
• 用双链笔记软件的人：打开自己的笔记库，理解产物直接长在库里，双链立刻生效。
• 已有一套知识库的人：打开那个目录，接上已有积累。

三层数据按「丢了能不能补回来」分，隐藏目录整个删掉也不丢东西。

• 可执行的判据：删掉隐藏目录，重扫文件加重放运行记录，一切原样。端到端冒烟测试的最后一步就是删掉过程数据重启，验证学习资产全部重现。
• 「工作目录就是答案」删掉了三样东西：一个叫「落点」的配置项，「应用目录」与「用户目录」的二分，和一条需要向用户解释的警告。

这一节的原则有一处被桌面形态逼着改了：浏览器形态下工作空间等于启动目录，不需要选择器；桌面应用没有启动目录的语义，所以加回了文件夹选择器、欢迎屏和最近打开。见演化一节。

讲透：整本书按章重讲一遍，产物长在书旁边

「讲透」指把一章按它自己的逻辑重讲一遍，机制、关系、推理链摆成看得见的结构，核心零丢失。它不是摘要。

• 入口：文件树里右键一本书，打开章节面板。
• 章节识别靠代码解析标题，不靠 AI 出清单：多个一级标题就以一级标题为章，否则以二级标题为章，都没有就整本讲。
• 面板四态：已讲透、未讲透、进行中、失败。勾选逐章或全部。
• 执行：每章一个 AI 子进程，调用讲透技能。超时按章计。失败的章隔离，队列继续。重讲有原子保护，不会留下半写的文件。
• 产物：书旁边长出同名文件夹，每章一个文件。文件夹存在就等于讲过了，不需要「已处理」状态字段。

应用只编排，讲透本身由技能完成。理由落在两个位置。

• 第一版曾用代码重写出题逻辑，后来被判为反面教材：讲透技能自带独立复审，那正是设计文档承诺过、代码里没建的质检环节。技能早就造好了，应用只需要调它。
• 技能的说明正文折进提示，整目录先删再拷进工作空间的暂存目录。这样送达不依赖 Claude Code 的自发现机制，改了技能下次运行立即生效。

按章分进程，是首次真书试用后定的。

• 整本一个进程的问题：超时按整本计，一章失败全部重来，进行中的章节不冒出来。
• 改成按章之后，面板定时轮询状态，章讲完当场变色。面板不依赖运行事件，只观测。

阅读与对话：中间读，右边问，理解写成文件放回文件夹

对话挂在整个工作空间上，不挂在某份材料上；关了再开，对话还在。

• 右列可以开多条对话，柱顶有历史菜单，切换文件不会切断对话。
• 当前在读的文件按轮注入提示，只给路径不给正文。AI 自己去读，读到的是磁盘上那份。
• AI 子进程的工作目录是工作空间根，它能读整个文件夹。
• 理由：对话要当主要入口，只能是工作空间级的；一旦跟着聚焦对象走，它就退回一个附属面板。

中列只用来读，不挂常驻输入条。

• 阅读列渲染 markdown，正文里的双链有笔记的带下划线，没有的淡化。下划线是知识网在阅读上下文里的投影。
• 曾在阅读卡底部挂一根捕获条，摘掉了。将来「记下」「问 AI」以划选一段、右键菜单的形式回来，入口贴着被选中的那段话。

理解产物写成文件，放回文件夹，在对话里显示为可点开的文件卡片。

• 「理解产物」指一次对话里沉淀出的一份 markdown，带一个记来源的旁置文件。
• 对话的学习模式调用费曼技能：出题，让我复述，拿书里的反例逼我补上模型里缺的变量。
• 权限面和记账面拆开：AI 子进程能读写整个工作空间，但「这轮写了什么」只盯理解产物的落点。不拆开，每发一条消息都要把整棵真实目录树哈希两遍。

「学习档 / 自由档」两档被拆掉了。

• 两档不是学习域前提的推论，是送达路线的副产物：技能说明全文前置进提示，重教学指令常驻，于是需要一个关掉它的开关。
• 拆掉之后，「教还是答」由 AI 按轮自决；划选时点的动词本身告诉它这一轮该做什么。

已知缺口：左栏「我的」列表按位置取数（根层的 markdown 文件），不按种类（学习产物）。在真实文件夹里它列出无关文件，学习产物落在子目录里反而不显示。根因是设计前提被后来的改动抽掉，不是实现走样。见现状一节。

测试与复习：AI 出题，程序判卷，复习日期写回文件

每个知识点按四个层次出题，逐层上爬，判卷不用 AI。

• AI 把材料拆成知识点，每个知识点按四个层次出题，每道题带判别理由和干扰陷阱。
• 答错立即看到踩中的陷阱类型和正确逻辑。
• 掌握度分级，按遗忘曲线排间隔，答对答错各走一支，答错回落到底层，结果写回复习台账。
• 题库和复习台账是文件夹里的 JSON，拷走材料目录等于带走全部学习状态。

「复习台账以用户可读、可迁移的文件形态存在」是这套系统在同类产品里唯一占住的空位。

• 立项前做了一张同类产品的对照表，每格可溯源到研究底稿。
• 从列组合推出四个结构性空白，第一个就是「文件为真相源」与「严肃的间隔重复」零交集：前者的调度要么不存在要么带缺陷，后者的数据要么在单一数据库里、要么在专有格式里、要么在云端。
• 其余三个：AI 原生与本地优先在学习域零交集；外部 agent 官方读写学习状态的通路不存在；整理、消化、测试、知识网、复习无单一产品覆盖。

这一块是第一版建的，验收过，在当前界面里没有入口。

• 第一版用真实 AI 生成过知识点和题，遗忘曲线三支实跑过，删掉过程数据重启后全部重现。
• 界面改成三栏时，材料库、答题、仪表盘三个视图留在仓库里，没有接进新界面。桌面壳的到期通知还在读复习台账。
• 设计已定但未落地的下一步：复习台账从运行记录重算，同一概念在两本书里只有一份状态；概念类型不同，四个层次的权重与复习策略分叉。

分工：需要理解内容的交给技能，纯结构计算由程序自己算

一条分工规则决定每个操作归哪边。

• 需要理解内容的，委托技能，由 AI 子进程执行：讲透、对话、出题。
• 纯结构计算的，程序自己算：判卷、遗忘曲线、索引重建、章节解析、文件树。
• 理由：结构计算不需要模型，用模型反而慢且不稳；理解内容的工作，技能早已存在，重写是倒退。

技能有一个统一的调用层，两个位置，一种送达。

• 两个位置：随应用捆绑的技能；工作空间隐藏目录里用户自己的技能。同名时用户的遮蔽捆绑的。
• 送达：每次运行先删再拷进暂存目录，说明正文折进提示。不依赖 Claude Code 的自发现。
• 拷贝而不是软链接，是一道写屏障：AI 子进程改了暂存目录里的技能，不会改到源头。
• 注册表只做发现，不做校验。

每次让 AI 干活都是一次「运行」：一个进程，一份逐条落盘的记录。

• 每次讲透一章或对话一轮起一个 AI 子进程，以流式 JSON 读它的输出，事件逐条写进运行目录。
• 界面经服务端推送订阅事件；桌面壳把运行终态转成系统通知。
• 对话的续接有身份护栏：工作目录变了、模型变了，旧会话作废，全部记录重播进新会话。这条护栏是第一版照参照工具抄的，后来对话搬工作目录时正好接住，省掉一整块迁移代码。

接口：外部 agent 读写同一份学习状态，拿不到答案

本地服务同时是一个 MCP 服务端，任何支持 MCP 的 agent 都能接进来。

• 暴露的工具：列材料、读状态、读题、导入材料、发起生成、查运行。
• MCP 进程自己不碰文件也不碰数据库，每次调用都转成对本地服务接口的一次请求。本地服务没起，agent 仍能连上并列出工具；真正调用时才报错，不崩。

读题的工具永远不返回答案。

• 返回题干、选项、层次、作答记录；答案、判别理由、陷阱一律不给。
• 理由：这个工具会被交给正在考人的 agent。和界面的状态接口同一条规则。

两条通路并存：走 MCP，或直接读文件。

• 外部 agent 可以走 MCP，也可以直接读写文件夹里的明文文件。文件是真相，两条路看到的是同一份。
• 这条接口在冒烟测试里逐个工具跑过，没有接过真实的外部 agent。见现状一节。

桌面：装它的机器不需要开发环境，终审拦下的问题都改成真的

产品形态只有桌面应用一个，浏览器形态的入口已退休。

• 一个壳进程带两个副进程：本地服务（纯接口），和一个网页副进程（托管界面，把接口请求转给本地服务）。
• 拓扑照参照工具的原样复刻，不简化。我曾提议让本地服务直接托管界面、少一个进程，被否掉：先用同一套技术框架，再在上面改。
• 打包态两个副进程都用桌面壳自带的运行时当 Node 跑，装它的机器不需要装 Node。运行时仍需要本机的 Claude Code，首次启动检测并提示。

桌面形态补上的产品面，全是启动和常驻这一段。

• 启动记住上次的工作空间直接进；首次用或上次的文件夹没了才落欢迎屏。
• 欢迎屏两个出口：选择文件夹、新建。按取消不退出应用。
• 左栏顶是当前工作空间名，点它换一个、在访达中显示、最近打开。失效的最近项就地标灰。
• 关窗不退出，菜单栏常驻；讲透完成、复习到期发系统通知。
• 本地服务崩了不静默重启，弹框让失败可见。

技术选择一律照参照工具的发行版源码实查裁定，不从概念倒推。

• 一次纠偏：我按概念列了三条路线，把「真用上前端框架的服务端能力」列为最忠实的一档。去读参照工具的发行版才发现它根本不这么干：界面只有几个页面，数据全走客户端打接口，由网页副进程转给本地服务。所以「和它一样」等于最小换壳。
• 安装包未签名。macOS 新版本取消了右键打开的绕过路径，安装说明写清了先被拦一次、再去系统设置放行的顺序。

打包前的终审拦下的问题里，大多数是计划里的示例代码带进去的；处置一律是改成真的，不改措辞。

• 一个 Critical：打包命令会改写仓库里一个工作区状态文件，此后所有多包命令在无终端环境下硬失败。它此前能出包，只因交互终端替人点了确认。修法是打包前后快照并写回。
• 反复出现的一类缺陷：假注释、假断言、假绿、假护栏、假核实。共同点是让人以为某事被验过了，于是没人再去验。处置一律不是改措辞，是把它变成真的。
• 一处被审查判为「量的不是它声称要防的东西」的护栏，改成直接比对文件身份。一道会误报的护栏最后会被人删掉，连同它真正保护的东西一起。

演化：一个月，三次反转，四个词被删掉

从立项到打出安装包一个月。入口反转过一次，容器反转过一次，AI 的位置反转过一次；我自己造的四个词被逐个删掉。

没变的是四条给定条件，变的是 AI 站在哪。

• 没变：文件为真相源；本地优先；调已有技能不重写；开源，随时可上线。
• 入口从「测试」变成「阅读与对话」；容器从「项目」变成「任意文件夹」。
• AI 的位置从「主动追问的聊天机器人」变成「铺结构、记账」：系统主动做的全是把待判断的东西铺到我面前，判断本身不能替我做。摩擦不靠系统问出来，靠结构显出来。
• 三次删词都是同一件事：给系统加了它不该有的主体性。系统没有人格，只有形状，形状由它服务的材料决定。

现状：分三档说

写这一页的日期是 2026-09-17。立项时的姿态是「自己先用起来，工程按随时可上线的标准」，两个半句分开说：工程侧到了，使用侧没到。

在跑，有真实使用记录

• 讲透：一本真书按章讲透六章，文件在磁盘上。
• 桌面应用在我的机器上打开过，工作空间指向我的一个真实文件夹。
• 第一版的出题与复习用真实 AI 验收过，删掉过程数据重启后全部重现。

建了，不常跑或没走通

• 对话栏：用一本真书的一章走过一轮验收，学习者由 AI 扮演，AI 读了正文、出题、拿书里的反例逼补漏洞，理解产物写成了文件。我本人发起的对话没有留下消息。
• 出题与复习：在三栏界面里没有入口，只有桌面壳的到期通知还读复习台账。
• 外部 agent 接口：六个工具在冒烟测试里逐个跑过，没有接过真实的外部 agent。
• 「我的」列表：按位置取数不按种类，在真实文件夹里列出无关文件。
• 对话产物进知识网的回路断开。
• 安装包打出来了，未签名，未发布。仓库私有。桌面打包分支未合并主线，等人工验收。
• 唯一没有被真人验证的核心：AI 讲透的章节、AI 的对话教不教得会人。

设计中或未测得

• 阅读时划选一段，右键「不懂 / 问 / 记下 / 考我」；「不懂」当场教，进当前对话。
• 思维导图：导图即文件，点节点由 AI 就着书里有的继续展开。
• 学习产物的身份标记，让「我的」按种类取数。
• 设计的第二刀：概念文件、候选关系、确认与否定；第三刀：复习台账从运行记录重算，按知识类型分叉。
• 摩擦的剂量、脚手架怎么随熟练度退场、一条关系值一句话还是一整页、跨来源的概念同一性。这四处刻意留白，不填假结构。

数字只报能证明系统真实存在的。

讲透、费曼对话、出题这三个技能先在我自己的系统里跑了一年，见作品一。「需要理解内容的交给 AI，机械事实交给程序」这条分工和作品二是同一条。它背后的想法怎么来的，见思考。