功能描述

通过视觉化图片帮助记忆英语单词的智能学习工具。支持创建学习计划、智能配图、词根词缀分析、音标标注，配合艾宾浩斯遗忘曲线实现高效记忆。适用于英语词汇学习、备考、日常积累等场景。

使用说明 (SKILL.md)

看图学英语

Name: English Visual Vocabulary
Author: bxwzan

🎯 Quick Reference

场景	操作示例	输出
创建学习计划	"帮我制定一个30天的英语词汇学习计划，每天20个单词"	学习计划表 + 每日任务清单
单词配图记忆	"帮我记忆单词 'abandon'，生成配图卡片"	单词卡片（图片+音标+释义+词根分析）
批量单词学习	"学习这10个单词：apple, banana, orange..."	批量单词卡片集
词根词缀分析	"分析单词 'unbelievable' 的词根词缀"	词根拆解图 + 记忆技巧
复习提醒	"按照艾宾浩斯曲线安排复习"	复习时间表 + 待复习单词列表
场景词汇	"学习关于'办公室'场景的10个单词"	场景化单词卡片 + 情境例句

📖 背景

痛点

记忆效率低：传统背单词依赖机械重复，缺乏情境关联，记忆留存率仅10-20%
抽象难理解：抽象词汇（如"perseverance"）难以通过文字定义形成深刻印象
学习动力不足：枯燥的单词表和纯文本学习容易让人失去兴趣
遗忘曲线陡峭：没有科学复习机制，学过的单词很快忘记
词根词缀知识缺失：不了解构词规律，无法举一反三

后果

词汇量增长缓慢，长期停滞在基础水平
考试备考周期长，效率低下
实际应用时想不起单词，沟通受阻
学习自信心受挫，放弃英语学习

价值

本Skill通过视觉记忆法解决以上问题：

🎨 双重编码理论：图片+文字双通道记忆，留存率提升至65%
🧠 情境化理解：图片提供具体情境，加深语义理解
📊 科学复习：艾宾浩斯曲线自动安排复习节点
🔍 词根拆解：揭示单词构词规律，举一反三
🎯 个性化计划：根据目标定制学习路径

🚀 使用方法

方法一：创建学习计划（推荐新手）

触发词：背单词、制定英语学习计划、帮我学英语

示例对话：

用户：我想在30天内背完1000个高频词汇
AI：好的！我来为你制定30天学习计划：
    - 每天35个新单词
    - 配合图片记忆
    - 自动生成词根分析
    - 按艾宾浩斯曲线安排复习
    
    [生成学习计划表]

工作流程：

评估用户水平和目标
创建个性化学习计划（每日/每周）
从词库中选择目标词汇
为每个单词生成视觉卡片
安排艾宾浩斯复习节点

方法二：单词卡片生成

触发词：记忆单词、单词卡片、生成单词配图

单个单词学习

用户：帮我记忆单词 'serendipity'

AI执行步骤：

获取单词信息
- 音标：/ˌserənˈdɪpəti/
- 词性：n. 名词
- 中文释义：意外发现珍宝的运气；机缘巧合
生成配图
- 使用 search_images 搜索 "serendipity concept" 或 "意外发现"
- 或使用 image_generate 生成艺术风格插图

词根词缀分析（标准格式）

单词: serendipity
音标: /ˌser.ənˈdɪp.ə.ti/
音节拆分: ser-en-dip-i-ty
词根分析:
  serendip - 锡兰旧称（斯里兰卡）
  -i- - 连接字母
  -ty - 名词后缀（状态/性质）
词源: 源自《锡兰三王子》童话故事
记忆: 塞伦迪普岛上的意外发现 → 机缘巧合

输出卡片

┌─────────────────────────┐
│    [配图：意外发现宝藏]    │
├─────────────────────────┤
│  serendipity            │
│  /ˌserənˈdɪpəti/        │
│  n. 意外发现珍宝的运气     │
├─────────────────────────┤
│  词根：serendip + -ity   │
│  例：Finding this book   │
│      was pure serendipity│
└─────────────────────────┘

批量单词学习

用户：学习这些单词：abandon, abstract, abundant, accelerate

AI执行步骤：

批量获取单词信息
并行生成/搜索配图（提高效率）
逐个输出卡片
生成总结文档供下载

方法三：词根词缀专项学习

触发词：词根学习、前缀后缀、构词法

用户：教我前缀 "un-" 的用法

输出：

前缀：un- = not (不，否定)

常见单词配图卡片：
1. unhappy (不开心的) [配图：悲伤表情]
2. unbelievable (难以置信的) [配图：震惊表情]
3. uncomfortable (不舒服的) [配图：坐立难安]
4. unfair (不公平的) [配图：天平倾斜]

记忆技巧：un- 放在形容词前，表示"相反"或"否定"

方法四：艾宾浩斯复习

触发词：复习单词、艾宾浩斯、安排复习

复习时间表：

学习后间隔：20分钟 → 1小时 → 9小时 → 1天 → 2天 → 6天 → 31天

示例：
2024-01-01 学习单词 abandon
├─ 第1次复习：2024-01-01 20分钟后
├─ 第2次复习：2024-01-01 1小时后
├─ 第3次复习：2024-01-02 早上
├─ 第4次复习：2024-01-03
├─ 第5次复习：2024-01-05
├─ 第6次复习：2024-01-08
└─ 第7次复习：2024-02-01

AI操作：

读取学习记录
筛选今日待复习单词
重新展示单词卡片（隐藏释义）
用户自测后显示答案
标记掌握程度（熟悉/模糊/忘记）

方法五：场景化词汇学习

触发词：场景单词、主题词汇、情境英语

用户：学习关于"咖啡店"的英语单词

输出：

☕ 咖啡店场景词汇

1. barista [配图：咖啡师]
   /bəˈriːstə/ n. 咖啡师
   
2. espresso [配图：浓缩咖啡]
   /eˈspresoʊ/ n. 浓缩咖啡
   词根：espress- (挤压) + -o
   
3. latte [配图：拿铁]
   /ˈlɑːteɪ/ n. 拿铁咖啡
   来源：意大利语 "牛奶"
   
... (更多单词)

情境对话示例：
"I'd like a grande latte with oat milk, please."

🔧 代码示例

调用脚本生成学习卡片

# 生成单个单词卡片
python scripts/generate_card.py --word "serendipity" --style "artistic"

# 批量生成
python scripts/generate_cards_batch.py --words "apple,banana,orange" --output "./cards/"

# 生成学习计划
python scripts/create_plan.py --days 30 --words-per-day 20 --level "intermediate"

自定义图片风格

# 卡通风格
python scripts/generate_card.py --word "happy" --style "cartoon"

# 写实风格
python scripts/generate_card.py --word "mountain" --style "realistic"

# 艺术风格
python scripts/generate_card.py --word "freedom" --style "artistic"

🎨 常见变体

1. 备考模式（四六级/雅思/托福）

自动加载考试词库
按考试频率排序
生成模拟测试题

2. 儿童英语启蒙

使用卡通风格图片
简化释义
添加趣味例句

3. 专业词汇学习

医学、法律、计算机等专业词库
专业术语解释
行业场景配图

4. 旅行英语

按国家/地区分类
实用短语
文化背景介绍

⚠️ 注意事项

图片版权

✅ 优先使用 image_generate 生成原创图片
✅ 使用 search_images 时，选择可商用的图片来源
✅ 在卡片中标注图片来源（如需）
❌ 避免使用明显受版权保护的图片

词根词缀准确性

词源信息参考权威词典（牛津、剑桥、韦氏）
多个来源交叉验证
标注词源语言（拉丁语、希腊语等）
提供历史演变背景

学习效果优化

每次学习不超过20个新单词（避免认知负荷过载）
配合听写、造句等多维度练习
定期测试巩固
根据掌握情况调整复习频率

个性化调整

允许用户指定图片风格偏好
支持自定义词库导入
可调整学习计划（加速/减速）
支持导出学习记录

📚 相关资源

内部资源

references/common_roots.md - 常见词根词缀手册
references/ebbinghaus_schedule.md - 艾宾浩斯复习时间表
references/vocabulary_lists/ - 各级别词库

外部资源

配合使用的Skill

image_generate - 生成单词配图
search_images - 搜索网络图片
echart - 生成学习进度图表

🔄 工作流程图

用户输入单词
    ↓
获取单词信息（音标/释义/例句）
    ↓
词根词缀分析
    ↓
生成/搜索配图
    ↓
组装单词卡片
    ↓
记录到学习日志
    ↓
安排艾宾浩斯复习
    ↓
定期提醒复习

💡 最佳实践

每日固定时间学习：建议早晨或睡前，形成习惯
主动回忆：看图片先猜单词，再显示答案
造句练习：用新学的单词造3个句子
关联记忆：将新单词与已知单词建立联系
多感官学习：配合发音音频，调动听觉

📞 技术支持

遇到问题？请提供以下信息：

学习的单词/词库
错误提示截图
预期效果 vs 实际效果

开始使用：只需说 "帮我背单词" 或 "制定英语学习计划"，AI将自动引导你开始视觉化词汇学习之旅！

安全使用建议

This skill appears coherent and focused on creating visual vocabulary cards and scheduling reviews. Before installing, note: 1) The scripts perform local file I/O (create ./cards, ./plans, ./reports, learning_log.json) — run them in a safe directory and avoid running as privileged user. 2) Image generation/search relies on external helper skills (image_generate/search_images) which may call third-party services; review those skills' permissions and privacy policies before allowing image/network access. 3) The word-info fetch is currently simulated in code (no real dictionary API calls), so verify data accuracy if you expect authoritative definitions/etymologies. 4) Minor implementation quirks (e.g., a relative import in generate_cards_batch.py may fail depending on working directory) are engineering issues, not security concerns. If you plan to run the scripts, inspect them locally and test in an isolated environment.

功能分析

Type: OpenClaw Skill Name: learn-english-with-images Version: 0.1.0 The 'learn-english-with-images' skill bundle is a legitimate educational tool designed for English vocabulary acquisition using visual aids and the Ebbinghaus forgetting curve. The included Python scripts (e.g., create_plan.py, ebbinghaus_reminder.py, and generate_card.py) perform standard file I/O operations to manage learning plans, logs, and markdown cards locally. There is no evidence of malicious intent, such as data exfiltration, unauthorized network access, or shell command injection; the code and instructions in SKILL.md are well-documented and strictly aligned with the stated purpose of the tool.

能力标签

crypto

能力评估

✓ Purpose & Capability

The name/description (visual vocabulary, learning plans, Ebbinghaus scheduling) match the included scripts and resources: plan generation, card generation, batch processing, and local learning logs. No unrelated credentials, binaries, or config paths are requested.

✓ Instruction Scope

SKILL.md stays on-task: it describes selecting vocab, generating images (via declared helper skills like image_generate/search_images), assembling cards, and scheduling reviews. The runtime instructions and scripts operate on local files (vocab lists, learning_log.json, output directories). There are no instructions to read system-wide configs, secret env vars, or send arbitrary data to unknown endpoints.

✓ Install Mechanism

No install spec is provided (instruction-only). The included Python scripts run locally and write to local directories; there are no downloads from external URLs or package-install steps in the manifest.

✓ Credentials

The skill requires no environment variables or credentials. All data access is local (references/ and generated output). The SKILL.md references external helper skills for images, which is appropriate for image generation/search.

✓ Persistence & Privilege

always is false and the skill does not request permanent platform privileges. Scripts create and modify only their own output files (plans, cards, learning_log.json) and do not change other skills' config or system-wide settings.

版本历史

v0.1.0

Initial release offering a comprehensive, visual English vocabulary learning tool. - Enables creation of personalized study plans with Ebbinghaus-based review reminders. - Supports generation of single-word or batch visual vocabulary cards, complete with pronunciation, root analysis, and contextual images. - Includes word root/prefix learning, scene-based vocabulary, and multiple study modes (test prep, children’s, professional, travel). - Allows customization of image style, study schedule, and vocabulary sources. - Provides best practices, resource links, and troubleshooting guidance for optimized learning.

元数据

Slug learn-english-with-images

版本 0.1.0

许可证 MIT-0

累计安装 0

当前安装数 0

历史版本数 1

常见问题

English Visual Vocabulary 是什么？

通过视觉化图片帮助记忆英语单词的智能学习工具。支持创建学习计划、智能配图、词根词缀分析、音标标注，配合艾宾浩斯遗忘曲线实现高效记忆。适用于英语词汇学习、备考、日常积累等场景。它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件，目前累计下载 97 次。

如何安装 English Visual Vocabulary？

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install learn-english-with-images」即可一键安装，无需额外配置。

English Visual Vocabulary 是免费的吗？

是的，English Visual Vocabulary 完全免费，采用 MIT-0 许可证，可自由下载、安装和使用。

English Visual Vocabulary 支持哪些平台？

English Visual Vocabulary 跨平台运行，可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用（cross-platform）。

谁开发了 English Visual Vocabulary？

由 bxwzan（@bxwzan）开发并维护，当前版本 v0.1.0。

English Visual Vocabulary