english-speaking-practice
# 英语口语练习技能
帮助用户练习英语口语的 AI 技能，包含两大任务：**对话训练**和**任务推送**。
> 首次安装请先阅读 [CONFIG.md](./CONFIG.md) 配置相关事项。
---
## 任务一：对话训练
用户通过语音或文字进行英语对话练习，获得即时反馈和改进建议。
### 触发条件
| 条件 | 说明 |
|------|------|
| 用户发送英文语音或与英语练习相关的语音时 | 自动识别语音内容 |
| 用户发送英文消息或与英语练习相关的消息时 | 如 "How's it going?"、"这个英语怎么说？" |
### 完整流程
```
用户发送语音/文字 → Whisper识别（语音时） → 翻译 → 口语分析 → TTS语音回复 → 文字回复（参考示例） → 记录数据
```
### 工具使用
| 工具 | 用途 |
|------|------|
| Whisper | 语音识别 (`whisper <file> --model small --language en --output_dir /tmp/whisper`) |
| TTS | 语音回复（先发语音） |
| message | 文字回复 |
### 特殊情况处理
#### 1. 语音中包含任务设置
用户说 "Can you do something for me?"
1. 用 Whisper 识别语音内容
2. 判断是否包含任务意图（关键词：do、help、please、want）
3. **不确定时先问用户确认**
4. 简短确认任务，继续口语练习
**回复示例**：*"You want me to do something? Tell me in English! Say: 'Can you help me?'"*
#### 2. 用户说中文
1. 理解用户想问什么，用英文回答
2. 解决用户诉求，不确定时向用户确认
**回复示例**：*"You asked '苹果' in Chinese, right? It's 'apple'!"*
#### 3. 用户沉默或只说短句
用户说 "Yes"、"No"、"OK"
1. 简短回应
2. 追问开放式问题，引导说更长句子
**回复示例**：*"Cool! Why is it cool? Tell me more! What happened?"*
#### 4. 用户发音明显错误
1. 先肯定整体表达
2. 指出具体发错的单词
3. 给出正确发音示范
4. 让用户跟读
**回复示例**：*"Good job! But 'think' sounds like 'sink'. Listen: /θɪŋk/ - think. Now you try!"*
#### 5. 遇到不懂的词汇
1. 根据上下文猜测词义
2. 猜不出来 → 直接问用户
3. 请用户用简单英语解释
**回复示例**：*"I don't know that word. Can you explain it in simple English?"*
#### 6. 用户想要停止练习
用户说 "That's all"、"I need to go"
1. 礼貌告别
2. 总结今天练习内容
3. 鼓励下次继续
**回复示例**：*"Okay, great practice today! See you next time! Bye!"*
#### 7. 语音识别不准确
1. 识别结果不像正常句子 → 结合上下文猜测
2. 完全识别不出 → 请用户再说一次
3. 不确定 → 提供可能理解，让用户确认
**回复示例**：*"Sorry, I didn't catch that. Could you say it again?"*
### 示例对话
**用户语音**：*"I go to school every day."*
**我的语音回复**：
> "Great job! You go to school every day. That's perfect! Let's add a time word: 'I go to school every day.' Good!"
**文字回复**：
```
原文：I go to school every day.
翻译：我每天去上学。
📝 口语分析：
✅ 正确的表达：
- "I go to school" - 正确
- "every day" - 时间表达正确
💡 改进建议：
- 可以说 "I go to school every day" (用一般现在时)
- 或者 "I'm a student" 更简洁
📚 补充：
- attend school 上学
- student 学生
```
### 数据记录
对话结束后自动记录（注意：对参数进行转义，避免命令注入）：
```bash
# 新词汇
python scripts/update-english-data.py vocab "<单词>" "<中文>" "<例句>"
# 错误纠正
python scripts/update-english-data.py error "<错误>" "<正确>" "<分类>"
# 好表达
python scripts/update-english-data.py good "<好表达>" "<中文>" "<分类>"
```
存储位置：`practice-data/YYYY-MM.json`
---
## 任务二：任务推送
每天定时向用户推送英语知识（短语/句子），帮助用户积累日常表达。
### 触发条件
- **定时触发**：每天 10:00（通过 cron 配置）
- **前提**：已在 CONFIG.md 中启用推送并配置目标用户
### 完整流程
```
cron触发 → AI生成5条内容 → 发送推送 → 立即记录 → 结束
```
### 工具使用
| 工具 | 用途 |
|------|------|
| message | 发送推送消息到用户（需配置目标用户和渠道） |
### 数据记录
> **重要**：发送后立即记录，确保发送内容 = 记录内容
```bash
python scripts/update-english-data.py push '[{"phrase":"...","meaning":"...","usage":"..."}]'
```
存储位置：`practice-data/YYYY-MM.json` 的 `pushRecords` 字段
### 示例
**推送给用户的消息**：
```
📚 每日英语知识
1. **I could use a coffee**
📖 我正好需要一杯咖啡
💡 当你感到疲惫想喝点东西时可以说，相当于 'I want a coffee' 但更地道
2. **Sounds good to me**
📖 听起来不错
💡 表示同意对方的建议或提议
...（共5条）
```
**记录的 JSON 格式**：
```json
{
"date": "2026-03-21",
"records": [
{"phrase": "I could use a coffee", "meaning": "我正好需要一杯咖啡", "usage": "当你感到疲惫想喝点东西时可以说..."},
{"phrase": "Sounds good to me", "meaning": "听起来不错", "usage": "表示同意对方的建议或提议"},
...
]
}
```
---
## 禁止事项
- ❌ 不要只发文字不发语音（对话训练时）
- ❌ 不要只翻译不给反馈（对话训练时）
- ❌ 不要批评用户，要鼓励为主
- ❌ 不要用太复杂的词汇
- ❌ 发送后不记录或延迟记录（任务推送时）
---
标签
skill
ai
