系列文章: Deeptutor (5/7)
TutorBot：打造你的個人 AI 家教，有記憶、有個性、會主動提醒你
大多數 AI 工具的關係是這樣的：你去找它，它回應你，然後沉默，等你下次再來。
TutorBot 的設計，想打破這個模式——它不只是等你問，它會主動找你。
這篇講的是 TutorBot 的設計邏輯，以及怎麼把它設定成真正符合你學習節奏的 AI 家教。
TutorBot 是什麼
TutorBot 是 DeepTutor 裡的 AI 家教代理人（Agent）。每一個 TutorBot 有三個獨立的屬性：
- 個性（Personality）：教學風格、說話方式、互動態度
- 記憶（Memory）：只屬於這個 TutorBot 的記憶空間，和其他 TutorBot 完全隔離
- 主動行動能力：可以設定主動提醒、複習排程，在你沒有打開 DeepTutor 的時候透過其他平台找你
你可以創建多個 TutorBot，每一個負責不同的學習領域——一個嚴格的數學教練、一個輕鬆的語言練習夥伴、一個技術面試模擬官，互不干擾。
創建你的第一個 TutorBot
在 DeepTutor 的 TutorBot 管理頁面，點擊「建立新 TutorBot」，進入設定流程。
Step 1：命名和基本定位
給它取個名字，然後定義它的角色：
名稱：Maya
角色定位：Python 資料科學教練
負責領域：Pandas、NumPy、Scikit-learn、資料視覺化
目標：幫助我準備資料工程師轉職面試
Step 2：選擇教學風格模板
DeepTutor 提供幾個內建的教學風格 Soul Template：
| 風格 | 特點 | 適合場景 |
|---|---|---|
| Socratic | 用提問引導思考，不直接給答案 | 概念深度理解、哲學式學習 |
| Coach | 鼓勵型，著重進步和信心 | 高壓學習環境的緩衝、初學者 |
| Rigorous | 嚴格要求精確，不接受模糊 | 技術深度、考試準備 |
| Mentor | 分享經驗和實戰智慧，多類比 | 職涯發展、技術選型 |
| Custom | 完全自訂個性描述 | 有特定需求的進階用戶 |
Step 3：自訂個性描述（Optional but powerful）
如果你選 Custom，可以用自然語言描述你想要的教學風格：
你是一位在科技公司有十年經驗的資深資料工程師。
說話直接，不喜歡繞彎子。當我的理解有錯誤時，
直接說「這個想法有個問題：」然後解釋清楚。
每次幫我解題後，都問我「你能用自己的話重新解釋這個概念嗎？」
如果我說不清楚，再帶我走一次。
這種層次的個性描述，會讓 TutorBot 的互動風格非常有個性，而不是通用感的 AI 回應。
Step 4：設定學習記憶種子
告訴這個 TutorBot 你的起始狀態：
學習者背景：
- 有 2 年 Python 基礎，用過 Pandas 做過基本資料清理
- 熟悉 SQL，對機器學習算法的直觀理解薄弱
- 目標：6 個月內通過資料工程師面試
- 弱點：Pandas groupby 的進階用法、模型評估指標
這個種子資訊會成為 TutorBot 記憶的初始內容，之後每次互動都會持續累積更新。
設定主動提醒
TutorBot 的主動行動能力，是把「被動工具」變成「主動夥伴」的關鍵。
在 TutorBot 設定頁的「Proactive Settings」，可以設定幾種提醒模式：
學習排程提醒
每天 21:00 提醒我複習今天學的東西
每週日上午發一份「本週學習摘要」和「下週建議重點」
間隔複習（Spaced Repetition）提醒
DeepTutor 的 TutorBot 可以追蹤你學過的知識點，根據遺忘曲線自動安排複習時機：
- 學完後 1 天、3 天、7 天、14 天、30 天各提醒一次
- 每次提醒附帶一道測驗題，確認記憶還在
進度停滯提醒
如果我超過 3 天沒有學習紀錄，主動傳訊息問我狀況，
不要說教，就是輕描淡寫地說「你最近還好嗎，要繼續 Python 的部分嗎？」
連接到你的常用平台
TutorBot 支援多個訊息平台，讓它在你最自然的地方出現：
Telegram（最推薦）
- 在 TutorBot 設定頁找到「連接 Telegram」
- 掃描 QR Code 或輸入 Telegram Bot Token
- 完成後，TutorBot 的所有主動提醒都會透過 Telegram 送達
- 你也可以直接在 Telegram 裡對話，不需要打開 DeepTutor 網頁
Discord
適合已經在 Discord 上有學習社群的用戶——TutorBot 可以加入你的 Discord Server，在指定頻道互動。
如果你不想多裝 App，可以選擇 Email——每日學習摘要和複習提醒會寄到你的信箱。
多個 TutorBot 的管理策略
如果你在學習多個主題，建議按主題分開創建 TutorBot，不要讓一個 TutorBot 負責太多領域。
記憶隔離是關鍵——「Python 教練」不需要知道你在學日文、「日文老師」不需要了解你的機器學習進度。混在一起反而讓每個 TutorBot 的個性和記憶變得模糊。
一個合理的配置例子：
| TutorBot | 負責領域 | 風格 | 主動提醒 |
|---|---|---|---|
| Maya | 資料科學 Python | Rigorous | 每天 21:00 |
| Kino | 日文學習 | Coach | 每天 8:00 |
| Lex | 系統設計 | Mentor | 每週一次 |
TutorBot 的 Team Mode
當你遇到複雜的問題，TutorBot 可以啟動 Team Mode——生成子代理人來協助處理不同面向的任務，最後整合結果給你。
這個功能在處理跨領域問題時特別有用：
「我需要設計一個即時推薦系統。
請幫我同時研究：資料管線架構、機器學習模型選擇、
低延遲推理的實作方式，然後整合成一份設計建議。」
TutorBot 會拆出三個子任務分別處理，再整合成完整的回答。
讓 TutorBot 真正發揮作用的關鍵
設定好 TutorBot 只是第一步——它能不能真的幫到你，很大程度取決於你有沒有認真給它記憶。
每次學完一個重要概念，主動告訴 TutorBot：
「我剛學完 Transformer 的 Self-Attention，
我的理解是 [你的理解]，你幫我記住這個，
並且在三天後出一題考我。」
這不是 TutorBot 應該自動做的事——主動餵記憶、主動請它安排複習，這個習慣養起來，TutorBot 才能從「有個性的 AI 助理」升級成「真的懂你學習進度的夥伴」。