Qinling-Melon-Farmers/dsh-tutorloop ↗★ 0
dsh-tutorloop
Evidence-grounded learning for DeepSeek Harness: guided practice, feedback and spaced review with a local learning record.
安裝
$
npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add dsh-tutorloop說明文件
閱讀完整 README ↗首次使用
- 在会话中说明目标、基础和科目,保存学习档案。
- 选择工作区资料,例如
materials/lesson.pdf或materials/notes.md,也可选择公开网页。导入保留原文用于检索和练习,不自动生成可判分试卷。 - 确认哪些原文可以作为练习材料,哪些只是教师参考;答案与解析不混入学生题面。
- 从一个小任务开始,先独立尝试,卡住后再逐步提示。需要分项评分时在作答前确认要求;未准备评分标准的题先给定性反馈,已有答案后不补改标准。
- 独立作答。必要图像须全部成功加载并由你确认;缺图、不支持的图源或加载失败不能正常交卷。
- 主观题提交后复制批改请求,回到同一 DSH 会话让模型反馈。请求绑定具体练习与作答,面板读取对应反馈;待批改不是零分。
可以直接在会话中说:“导入 materials/lesson.pdf,先了解我的基础,再用小问题带我练习;反馈请引用材料和我的原句,最后安排复习。”