临考用 AI 突击考试，核心是抓重点、练错题，别从头学。先明确要求 AI 只保留占考试分值 80% 的核心考点，再梳理错题的典型错因类型，生成同类错题强化练习，最后构建模拟测试的核心框架，只聚焦必考点，压缩复习量提升效率。
适用场景：距离考试 1-7 天，已有基础但未系统复习，时间有限需快速提分的情况。不适用场景：距离考试不足 1 天（来不及梳理核心内容）、完全零基础（AI 无法替代基础知识点学习）、需实操技能的考试（如实验、编程实操）、无逻辑关联的纯记忆类内容（AI 梳理效率不如直接背诵）。
别让 AI 直接罗列所有知识点，要明确要求「只保留占考试分值 80% 的核心考点」——这是二八法则在考试复习中的具体应用，大多数人会让 AI 覆盖所有知识点，反而浪费时间，而 80% 的分值来自 20% 的考点，这一步能把复习量压缩到原来的 30% 以内，大幅提升效率。
把之前的错题整理成批量文本，让 AI 分类错因，比如「概念混淆」「公式误用」「审题偏差」——大多数人只会整理单个错题，不会分析错因类型，这一步能找到知识盲区的共性，而非单个错题的问题，后续复习可针对性突破，避免重复犯错。
要求 AI 生成对应典型错因的 3-5 道同类题，每道题标注错因类型——大多数人会让 AI 生成新题，而同类题能快速验证是否纠正了错因，避免做无用的新题练习，每道题练习时间控制在 5 分钟以内，贴合临考的时间节奏。
让 AI 生成模拟测试的「必考题框架」，覆盖所有核心考点，而非完整模拟卷——大多数人会直接做完整模拟卷，耗时 3 小时以上，而核心框架能在 1 小时内完成，节省的时间可用来复盘框架里的薄弱点，更高效地利用临考时间。
很多人临考怕漏知识点，会要求 AI 列出全部内容，结果复习量暴增，时间完全不够。成因是对二八法则的应用不明确，以为覆盖所有才安全，但临考时根本没时间学完所有内容。绕过去的方法是明确要求 AI「只保留占分值 80% 的核心考点」，不管 AI 如何解释，都坚持这个要求。
很多人整理错题时只抄题目和答案，不会分析错因，导致下次考试还是犯同样的错误。成因是不知道错因分类的价值，以为整理完错题就足够了。绕过去的方法是每次整理错题时，都让 AI 标注错因类型，自己再补充 1-2 道同类题练习，确保错因被彻底纠正。
很多人临考时会找完整模拟卷做，结果花了 3 小时以上，反而没时间复盘薄弱点。成因是对临考时间的估算错误，以为做完整卷才是有效复习。绕过去的方法是要求 AI 生成「核心框架模拟卷」，只做框架里的必考题，时间控制在 1 小时以内，做完后只复盘框架内的薄弱点，不用做所有题目。
在 OneOneTalk 中，这个突击复习的场景可对应以下机制：你可以将考试范围的核心考点梳理需求委托给数字分身，数字分身会基于可核验的长期记忆（每条带来源、时间、置信度、作用域，可纠错）生成考点清单，同时会保留委托执行的回执。你可以要求数字分身与你共写经确认的历史，梳理错题的错因类型，这部分的分级审批功能可用于你确认考点和错题类型的正确性。当前课程能力（原语言学习能力）可辅助你生成同类练习的内容，其他非核心的模拟卷生成功能我们还在开发，眼下可手动补充少量同类题练习。