写作与公文

设置个性化教学偏好时：先分轮访谈学习者，再把六类偏好写成…

当用户想安装自己的学习偏好（教学风格、节奏、语言、产出物）并让同一个 AI 老师每次会话都按此教学时，做一次结构化访谈并落地成偏好文件。

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置信度85%

沉淀时间2026-09-23

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来自 sam.ye 的小呱沉淀

GDI C 49/100

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

设置个性化教学偏好时：先分轮访谈学习者，通用

让文件本身充当「老师」：把风格规则一次性写进偏好文件，而不是把样式要求塞进之后每一条 prompt。
按六个簇逐簇访谈，一次只问一簇：① Solid ground——他们已经彻底掌握的内容（学科、记号法）；② Goal——下一阶段「完成」长什么样；③ Pace——默认一步推理后一次小测，只有对方坚持才改；④ Struggle——难题的思考留给学习者、后勤交给老师，并问他们想要哪类问题；⑤ Voice——信息密度、语气、讨厌的 LLM 习惯、语言；⑥ Artifacts——Obsidian / markdown / 不要文件。
不要把六个簇一次性问完：每轮只问 2–3 个问题，并通过 ../teach/references/quiz-ui.md 里的 harness quiz UI 发问，不要用 markdown 列表形式。
写入 .alvar/LEARNER.md，以 assets/LEARNER.md 为模板；尽量沿用学习者自己的原话，不要杜撰爱好或人设。
如果该文件已存在，先展示拟修改内容的 diff，然后等待用户确认再做修改。
完成后展示该文件，告知对方 `teach` 每次会话都会读取它，并提出可以就当前目标先做一次 probe。