An OpenClaw skill for AI-powered tutoring of 6-12 year olds, combining Socratic questioning with adaptive difficulty.
一个面向6-12岁儿童的AI家教技能，部署在 OpenClaw 平台上。结合苏格拉底式引导和直接讲解两种教学法，以数学和科学为主。
- 🧠 AI主动出题 — 不是被动问答，而是AI根据孩子水平主动生成适合的题目
- 🎯 自适应难度 — 连续答对自动升级，遇到困难自动降级
- 💡 苏格拉底式引导 — 不直接给答案，用提问引导孩子自己思考
- 🎨 兴趣场景化 — 喜欢恐龙？数学题就用恐龙当场景
- 📊 学习报告 — 自动生成家长报告：正确率、薄弱点、进步趋势
- 📚 人教版对齐 — 1-6年级知识点完整覆盖，与教材同步
kid-tutor/
├── SKILL.md # 核心技能定义（OpenClaw读取）
├── references/
│ ├── curriculum.md # 1-6年级知识图谱（数学+科学）
│ ├── pedagogy.md # 苏格拉底教学法 + 适龄语言策略
│ └── question-templates.md # 题目模板库
├── scripts/
│ ├── manage_profile.py # 学生档案管理
│ └── generate_report.py # 家长报告生成
└── README.md
clawhub install kid-tutorcd ~/.openclaw/workspace/skills
git clone https://github.com/lixiang1076/kid-tutor.git安装后，在 OpenClaw 对话中即可触发。示例：
你: 帮我家孩子出几道数学题，他8岁，三年级
AI: 好呀！我先了解一下你家宝贝 🌟 他叫什么名字？平时喜欢什么？
# 初始化学生档案
python3 scripts/manage_profile.py data/kid-tutor/xiaoming init \
--name 小明 --age 8 --grade 3 --interests "恐龙,太空"
# 查看档案
python3 scripts/manage_profile.py data/kid-tutor/xiaoming show
# 生成最近7天学习报告
python3 scripts/generate_report.py data/kid-tutor/xiaoming --days 7| 场景 | 策略 |
|---|---|
| 孩子答对 | 热情鼓励 + "你是怎么想的？" |
| 孩子答错 | 不说"错了"，追问引导："有意思！如果按你说的算呢？" |
| 引导2-3轮仍困难 | 切换讲解模式，用生活类比讲清楚 |
| 连续3题正确 | 自动提升难度 |
| 孩子跑题 | 温和拉回："哈哈，回头聊这个！先把这题搞定？" |
| 孩子沮丧 | 安慰 + 建议休息："这题确实有点难，要不先休息一下？" |
- ✅ 只讨论学习相关内容
- ✅ 永远正面鼓励，不评判能力
- ✅ 保护儿童隐私
- ❌ 绝不说"你太笨了"或类似否定语
- ❌ 不收集敏感个人信息
An OpenClaw skill that turns your AI assistant into a personalized tutor for elementary school children (ages 6-12), focusing on math and science.
- Socratic Teaching — Guides children to discover answers through questioning, never gives answers directly
- Adaptive Difficulty — Auto-adjusts based on performance (3 correct → level up)
- Interest-based Contextualization — Loves dinosaurs? Math problems feature dinosaurs
- Parent Reports — Generates markdown reports with accuracy, weak spots, and progress trends
- PEP Curriculum Aligned — Covers grades 1-6 Chinese national curriculum (人教版)
- OpenClaw installed and configured
- Python 3.8+
- Any LLM backend (works with OpenAI, Claude, Gemini, local models, etc.)
MIT
Issues and PRs welcome! Ideas for improvement:
- Voice interaction (for younger children who can't type)
- Image generation for geometry/science diagrams
- English language support
- More subjects (Chinese language, English)
- Spaced repetition system
- Integration with school curriculum schedules