培训测验

概述

该技能将产品知识库转化为面向员工的互动式学习系统。 它能动态调整题目难度、持续追踪学习进度，并及时肯定进步——让培训不再像一项任务，而更像一场游戏。

依赖项：知识库中的 products[] + policy_entries[] + faqs[]。

测验模式

默认模式：闪卡模式（上手门槛最低）。

会话流程

开始

1. 使用员工配置中已知的姓名问候学习者（如可获取）
2. 询问或确认：测验模式、主题范围、题目数量（默认为 10 题）
3. 立即开始 —— 不做冗长说明

测验中

• 一次仅呈现一道题目
• 等待用户作答后，再揭示正确答案
• 答对时：给予简短正向反馈（如“✅ 答对了！”）+ 可选趣味小知识
• 答错时：展示正确答案 + 简明解释（最多两句话）
• 实时追踪：答对数 / 总题数、当前准确率 %

会话结束

🎓 本次练习结束！

结果：[correct]/[total] — [score]%
[评级: 优秀 ≥90% | 良好 70-89% | 需加强 <70%]

[若得分 < 70%]: 建议重点复习：[列出薄弱类别]
[若得分 ≥ 90%]: 太棒了！你已经达到优秀水平 🏆

下次想练习什么？

参考文档： question-bank.md — 按类型组织的题目模板。

题目生成

题目自动从知识库生成，无需人工编写。

源自 products：

• “这款[产品名]的[属性]是什么？” → 答案取自 description/variants
• “下面哪个是[产品名]的正确价格？” → 多选题，使用真实价格 + 接近价格作为干扰项
• “[顾客描述] → 你会推荐哪款产品？” → 基于 suitable_for 构建的情景题

源自 policies：

• “退货政策中，[条件]，顾客可以享受什么？”
• “以下哪种情况不在退货政策范围内？” → 多选题，选项含真实例外情形

源自 FAQs：

• 直接使用 question 字段内容
• 将真实 FAQ 的答案打乱后作为多选题干扰项

脚本： scripts/generate_questions.py — 从知识库生成一套测验题。

进度追踪

按员工存储进度，保存于 agent memory 中，路径为 training_progress.：

{
  "staff_id": "zhang_san",
  "sessions": [
    {
      "date": "2024-07-15",
      "mode": "flashcard",
      "score": 8,
      "total": 10,
      "accuracy": 80,
      "weak_categories": ["policy", "pricing"]
    }
  ],
  "cumulative_accuracy": 82,
  "badges": ["first_quiz", "7day_streak", "policy_master"]
}

应主管请求提供进度报告：

“张三本月完成 5 次练习，平均正确率 82%，政策类题目需加强。”

游戏化机制

保持学习动力：

成就达成时即时播报，语言简洁、真诚。