Adaptive Student Agent 是一个面向学生的本地优先自适应调度 Agent。
它用于处理学生真实生活中的动态时间安排：固定课表、课程取舍、科研任务、课程作业、竞赛项目、语言学习、健身社交、碎片时间、临时变动、主动提醒和每日复盘。
普通日历只能记录时间，普通待办只能记录任务。
学生真正需要的是一个能持续回答这些问题的数字员工：
- 现在这段时间应该做什么
- 计划发生变化后，今天剩下的时间怎么重排
- 哪些任务应该保护，哪些任务可以压缩或推迟
- 这件事做完后有什么产出，下一步是什么
- 今天的偏差会怎样影响明天和本周计划
Adaptive Student Agent 的目标不是生成一张漂亮但无法执行的计划表，而是在现实不断变化时，用最小代价保持学习、科研、生活和项目推进不失控。
第一版重点实现：
- 学生初始运行档案
- 固定课表和课程策略
- 长期目标和项目池
- 每日动态计划
- 临时变动重排
- 碎片时间建议
- 任务开始和完成记录
- 新任务和想法捕获
- 每日复盘
- 主动提醒和状态检查
- Tools 与 Skills 预留架构
- 飞书通知接口
- SQLite 本地状态存储
- Markdown 和 JSON 输出
系统支持七类高频交互：
| 命令 | 作用 |
|---|---|
| daily | 生成当天计划 |
| update | 汇报临时变动并重排 |
| now | 询问当前碎片时间做什么 |
| start | 记录开始一个任务 |
| finish | 记录完成一个任务 |
| capture | 捕获新任务或新想法 |
| review | 每日复盘 |
示例：
adaptive-agent daily "今天按课表排，晚上可能健身"
adaptive-agent update "今晚18:00-22:00健身吃饭"
adaptive-agent now "地铁20分钟，状态一般"
adaptive-agent start "精读 Mask2Former Method，预计60分钟"
adaptive-agent finish "读完了，整理两个实验点，decoder还没完全懂"系统使用几组核心标签来判断计划如何调整：
| 标签 | 含义 |
|---|---|
| L0 / L1 / L2 / L3 | 变动等级 |
| V0 / V1 / V2 / V3 | 确认等级 |
| R0 / R1 / R2 / R3 | 时间块刚性 |
| P0 / P1 / P2 / P3 | 任务优先级 |
| C0 / C1 / C2 / C3 | 课程听课策略 |
每次重排必须回答：
- 触发了什么变动
- 哪些时间块受影响
- 哪些任务被移动、压缩或推迟
- 保留了哪些高优先级任务
- 本次调整的代价是什么
- 下一次检查时间是什么
当前 MVP 技术栈：
- Python
- LangGraph
- FastAPI
- SQLite
- SQLAlchemy
- APScheduler
- Typer CLI
- 飞书 Bot
- MCP-ready 工具层
当前仓库处于 scaffold 阶段。
第一阶段目标是先跑通本地闭环：
初始档案
↓
每日计划
↓
用户 start
↓
定时检查
↓
用户 finish
↓
记录产出
↓
临时 update
↓
动态重排
↓
每日 review
↓
更新偏好和明日计划
本项目会采用 agent-first 的仓库组织方式。
docs 是系统知识库
AGENTS.md 是 Agent 阅读地图
skills 是工作方法包
tools 是动作能力包
graph 是调度器
domain 是规则核心
storage 是状态记忆
scheduler 是主动提醒来源
integrations 是外部接口
output 是可读和可执行产物
- README 面向人类阅读，使用中文。
- AGENTS.md、docs、skills、schema 面向 Agent 和工程协作，使用英文。
- AGENTS.md 只做地图，不写成长篇说明书。
- docs 是系统知识库和长期事实源。
- tools 是动作能力，必须有权限等级。
- skills 是工作方法，必须有触发条件和输出格式。
- domain 里放调度规则，不能只写在 prompt 里。
- 每次复杂改动必须有 exec plan。
- 每次重排必须说明代价。
- 高风险变动必须强确认。
当前阶段只做仓库骨架，不急着接外部系统。
v0.1 先实现：
- repo scaffold
- AGENTS.md
- docs index
- domain enums
- tools registry
- skills registry
- output schema
- CLI 占位命令
- pytest 基础测试
v0.1 暂不实现：
- Google Calendar OAuth
- ClickUp 双向同步
- MCP server
- Web UI
- 微信读取
- 屏幕监控
- 完整科研 Agent 自动化
| 版本 | 目标 |
|---|---|
| v0.1 | 本地 MVP，跑通 daily / update / now / start / finish / capture / review |
| v0.2 | 飞书双向交互，支持提醒和快捷回复 |
| v0.3 | Google Calendar 接入，支持读取和写入时间块 |
| v0.4 | ClickUp 接入，支持任务同步 |
| v0.5 | MCP 工具层，接入低风险外部工具 |
| v0.6 | Research Skill 模块，接入科研助手能力 |
Adaptive Student Agent 是一个面向学生的 24 小时主动调度数字员工。
它以长期目标和固定课表为基础，以任务系统和日历系统为工具底盘，支持 daily、update、now、start、finish、capture、review 七类交互。它能根据长期、中期、短期、即时变动进行分级处理，并通过不同确认等级保护重大决策。它会主动提醒、主动询问状态、记录实际产出、更新任务进度，并通过复盘和执行偏差持续学习用户习惯。