@rookiestar/eng-lang-tutor
v1.2.8
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地道美式英语导师 - OpenClaw Skill for learning authentic American English
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eng-lang-tutor
地道美式英语导师 - 一个用于学习地道美式英语表达的 OpenClaw Skill。
功能特性
- 📚 每日知识点 - 地道美式表达，包含场景语境、可替换说法和中式英语陷阱
- 🔊 语音版知识点 - 支持 Edge-TTS 语音合成，免费高质量，可调节语速
- 📝 测验系统 - 4种题型：选择题、填空题、对话补全、中式英语修正
- 🎮 多邻国风格游戏化 - XP经验值、等级、连胜、徽章、宝石
- ⏰ 可自定义推送时间 - 通过 cron 设置您偏好的推送时间
- 🌐 双语支持 - 命令同时支持中英文
快速开始
前置条件
- 服务器上已安装 OpenClaw Gateway
- Python 3.8+
- ffmpeg（用于音频合成）
- Discord Bot（或其他 IM 通道）
系统依赖：
# macOS
brew install ffmpeg python3
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install ffmpeg python3 python3-venv安装步骤
方式一：npm 安装（推荐）
# 1. Install the npm package
npm install -g @rookiestar/eng-lang-tutor
# 2. Install Python dependencies (choose one method)
# Option A: Using virtual environment (recommended)
eng-lang-tutor-setup --venv
# Then activate before using: source ~/.venvs/eng-lang-tutor/bin/activate
# Option B: Install to user directory
eng-lang-tutor-setup --user
# Option C: Check if dependencies are already installed
eng-lang-tutor-setup --check方式二：从源码安装
cd ~/.openclaw/skills/
git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/rookiestar/Skills.git temp-skills
cd temp-skills
git sparse-checkout set eng-lang-tutor
mv eng-lang-tutor ../eng-lang-tutor
cd .. && rm -rf temp-skills
pip install -r eng-lang-tutor/requirements.txt手动安装依赖（如需要）：
# 使用 setup 脚本（推荐）
eng-lang-tutor-setup --venv ~/.venvs/eng-lang-tutor
# 或手动创建虚拟环境
python3 -m venv ~/.venvs/eng-lang-tutor
source ~/.venvs/eng-lang-tutor/bin/activate # Linux/macOS
pip install -r $(npm root -g)/@rookiestar/eng-lang-tutor/requirements.txt验证安装：
openclaw skills list
openclaw skills info eng-lang-tutor卸载
# 卸载 npm 包并清除所有数据（包括状态和媒体文件）
npm uninstall -g @rookiestar/eng-lang-tutor && rm -rf ~/.openclaw/state/eng-lang-tutor ~/.openclaw/media/eng-lang-tutor如需保留学习数据，仅卸载软件：
npm uninstall -g @rookiestar/eng-lang-tutor注意：
~/.openclaw/state/eng-lang-tutor/存储学习进度、XP、连胜等数据；~/.openclaw/media/eng-lang-tutor/存储生成的音频文件。
重启 Gateway：
openclaw gateway restart配置渠道：
Discord 配置：
openclaw config set discord.token YOUR_BOT_TOKEN
openclaw config set discord.guildId YOUR_SERVER_ID- 完成配对：
首次向 Bot 发送消息时，您会收到一个配对码。批准它：
openclaw pairing approve discord YOUR_PAIRING_CODE首次使用
首次与 Bot 交互时，它会引导您完成 7 步引导流程：
- 选择您的 CEFR 等级（A1-C2）
- 选择您的兴趣主题
- 选择导师风格（幽默/严谨/随意/专业）
- 设置口语/书面语比例
- 配置推送时间（知识点和测验时间）
- 语音教学配置 - 选择是否启用语音版知识点
- 如启用，选择语速（0.5-1.7，默认 0.9）
- 默认使用 Edge-TTS（免费，无需配置）
- 如需使用讯飞，请先在服务器上设置环境变量：
export TTS_PROVIDER=xunfei export XUNFEI_APPID=your_appid export XUNFEI_API_KEY=your_api_key export XUNFEI_API_SECRET=your_api_secret
- 确认您的设置并创建定时任务
TTS 语音配置
本 Skill 默认使用 Edge-TTS（Microsoft Edge 语音合成服务），完全免费且无需 API 密钥。
支持的 TTS Provider
| Provider | 说明 | 配置方式 | |----------|------|----------| | edge-tts (默认) | Microsoft Edge TTS，免费高质量 | 无需配置 | | xunfei | 讯飞 TTS，国内稳定 | 需设置环境变量 |
切换 Provider：
# 使用 Edge-TTS（默认）
export TTS_PROVIDER=edge-tts
# 使用讯飞（需先配置密钥）
export TTS_PROVIDER=xunfei
export XUNFEI_APPID=xxx
export XUNFEI_API_KEY=xxx
export XUNFEI_API_SECRET=xxx可用音色
Edge-TTS (en-US)：
| 角色 | 默认音色 | 说明 | |------|----------|------| | 旁白 (Narrator) | JennyNeural | 女声，友好亲切 | | 对话 A | EricNeural | 男声，专业理性 | | 对话 B | JennyNeural | 女声，友好亲切 |
XunFei (美式英语)：
| 角色 | 默认音色 | 说明 | |------|----------|------| | 旁白 (Narrator) | catherine | 女声，自然流畅 | | 对话 A | henry | 男声，沉稳专业 | | 对话 B | catherine | 女声，自然流畅 |
语速选项
在引导流程中可选择语速：
| 语速 | 值 | 适用场景 | |------|-----|----------| | 非常慢 | 0.5 | 初学者跟读 | | 慢速 | 0.7 | 学习发音 | | 正常（推荐） | 0.9 | 日常学习 | | 快速 | 1.3 | 听力挑战 | | 非常快 | 1.7 | 进阶训练 |
🛠️ 飞书语音气泡魔改指南
通过修改 OpenClaw 飞书插件，可使
.opus音频文件以语音气泡形式展示，提升用户体验。
文件位置： /home/linuxbrew/.linuxbrew/lib/node_modules/openclaw/extensions/feishu/src/media.ts
📍 第一处修改：扩充类型定义 (约第 276 行)
// 【修改前】
msgType?: "file" | "media";
// 【修改后】
msgType?: "file" | "media" | "audio";📍 第二处修改：重构路由逻辑 (约第 375 行)
// 【修改前】
// Feishu requires msg_type "media" for audio/video, "file" for documents
const isMedia = fileType === "mp4" || fileType === "opus";
return sendFileFeishu({
cfg,
to,
fileKey,
msgType: isMedia ? "media" : "file",
replyToMessageId,
accountId,
});
// 【修改后】
// 精细化路由：mp4 走 media (视频), opus 走 audio (语音气泡), 其余走 file
let msgType: "file" | "media" | "audio" = "file";
if (fileType === "mp4") {
msgType = "media";
} else if (fileType === "opus") {
msgType = "audio";
}
return sendFileFeishu({
cfg,
to,
fileKey,
msgType,
replyToMessageId,
accountId,
});效果：
.opus文件 → 语音气泡形式播放- 其他文件 → 普通文件附件形式
命令列表
| 命令 | 别名 | 描述 |
|---------|---------|-------------|
| start | 开始, 初始化 | 启动引导配置 |
| keypoint | 知识点, today | 查看今日知识点 |
| keypoint history | 知识点 历史 | 查看历史知识点 |
| quiz | 测验, test | 参加每日测验 |
| stats | 进度, level | 查看学习进度 |
| config | 设置 | 查看设置 |
| errors | 错题本 | 查看错题本 |
| help | 帮助 | 显示命令列表 |
推送时间配置
Crontab 设置
Skill 的定时推送依赖 crontab。在 onboarding 流程的 Step 7 会自动创建 cron 任务。
如需手动配置或修改：
# 编辑 crontab
crontab -e
# 添加定时任务（示例：北京时间 06:45 推送知识点，22:45 推送测验）
CRON_TZ=Asia/Shanghai
# 知识点推送
45 6 * * * openclaw system event --text "Use eng-lang-tutor skill. Push today's keypoint." --mode now
# 测验推送
45 22 * * * openclaw system event --text "Use eng-lang-tutor skill. Push today's quiz invitation." --mode now修改推送时间
如需修改推送时间：
- 在 IM 中向 Bot 发送命令更新偏好设置：
set schedule keypoint 7:00 # 设置知识点推送时间为早上 7:00
set schedule quiz 21:00 # 设置测验推送时间为晚上 21:00- 同步更新 crontab（修改对应的时间）：
crontab -e
# 将 45 6 改为 0 7，将 45 22 改为 0 21注意： 测验时间必须晚于知识点时间。时间格式为 24 小时制（HH:MM）。
游戏化系统
XP 与等级
本系统包含两个独立的等级体系：
- 能力等级 (CEFR)：A1-C2，决定内容难度（语言能力水平）
- 活跃等级 (Level)：1-20，衡量使用深度（使用进程）
| 等级范围 | 所需 XP | 阶段 | |-------------|-------------|-------| | 1-5 | 0-350 | 启程者 (Starter) | | 6-10 | 550-2000 | 行路人 (Traveler) | | 11-15 | 2600-6000 | 探索者 (Explorer) | | 16-20 | 7200-15000 | 开拓者 (Pioneer) |
徽章
| 徽章 | 获取条件 | 宝石奖励 | |-------|-------------|------| | First Steps | 完成首次测验 | 10 | | Week Warrior | 7天连胜 | 25 | | Month Master | 30天连胜 | 100 | | Perfect 10 | 10次满分测验 | 50 | | Vocab Hunter | 学习100个表达 | 75 | | Error Slayer | 清除30个错题 | 30 |
项目结构
eng-lang-tutor/
├── SKILL.md # Skill 文档
├── scripts/
│ ├── __init__.py # 包入口
│ ├── core/ # 核心模块
│ │ ├── state_manager.py # 状态持久化与事件日志
│ │ ├── scorer.py # 答案评估与 XP 计算
│ │ ├── gamification.py # 连胜/等级/徽章逻辑
│ │ ├── constants.py # 共享常量（等级阈值）
│ │ └── error_notebook.py # 错题本管理
│ ├── cli/ # 命令行模块
│ │ ├── cli.py # CLI 入口点
│ │ └── command_parser.py # 用户命令解析
│ ├── setup.py # 依赖安装脚本 (npm bin)
│ ├── scheduling/ # 调度模块
│ │ └── cron_push.py # 定时内容推送
│ ├── utils/ # 工具模块
│ │ ├── dedup.py # 14天去重逻辑
│ │ └── helpers.py # 工具函数
│ └── audio/ # 音频模块
│ ├── tts/ # TTS 语音合成
│ │ ├── base.py # TTS 抽象基类
│ │ ├── manager.py # TTS 管理器
│ │ └── providers/ # TTS 提供者
│ │ ├── edge.py # Edge-TTS (默认)
│ │ └── xunfei.py # 讯飞 TTS
│ ├── composer.py # 音频合成
│ ├── converter.py # 格式转换
│ ├── feishu_voice.py # 飞书语音发送
│ └── utils.py # 音频工具函数
├── templates/
│ ├── state_schema.json # 状态 JSON Schema
│ ├── keypoint_schema.json # 知识点 JSON Schema
│ ├── quiz_schema.json # 测验 JSON Schema
│ ├── prompt_templates.md # LLM Prompt 模板索引
│ └── prompts/ # 拆分的 Prompt 模板
│ ├── keypoint_generation.md
│ ├── quiz_generation.md
│ ├── display_guide.md
│ ├── initialization.md
│ ├── responses.md
│ ├── shared_enums.md
│ └── output_rules.md
├── references/
│ └── resources.md # 主题化学习资源
├── examples/ # 示例文件（按 CEFR 级别）
│ ├── sample_keypoint_a1.json # A1 入门级知识点
│ ├── sample_keypoint_a2.json # A2 初级知识点
│ ├── sample_keypoint_b1.json # B1 中级知识点
│ ├── sample_keypoint_b2.json # B2 中高级知识点
│ ├── sample_keypoint_c1.json # C1 高级知识点
│ ├── sample_keypoint_c2.json # C2 精通级知识点
│ ├── sample_quiz_a1.json # A1 测验
│ ├── sample_quiz_a2.json # A2 测验
│ ├── sample_quiz_b1.json # B1 测验
│ ├── sample_quiz_b2.json # B2 测验
│ ├── sample_quiz_c1.json # C1 测验
│ └── sample_quiz_c2.json # C2 测验
└── docs/
└── OPENCLAW_DEPLOYMENT.md # 部署文档数据存储位置： ~/.openclaw/state/eng-lang-tutor/
可通过环境变量 OPENCLAW_STATE_DIR 自定义数据目录。
文档
- SKILL.md - 完整 Skill 文档
- OpenClaw 部署指南 - 服务器部署
开发
本地调试
python3 scripts/command_parser.py --demo
python3 scripts/cron_push.py --task status服务器迁移
迁移学习数据：
# 在源服务器上打包数据
tar -czvf eng-lang-tutor-data.tar.gz -C ~/.openclaw/state eng-lang-tutor
# 传输到新服务器
scp eng-lang-tutor-data.tar.gz user@new-server:~/
# 在目标服务器上解压
mkdir -p ~/.openclaw/state
tar -xzvf ~/eng-lang-tutor-data.tar.gz -C ~/.openclaw/state重新安装 skill：
npm install -g @rookiestar/eng-lang-tutor详细迁移指南请参见 docs/OPENCLAW_DEPLOYMENT.md。
许可证
MIT License - 详见 LICENSE。
贡献
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致谢
- awesome-language-learning - 资源灵感来源
- Duolingo - 游戏化模型参考