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大家好,我是杰克王,AI 算法 6 年老兵。
刷题备考两年,朋友说他每天做完一套卷子的路径是这样的:
做完一套卷子 → 对答案 → 叹口气 → 翻篇 → 明天继续
真正提分的那一步——错题归类、原因分析、二刷追踪——因为太麻烦,往往被跳过。
他不是懒。是整理这件事本身就很"反人性":做完题已经很累了,这时候还要打开 Excel,一道道复制题目、填分类、写原因,精力早就耗光了。
这件事有多普遍?
每年参加国考的超过 200 万人。大家都知道要整理错题,但能坚持下来的屈指可数。原因只有一个:整理的成本太高,高过了它带来的收益感。
有人用纸质错题本,后来翻不到;有人开 Excel,填了三天放弃了;有人拍照存手机,后来找不到;有人交给 APP,数据存在别人服务器上,换平台全没了。
这个叫 朱批录(kaogong-study-tracker) 的开源项目想解决的,就是这个问题。
它是什么
朱批录是一个专为考公备考设计的 AI Agent Skill。67 个 Star(截至 2026-07-03),MIT 协议开源,JavaScript 实现。
核心设计理念只有一句话:让"做完题之后的整理"变得几乎不需要努力。
你只需要把错题截图发出来,或者发一句"今天判断推理错了8道",剩下的它来做。

过去的整理方式 vs. 朱批录
| 环节 | 传统方式 | 朱批录 |
|---|---|---|
| 记录错题 | 手动复制题目到 Excel / 纸质本 | 发截图,AI 自动提取题目内容 |
| 错因归类 | 凭记忆手填 | 自动推测(知识点不会 / 粗心 / 时间不够) |
| 进度追踪 | 手动统计各模块对错数 | 一句话汇报,自动统计7日准确率 |
| 回顾提醒 | 靠自律 | 每天21:00主动发消息,指出最弱模块 |
| 数据导出 | 手动整理 | 说"导出错题本",生成含截图的 .xlsx |
| 数据安全 | 存第三方 App | 本地优先,数据在你自己的电脑里 |
主要功能拆解
截图发出去,自动识别
发一张错题截图,朱批录调用你配置的多模态模型(支持 qwen3-vl、kimi-k2.5、claude-sonnet-4-6 等),自动提取题目内容、所属科目、正确答案,以及错误原因推测。
图形推理这类视觉题也支持——AI 会生成视觉描述,比如"每行第3个图形等于第1、2个图形的箭头叠加,重复箭头消去",这种信息存起来,后续复习比看截图还清楚。

自然语言打卡
不想截图也没关系,直接说:
今天行测做完了,言语4错,判断8错,数量5错,资料3错
朱批录记下进度,统计各模块7日准确率,自动找出弱项。
每天21:00主动来找你
它不等你主动问。每天晚上9点,主动发一条消息:当天总结、最弱模块在哪里、明天建议做什么。
导出可以发给 AI 继续分析的错题本
说"导出错题本",生成一份包含两个 Sheet 的 .xlsx 文件——错题内容、错因标签、二刷状态、截图原图全都在里面。
这份文件可以直接发给 Kimi 或 ChatGPT,让它帮你分析近期弱点趋势,给出复习建议。

晚间提醒 + 定时总结

数据存在哪里
本地优先——所有错题数据(包括截图)默认存在你自己电脑的 ~/.kaogong-study-tracker/ 里,不经过任何第三方服务器。
~/.kaogong-study-tracker/data/
├── daily/
│ ├── 2026-03-15.json ← 每天的套题成绩
│ └── ...
├── wrong_questions.json ← 所有错题(累积)
├── stats_cache.json ← 7日模块准确率
└── exports/
└── 备考记录_2026-03-17.xlsx
国考行测5个模块全支持,省考、事业单位联考、选调生考试也覆盖。
如何接入
项目不绑定特定平台——只要你的 Agent 能读取 SKILL.md、运行本地脚本、调用多模态模型,就可以接入。Trae、Cursor、OpenClaw、飞书、Telegram 都能用。
# 克隆到 agent skills 目录
git clone https://github.com/KaguraNanaga/kaogong-study-tracker
# 安装依赖
cd kaogong-study-tracker
npm install
pip install openpyxl
如果你的 Agent 支持定时任务,配置每天 21:00 运行晚间总结:
node scripts/daily_summary.js
真正解决的问题
备考失败,很少是因为刷题量不够。多数是因为同样的题型反复错、错因没有归纳、弱项从没被认真盯过。
朱批录没有教你怎么做题,但它把"做完题之后应该做的事"这一步的门槛降到了几乎为零。
这正好击中了备考者最难坚持的痛点。
仓库地址:https://github.com/KaguraNanaga/kaogong-study-tracker[1]
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引用链接
[1]https://github.com/KaguraNanaga/kaogong-study-tracker
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