Learning Spaced Repetition Optimize long-term retention through scientifically-spaced review schedules. When to Use: Language learning, medical education, factual knowledge, certification prep Algorithms: Leitner system, SM-2, adaptive intervals based on performance CLI: /learning.spaced-repetition --content "vocabulary-list.csv" --algorithm "SM-2"
Output: Flashcard decks, review schedules, retention predictions Exit Codes: 0=success, 1=invalid algorithm, 2=insufficient content
Разработайте графики интервальных повторений, системы карточек и практику извлечения информации, используя такие алгоритмы, как Лейтнер или SM-2, для долгосрочного удержания. Используйте для оптимизации памяти. Активируется при «интервальном повторении», «карточках», «запоминании» или «стиле Anki». Источник: pauljbernard/content.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/pauljbernard/content --skill learning-spaced-repetition После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw