一、错题银行架构设计

创建三大核心数据库：语法错题库（含错误类型/正确结构/例句对比字段）、阅读题库（记录文章体裁/错题定位方法）、写作语料库（积累高频错误搭配与升级表达）。每个条目需包含原始题目图片、错误分析录音、相关知识点链接三个基础模块。

二、AI智能处理流程

1. 拍照上传错题后，用NotionAI自动识别题目文本并分类 2. 通过‘/askAI’命令获取该语法点的剑桥英语解释（如虚拟语气if从句的三种时态规则） 3. 自动关联历年高考真题中同类考点，形成知识网络图谱 4. 根据错误频率生成热力图，优先显示薄弱环节

基于SM-2间隔重复算法：首次错误→1天后复习→3天→1周→2周→1月。系统会： - 自动将到期复习题推送至每日学习看板 - 标记‘顽固错题’生成专项练习包 - 考前两周智能压缩复习范围，聚焦近3个月高频错题

Create a 'relative clauses' database template in Notion

在Notion中新建‘定语从句’数据库模板

Use AI to extract key points from cloze test questions

用AI自动提取完形填空的考点关键词

Set weekly review reminders for Sundays at 8 AM

设置每周日早8点的错题复习提醒

该方案将传统错题本升级为智能学习系统，通过AI自动归类+间隔复习+考点预测三重机制，帮助考生用20%时间解决80%的顽固错误。建议配合‘错题转化率’追踪表（正确率/复习耗时指标），考前一个月重点处理转化率低于30%的题型。