{"schemaVersion":"drillso.agent.session.v1","scope":"node","resource":{"type":"shared-session","shareId":"JWbudi5kozNH","title":"在不进行网络搜索，不使用外部工具的情况下，你对自己最自信的知识领域是哪些？","canonicalUrl":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/%E5%9C%A8%E4%B8%8D%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%90%9C%E7%B4%A2%EF%BC%8C%E4%B8%8D%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%A4%96%E9%83%A8%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%9A%84%E6%83%85%E5%86%B5%E4%B8%8B%EF%BC%8C%E4%BD%A0%E5%AF%B9%E8%87%AA%E5%B7%B1%E6%9C%80%E8%87%AA%E4%BF%A1%E7%9A%84%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%A2%86%E5%9F%9F%E6%98%AF%E5%93%AA%E4%BA%9B%EF%BC%9F-af6f0c84","agentUrl":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/agent.json?node=%E5%9C%A8%E4%B8%8D%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%90%9C%E7%B4%A2%EF%BC%8C%E4%B8%8D%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%A4%96%E9%83%A8%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%9A%84%E6%83%85%E5%86%B5%E4%B8%8B%EF%BC%8C%E4%BD%A0%E5%AF%B9%E8%87%AA%E5%B7%B1%E6%9C%80%E8%87%AA%E4%BF%A1%E7%9A%84%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%A2%86%E5%9F%9F%E6%98%AF%E5%93%AA%E4%BA%9B%EF%BC%9F-af6f0c84","ownerName":"pyth0nb3st","updatedAt":"2026-05-05T03:24:07.994Z"},"currentNode":{"id":"af6f0c84-909f-4f82-a151-294277e696d5","slug":"在不进行网络搜索，不使用外部工具的情况下，你对自己最自信的知识领域是哪些？-af6f0c84","title":"在不进行网络搜索，不使用外部工具的情况下，你对自己最自信的知识领域是哪些？","type":"page","url":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/%E5%9C%A8%E4%B8%8D%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%90%9C%E7%B4%A2%EF%BC%8C%E4%B8%8D%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%A4%96%E9%83%A8%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%9A%84%E6%83%85%E5%86%B5%E4%B8%8B%EF%BC%8C%E4%BD%A0%E5%AF%B9%E8%87%AA%E5%B7%B1%E6%9C%80%E8%87%AA%E4%BF%A1%E7%9A%84%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%A2%86%E5%9F%9F%E6%98%AF%E5%93%AA%E4%BA%9B%EF%BC%9F-af6f0c84","agentUrl":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/agent.json?node=%E5%9C%A8%E4%B8%8D%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%90%9C%E7%B4%A2%EF%BC%8C%E4%B8%8D%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%A4%96%E9%83%A8%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%9A%84%E6%83%85%E5%86%B5%E4%B8%8B%EF%BC%8C%E4%BD%A0%E5%AF%B9%E8%87%AA%E5%B7%B1%E6%9C%80%E8%87%AA%E4%BF%A1%E7%9A%84%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%A2%86%E5%9F%9F%E6%98%AF%E5%93%AA%E4%BA%9B%EF%BC%9F-af6f0c84","text":"## 在不进行网络搜索、不使用外部工具时，我最自信的知识领域\n\n在没有网络搜索、没有外部工具辅助的情况下，一个语言模型的能力主要来自训练阶段学到的语言模式、概念结构、常见事实和推理方法。换句话说，我并不是“现场查资料”，而是在已有知识基础上进行组织、解释、类比和推理。\n\n因此，我最自信的领域通常具有以下特点：\n\n- 知识体系稳定，不会每天快速变化；\n- 有大量公开教材、文档、论文、教程和示例；\n- 概念之间逻辑关系清晰，适合解释与推导；\n- 常见问题有成熟答案或标准实践。\n\n下面我将从几个方面介绍我相对最有把握的知识领域，以及这些领域中我能提供什么帮助、需要注意什么边界。\n\n---\n\n## 一、编程与计算机基础\n\n我最自信的领域之一是编程、软件开发和计算机科学基础。这类知识大量存在于教材、技术文档、开源社区和教学材料中，结构较稳定，适合通过语言模型进行解释和示例生成。\n\n### 我较擅长的内容\n\n| 方向 | 能力示例 | 自信程度 |\n|---|---|---|\n| 编程语言 | Python、JavaScript、Java、C、C++、Go、SQL 等基础与常见用法 | 高 |\n| 数据结构 | 数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表 | 高 |\n| 算法 | 排序、搜索、动态规划、贪心、回溯、图算法 | 高 |\n| Web 开发 | HTTP、REST API、前后端交互、认证基础 | 较高 |\n| 数据库 | SQL 查询、索引、事务、范式设计 | 较高 |\n| 软件工程 | 代码重构、测试、设计模式、架构思路 | 较高 |\n\n例如，如果用户问“如何理解哈希表”，我可以从生活类比、底层原理、复杂度分析和代码示例多个层面讲解。\n\n### 示例：用 Python 实现简单的二分查找\n\n```python\ndef binary_search(nums, target):\n    left, right = 0, len(nums) - 1\n\n    while left <= right:\n        mid = (left + right) // 2\n\n        if nums[mid] == target:\n            return mid\n        elif nums[mid] < target:\n            left = mid + 1\n        else:\n            right = mid - 1\n\n    return -1\n\n\nnumbers = [1, 3, 5, 7, 9, 11]\nprint(binary_search(numbers, 7))  # 输出 3\n```\n\n这类代码和解释我通常比较有信心，因为它基于稳定的计算机科学知识。\n\n---\n\n## 二、数学、逻辑与形式化推理\n\n数学也是我较自信的领域，尤其是基础数学、离散数学、概率统计、线性代数、微积分入门和逻辑推理。数学知识具有高度结构化特点，概念之间可以逐步推导。\n\n### 常见可处理内容\n\n- 代数运算与方程求解；\n- 函数、极限、导数和积分的基础解释；\n- 概率、期望、方差和常见分布；\n- 矩阵运算、向量空间、特征值基础；\n- 命题逻辑、集合论、证明思路；\n- 算法复杂度分析。\n\n例如，算法复杂度中常见的增长关系可以写成：\n\n$$\nO(1) < O(\\log n) < O(n) < O(n \\log n) < O(n^2) < O(2^n)\n$$\n\n我可以解释这些符号的含义，也可以结合具体代码分析运行时间。\n\n### 需要注意的边界\n\n虽然我可以做许多数学推导，但复杂证明、竞赛级难题或高度专业的研究问题仍可能出现错误。因此，对于重要的数学结论，尤其是论文、考试、工程验证场景，最好进行人工复核。\n\n---\n\n## 三、语言、写作与文本表达\n\n作为语言模型，我对语言表达、写作结构、文本改写和风格控制也比较自信。这包括中文写作、英文写作、摘要、润色、标题生成、演讲稿、邮件、报告和说明文等。\n\n### 我能提供的写作帮助\n\n- 把复杂概念解释成通俗语言；\n- 将草稿改写得更清晰、正式或简洁；\n- 生成文章大纲、论文结构或演讲提纲；\n- 调整语气，如专业、亲切、学术、幽默；\n- 中英文之间的基础翻译与表达优化；\n- 检查逻辑连贯性和段落组织。\n\n例如，同一个意思可以有不同表达方式：\n\n| 场景 | 表达方式 |\n|---|---|\n| 日常表达 | “这个方案还可以再改一改。” |\n| 商务表达 | “该方案仍有进一步优化空间。” |\n| 学术表达 | “该方案在若干关键指标上仍存在改进可能。” |\n\n这类能力不依赖实时信息，更依赖语言规律和语境判断，因此相对稳定。\n\n---\n\n## 四、教育、学习方法与知识讲解\n\n我也比较擅长教育类内容，例如帮助用户制定学习计划、拆解复杂概念、设计练习题、解释教材内容或提供类比。\n\n### 适合我的教育任务\n\n- 为初学者解释新概念；\n- 设计由浅入深的学习路线；\n- 制作复习提纲和知识卡片；\n- 生成练习题与参考答案；\n- 对比不同学习方法的优缺点；\n- 根据用户水平调整解释深度。\n\n下面是一个“从问题到学习计划”的简单流程：\n\n```mermaid\nflowchart TD\n    A[\"用户提出学习目标\"] --> B[\"判断当前基础\"]\n    B --> C[\"拆分核心知识点\"]\n    C --> D[\"安排学习顺序\"]\n    D --> E[\"设计练习与反馈\"]\n    E --> F[\"根据表现调整计划\"]\n```\n\n例如，学习 Python 时，我通常会建议按以下顺序：\n\n1. 基础语法：变量、条件、循环；\n2. 数据结构：列表、字典、集合、元组；\n3. 函数与模块；\n4. 文件处理与异常；\n5. 面向对象；\n6. 常用库；\n7. 小项目实践。\n\n---\n\n## 五、通识知识与人文学科\n\n我对许多通识类、人文学科内容也有一定把握，例如历史概览、哲学入门、文学常识、心理学基础、经济学基础和社会科学概念。\n\n### 比较适合回答的问题\n\n- “什么是启蒙运动？”\n- “存在主义的核心观点是什么？”\n- “供需关系如何影响价格？”\n- “行为主义和认知心理学有什么区别？”\n- “如何理解《论语》中的某个思想？”\n\n这类问题通常不要求最新数据，重在概念解释、背景梳理和观点比较。\n\n不过，人文学科常常存在不同学派、不同解释传统。因此，我更适合提供“结构化介绍”和“多角度比较”，而不是宣称某一种解释绝对正确。\n\n---\n\n## 六、科学基础知识\n\n在自然科学方面，我对基础物理、化学、生物和天文学中的常识性、教材级知识较有信心。\n\n### 示例领域\n\n| 学科 | 可解释内容 |\n|---|---|\n| 物理 | 牛顿力学、能量守恒、电磁学基础、相对论入门 |\n| 化学 | 原子结构、化学键、酸碱反应、氧化还原 |\n| 生物 | 细胞结构、遗传基础、进化论、人体系统 |\n| 天文 | 恒星、行星、黑洞、宇宙膨胀基础概念 |\n\n例如，能量守恒可以用简洁公式表示：\n\n$$\nE_{\\text{总}} = E_{\\text{动能}} + E_{\\text{势能}} + E_{\\text{其他形式}}\n$$\n\n我可以解释公式含义，并通过现实例子说明，例如过山车、摆锤或弹簧运动。\n\n但涉及最新科研进展、医学诊断、实验数据或精确参数时，我的可靠性会下降，需要查阅权威资料。\n\n---\n\n## 七、我不应过度自信的领域\n\n即使在知识较强的领域，我也不应该表现得像实时数据库。以下情况需要特别谨慎：\n\n- **最新信息**：新闻、政策、价格、版本更新、公司动态；\n- **法律与医疗建议**：可解释概念，但不能替代专业人士；\n- **高度本地化信息**：某地规定、某学校政策、某公司内部流程；\n- **精确引用**：论文页码、法规条文、原文出处；\n- **小众或快速变化技术**：新框架、新 API、新漏洞；\n- **个人化判断**：投资、诊断、法律诉讼等高风险决策。\n\n可以用一个简单图示理解：\n\n```text\n高自信区域：\n[教材知识] [基础编程] [通用写作] [数学推理] [概念解释]\n\n中等自信区域：\n[专业细节] [复杂工程方案] [多学派观点] [历史争议]\n\n低自信区域：\n[实时新闻] [最新版本] [价格行情] [法律诊断] [医疗诊断]\n```\n\n---\n\n## 八、如何更好地向我提问\n\n如果希望在无搜索、无工具环境下获得更可靠的回答，可以这样提问：\n\n### 好问题的特征\n\n- 明确背景：“我是初学者”或“我有三年经验”；\n- 明确目标：“我要理解原理”或“我要写代码实现”；\n- 明确约束：“不用高级数学”或“请用 Python”；\n- 要求分步骤：“请逐步推导”；\n- 要求指出不确定性：“哪些地方可能需要查证？”\n\n### 示例\n\n不太好的问题：\n\n> “讲讲数据库。”\n\n更好的问题：\n\n> “请面向后端初学者解释数据库索引的原理，重点说明 B+ 树索引为什么适合范围查询，并给出 SQL 示例。”\n\n这样的问题更容易得到准确、实用、层次清晰的答案。\n\n---\n\n## 总结\n\n在不进行网络搜索、不使用外部工具的情况下，我最自信的知识领域主要包括：\n\n- 编程与计算机基础；\n- 数学、逻辑和算法推理；\n- 语言写作与文本组织；\n- 教育讲解与学习规划；\n- 通识人文知识；\n- 基础自然科学。\n\n这些领域的共同点是：知识体系较稳定、公开资料丰富、逻辑结构清晰，适合通过已有知识进行解释和推理。\n\n不过，我的回答并不等同于实时检索结果，也不能替代专业人士的判断。最理想的使用方式，是把我当作一个“概念解释器、思路整理器、初稿生成器和学习陪伴者”。对于需要最新、精确、权威的信息，则应结合外部资料进行验证。","markdown":"## 在不进行网络搜索、不使用外部工具时，我最自信的知识领域\n\n在没有网络搜索、没有外部工具辅助的情况下，一个语言模型的能力主要来自训练阶段学到的语言模式、概念结构、常见事实和推理方法。换句话说，我并不是“现场查资料”，而是在已有知识基础上进行组织、解释、类比和推理。\n\n因此，我最自信的领域通常具有以下特点：\n\n- 知识体系稳定，不会每天快速变化；\n- 有大量公开教材、文档、论文、教程和示例；\n- 概念之间逻辑关系清晰，适合解释与推导；\n- 常见问题有成熟答案或标准实践。\n\n下面我将从几个方面介绍我相对最有把握的知识领域，以及这些领域中我能提供什么帮助、需要注意什么边界。\n\n---\n\n## 一、编程与计算机基础\n\n我最自信的领域之一是编程、软件开发和计算机科学基础。这类知识大量存在于教材、技术文档、开源社区和教学材料中，结构较稳定，适合通过语言模型进行解释和示例生成。\n\n### 我较擅长的内容\n\n| 方向 | 能力示例 | 自信程度 |\n|---|---|---|\n| 编程语言 | Python、JavaScript、Java、C、C++、Go、SQL 等基础与常见用法 | 高 |\n| 数据结构 | 数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表 | 高 |\n| 算法 | 排序、搜索、动态规划、贪心、回溯、图算法 | 高 |\n| Web 开发 | HTTP、REST API、前后端交互、认证基础 | 较高 |\n| 数据库 | SQL 查询、索引、事务、范式设计 | 较高 |\n| 软件工程 | 代码重构、测试、设计模式、架构思路 | 较高 |\n\n例如，如果用户问“如何理解哈希表”，我可以从生活类比、底层原理、复杂度分析和代码示例多个层面讲解。\n\n### 示例：用 Python 实现简单的二分查找\n\n```python\ndef binary_search(nums, target):\n    left, right = 0, len(nums) - 1\n\n    while left <= right:\n        mid = (left + right) // 2\n\n        if nums[mid] == target:\n            return mid\n        elif nums[mid] < target:\n            left = mid + 1\n        else:\n            right = mid - 1\n\n    return -1\n\n\nnumbers = [1, 3, 5, 7, 9, 11]\nprint(binary_search(numbers, 7))  # 输出 3\n```\n\n这类代码和解释我通常比较有信心，因为它基于稳定的计算机科学知识。\n\n---\n\n## 二、数学、逻辑与形式化推理\n\n数学也是我较自信的领域，尤其是基础数学、离散数学、概率统计、线性代数、微积分入门和逻辑推理。数学知识具有高度结构化特点，概念之间可以逐步推导。\n\n### 常见可处理内容\n\n- 代数运算与方程求解；\n- 函数、极限、导数和积分的基础解释；\n- 概率、期望、方差和常见分布；\n- 矩阵运算、向量空间、特征值基础；\n- 命题逻辑、集合论、证明思路；\n- 算法复杂度分析。\n\n例如，算法复杂度中常见的增长关系可以写成：\n\n$$\nO(1) < O(\\log n) < O(n) < O(n \\log n) < O(n^2) < O(2^n)\n$$\n\n我可以解释这些符号的含义，也可以结合具体代码分析运行时间。\n\n### 需要注意的边界\n\n虽然我可以做许多数学推导，但复杂证明、竞赛级难题或高度专业的研究问题仍可能出现错误。因此，对于重要的数学结论，尤其是论文、考试、工程验证场景，最好进行人工复核。\n\n---\n\n## 三、语言、写作与文本表达\n\n作为语言模型，我对语言表达、写作结构、文本改写和风格控制也比较自信。这包括中文写作、英文写作、摘要、润色、标题生成、演讲稿、邮件、报告和说明文等。\n\n### 我能提供的写作帮助\n\n- 把复杂概念解释成通俗语言；\n- 将草稿改写得更清晰、正式或简洁；\n- 生成文章大纲、论文结构或演讲提纲；\n- 调整语气，如专业、亲切、学术、幽默；\n- 中英文之间的基础翻译与表达优化；\n- 检查逻辑连贯性和段落组织。\n\n例如，同一个意思可以有不同表达方式：\n\n| 场景 | 表达方式 |\n|---|---|\n| 日常表达 | “这个方案还可以再改一改。” |\n| 商务表达 | “该方案仍有进一步优化空间。” |\n| 学术表达 | “该方案在若干关键指标上仍存在改进可能。” |\n\n这类能力不依赖实时信息，更依赖语言规律和语境判断，因此相对稳定。\n\n---\n\n## 四、教育、学习方法与知识讲解\n\n我也比较擅长教育类内容，例如帮助用户制定学习计划、拆解复杂概念、设计练习题、解释教材内容或提供类比。\n\n### 适合我的教育任务\n\n- 为初学者解释新概念；\n- 设计由浅入深的学习路线；\n- 制作复习提纲和知识卡片；\n- 生成练习题与参考答案；\n- 对比不同学习方法的优缺点；\n- 根据用户水平调整解释深度。\n\n下面是一个“从问题到学习计划”的简单流程：\n\n```mermaid\nflowchart TD\n    A[\"用户提出学习目标\"] --> B[\"判断当前基础\"]\n    B --> C[\"拆分核心知识点\"]\n    C --> D[\"安排学习顺序\"]\n    D --> E[\"设计练习与反馈\"]\n    E --> F[\"根据表现调整计划\"]\n```\n\n例如，学习 Python 时，我通常会建议按以下顺序：\n\n1. 基础语法：变量、条件、循环；\n2. 数据结构：列表、字典、集合、元组；\n3. 函数与模块；\n4. 文件处理与异常；\n5. 面向对象；\n6. 常用库；\n7. 小项目实践。\n\n---\n\n## 五、通识知识与人文学科\n\n我对许多通识类、人文学科内容也有一定把握，例如历史概览、哲学入门、文学常识、心理学基础、经济学基础和社会科学概念。\n\n### 比较适合回答的问题\n\n- “什么是启蒙运动？”\n- “存在主义的核心观点是什么？”\n- “供需关系如何影响价格？”\n- “行为主义和认知心理学有什么区别？”\n- “如何理解《论语》中的某个思想？”\n\n这类问题通常不要求最新数据，重在概念解释、背景梳理和观点比较。\n\n不过，人文学科常常存在不同学派、不同解释传统。因此，我更适合提供“结构化介绍”和“多角度比较”，而不是宣称某一种解释绝对正确。\n\n---\n\n## 六、科学基础知识\n\n在自然科学方面，我对基础物理、化学、生物和天文学中的常识性、教材级知识较有信心。\n\n### 示例领域\n\n| 学科 | 可解释内容 |\n|---|---|\n| 物理 | 牛顿力学、能量守恒、电磁学基础、相对论入门 |\n| 化学 | 原子结构、化学键、酸碱反应、氧化还原 |\n| 生物 | 细胞结构、遗传基础、进化论、人体系统 |\n| 天文 | 恒星、行星、黑洞、宇宙膨胀基础概念 |\n\n例如，能量守恒可以用简洁公式表示：\n\n$$\nE_{\\text{总}} = E_{\\text{动能}} + E_{\\text{势能}} + E_{\\text{其他形式}}\n$$\n\n我可以解释公式含义，并通过现实例子说明，例如过山车、摆锤或弹簧运动。\n\n但涉及最新科研进展、医学诊断、实验数据或精确参数时，我的可靠性会下降，需要查阅权威资料。\n\n---\n\n## 七、我不应过度自信的领域\n\n即使在知识较强的领域，我也不应该表现得像实时数据库。以下情况需要特别谨慎：\n\n- **最新信息**：新闻、政策、价格、版本更新、公司动态；\n- **法律与医疗建议**：可解释概念，但不能替代专业人士；\n- **高度本地化信息**：某地规定、某学校政策、某公司内部流程；\n- **精确引用**：论文页码、法规条文、原文出处；\n- **小众或快速变化技术**：新框架、新 API、新漏洞；\n- **个人化判断**：投资、诊断、法律诉讼等高风险决策。\n\n可以用一个简单图示理解：\n\n```text\n高自信区域：\n[教材知识] [基础编程] [通用写作] [数学推理] [概念解释]\n\n中等自信区域：\n[专业细节] [复杂工程方案] [多学派观点] [历史争议]\n\n低自信区域：\n[实时新闻] [最新版本] [价格行情] [法律诊断] [医疗诊断]\n```\n\n---\n\n## 八、如何更好地向我提问\n\n如果希望在无搜索、无工具环境下获得更可靠的回答，可以这样提问：\n\n### 好问题的特征\n\n- 明确背景：“我是初学者”或“我有三年经验”；\n- 明确目标：“我要理解原理”或“我要写代码实现”；\n- 明确约束：“不用高级数学”或“请用 Python”；\n- 要求分步骤：“请逐步推导”；\n- 要求指出不确定性：“哪些地方可能需要查证？”\n\n### 示例\n\n不太好的问题：\n\n> “讲讲数据库。”\n\n更好的问题：\n\n> “请面向后端初学者解释数据库索引的原理，重点说明 B+ 树索引为什么适合范围查询，并给出 SQL 示例。”\n\n这样的问题更容易得到准确、实用、层次清晰的答案。\n\n---\n\n## 总结\n\n在不进行网络搜索、不使用外部工具的情况下，我最自信的知识领域主要包括：\n\n- 编程与计算机基础；\n- 数学、逻辑和算法推理；\n- 语言写作与文本组织；\n- 教育讲解与学习规划；\n- 通识人文知识；\n- 基础自然科学。\n\n这些领域的共同点是：知识体系较稳定、公开资料丰富、逻辑结构清晰，适合通过已有知识进行解释和推理。\n\n不过，我的回答并不等同于实时检索结果，也不能替代专业人士的判断。最理想的使用方式，是把我当作一个“概念解释器、思路整理器、初稿生成器和学习陪伴者”。对于需要最新、精确、权威的信息，则应结合外部资料进行验证。","structured":null,"children":[{"id":"64148b20-14c6-4f64-aa12-04584e0ce79a","slug":"数据结构-64148b20","title":"数据结构","type":"page","url":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84-64148b20","agentUrl":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/agent.json?node=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84-64148b20"},{"id":"a5e672fd-e2a4-42f9-83f3-66e166f53b82","slug":"历史概览-a5e672fd","title":"历史概览","type":"page","url":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/%E5%8E%86%E5%8F%B2%E6%A6%82%E8%A7%88-a5e672fd","agentUrl":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/agent.json?node=%E5%8E%86%E5%8F%B2%E6%A6%82%E8%A7%88-a5e672fd"},{"id":"e8c3592f-9ec7-4a2a-87f7-cf9e98c7c48f","slug":"心理学基础-e8c3592f","title":"心理学基础","type":"page","url":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6%E5%9F%BA%E7%A1%80-e8c3592f","agentUrl":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/agent.json?node=%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6%E5%9F%BA%E7%A1%80-e8c3592f"},{"id":"381bbdc5-e39e-4da4-94b4-bdff2abdae24","slug":"相对论入门-381bbdc5","title":"相对论入门","type":"page","url":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E8%AE%BA%E5%85%A5%E9%97%A8-381bbdc5","agentUrl":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/agent.json?node=%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E8%AE%BA%E5%85%A5%E9%97%A8-381bbdc5"},{"id":"f7c1dfdf-fb8c-483a-92c3-47dcabb5ae3b","slug":"通识-f7c1dfdf","title":"通识","type":"page","url":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/%E9%80%9A%E8%AF%86-f7c1dfdf","agentUrl":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/agent.json?node=%E9%80%9A%E8%AF%86-f7c1dfdf"}]},"breadcrumbs":[],"parent":null,"children":[{"id":"64148b20-14c6-4f64-aa12-04584e0ce79a","slug":"数据结构-64148b20","title":"数据结构","type":"page","url":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84-64148b20","agentUrl":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/agent.json?node=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84-64148b20"},{"id":"a5e672fd-e2a4-42f9-83f3-66e166f53b82","slug":"历史概览-a5e672fd","title":"历史概览","type":"page","url":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/%E5%8E%86%E5%8F%B2%E6%A6%82%E8%A7%88-a5e672fd","agentUrl":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/agent.json?node=%E5%8E%86%E5%8F%B2%E6%A6%82%E8%A7%88-a5e672fd"},{"id":"e8c3592f-9ec7-4a2a-87f7-cf9e98c7c48f","slug":"心理学基础-e8c3592f","title":"心理学基础","type":"page","url":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6%E5%9F%BA%E7%A1%80-e8c3592f","agentUrl":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/agent.json?node=%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6%E5%9F%BA%E7%A1%80-e8c3592f"},{"id":"381bbdc5-e39e-4da4-94b4-bdff2abdae24","slug":"相对论入门-381bbdc5","title":"相对论入门","type":"page","url":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E8%AE%BA%E5%85%A5%E9%97%A8-381bbdc5","agentUrl":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/agent.json?node=%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E8%AE%BA%E5%85%A5%E9%97%A8-381bbdc5"},{"id":"f7c1dfdf-fb8c-483a-92c3-47dcabb5ae3b","slug":"通识-f7c1dfdf","title":"通识","type":"page","url":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/%E9%80%9A%E8%AF%86-f7c1dfdf","agentUrl":"https://drillso.com/en/share/sessions/JWbudi5kozNH/agent.json?node=%E9%80%9A%E8%AF%86-f7c1dfdf"}],"fullTree":null,"warnings":[],"truncated":false}