learning-spaced-repetition

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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

使用 Leitner 或 SM-2 等算法设计间隔重复计划、抽认卡系统和检索练习，以实现长期保留。用于内存优化。激活“间隔重复”、“抽认卡”、“记忆”或“Anki 风格”。 来源：pauljbernard/content。

打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/pauljbernard/content --skill learning-spaced-repetition 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用

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