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build-exam-knowledge-system

根据课程文件、老师 PPT、考试大纲、复习重点、作业、往年题、题型分值和剩余时间,构建有来源依据、面向得分的大学期末考试知识系统。用户要求整理学科框架、判断复习优先级、分析往年题、高频考点定位、关键词或名言对应章节、主观题采分点、计算题步骤、模拟卷、开卷索引、考前冲刺资料,或把一次复习过程沉淀为可复用学科模板时使用。

适用于经济学、管理学、文史哲、思政理论、数学、统计及其他大学课程。

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含まれるファイル(55)

  • SKILL.md6.8 KB
  • .gitignore99 B
  • agents/openai.yaml389 B
  • CONTRIBUTING.md706 B
  • docs/design-principles.md742 B
  • docs/roadmap.md471 B
  • examples/anonymized-economics-example.md1.1 KB
  • examples/anonymized-open-book-example.md574 B
  • LICENSE1.0 KB
  • README.md7.6 KB
  • references/core-workflow.md2.7 KB
  • references/customization.md1012 B
  • references/emergency-mode.md956 B
  • references/output-blueprints.md1.8 KB
  • references/source-policy.md1.3 KB
  • references/subject-adaptation.md1.6 KB
  • SECURITY.md406 B
  • subject_profiles/economics-social-science.md544 B
  • subject_profiles/open-book-subjective.md445 B
  • subject_profiles/quantitative.md459 B
  • templates/calculation-answer.md505 B
  • templates/exam-ready-framework.md663 B
  • templates/final-30-minutes.md634 B
  • templates/open-book-locator.md407 B
  • templates/past-paper-solution.md547 B
  • templates/priority-review-plan.md540 B
  • templates/subjective-answer.md530 B
  • website/.gitignore491 B
  • website/.openai/hosting.json91 B
  • website/app/chatgpt-auth.ts2.3 KB
  • website/app/globals.css11.8 KB
  • website/app/layout.tsx1.6 KB
  • website/app/page.tsx22.8 KB
  • website/build/sites-vite-plugin.ts1.2 KB
  • website/db/index.ts423 B
  • website/db/schema.ts169 B
  • website/drizzle.config.ts148 B
  • website/drizzle/meta/_journal.json61 B
  • website/eslint.config.mjs465 B
  • website/examples/d1/app/api/notes/route.ts1.7 KB
  • website/examples/d1/db/schema.ts370 B
  • website/next.config.ts133 B
  • website/package-lock.json388.8 KB
  • website/package.json1.3 KB
  • website/postcss.config.mjs94 B
  • website/public/favicon.svg712 B
  • website/public/file.svg391 B
  • website/public/globe.svg1.0 KB
  • website/public/og.png1.7 MB
  • website/public/window.svg385 B
  • website/README.md3.4 KB
  • website/tests/rendered-html.test.mjs1.2 KB
  • website/tsconfig.json666 B
  • website/vite.config.ts1.7 KB
  • website/worker/index.ts1.7 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

考试知识系统构建器 / Build Exam Knowledge System

把零散资料转化为可检索、可训练、可上考场的复习系统。在忠于老师课程口径的前提下,根据学科、题型、目标分数和剩余时间调整深度。

核心原则

  1. 把老师重点、课堂 PPT、考试大纲、往年题、教材和补充资料视为不同证据层。
  2. 默认优先级:老师明确重点 > 老师 PPT 与课堂例题 > 往年题 > 指定教材 > AI 补充。
  3. 不编造课程专属结论。重要判断尽量标注文件名、页码、幻灯片或章节。
  4. 材料不足时明确说明缺什么,不把通用知识伪装成老师口径。
  5. 区分三类结论:
    • 已确认 / Confirmed:老师明确讲授、指定或实际考过;
    • 高频推断 / Inferred high-frequency:由重复题目、强调频次或课程结构推断;
    • 补充知识 / Supplementary:有助于理解,但材料未证明属于考试范围。
  6. 在时间约束下优先拿分,不为了“完整”牺牲得分效率。
  7. 用通俗语言解释概念,同时保留学科精度、适用条件和边界。
  8. 不静默丢弃用户笔记;发现错误时指出原说法、修正结果与依据。

工作流程 / Workflow

1. 建立考试约束

提取或合理推断考试日期、有效复习时间、题型分值、开闭卷规则、考试范围、老师重点、资料缺口、用户进度、薄弱点和目标分数。

时间极少时直接进入紧急模式,不要用大量澄清问题拖延。先声明必要假设,再给最高收益路线。

2. 盘点并排序资料

先形成来源表:

资料覆盖范围权威程度最适合用途缺口

确定优先级前检查全部资料。长文档先提取目录、标题、重复术语、例题、老师标记和总结页。

3. 逆向分析考试

从往年题和老师重点分析:

  • 题型及所属章节;
  • 认知任务:记忆、解释、推导、计算、比较、应用或评价;
  • 出现频率与分值;
  • 常见措辞和触发词;
  • 陷阱和必须写出的中间步骤。

综合重复度、分值、老师强调、前置价值和短期得分效率建立优先级:

优先级 = 重复度 × 分值权重 × 老师强调 × 前置价值 × 得分效率

证据不足时使用高、中、低三级,不伪造精确数字。

4. 构建课程骨架

建立三层结构:

  1. 学科总问题:这门课核心解决什么问题?
  2. 模块逻辑:章节之间如何连接?
  3. 考试单元:哪些概念、机制、公式、案例或论证能独立出题?

每个考试单元包含核心概念或公式、适用条件、机制或推导、常见问法、采分点、易混概念和来源定位。

5. 建立快速定位表

关键词 / 名言 / 数据特征对应章节理论或公式必要推理常见陷阱

理论型课程加入名言、材料主题和现实应用;计算型课程加入数据形态、命令词、公式选择信号和前提检查。

6. 把知识转化为答案

按题型生成具体模板:

  • 名词解释/概念题:定义 → 边界或条件 → 机制 → 例子或含义。
  • 材料分析题:定位理论 → 引用材料 → 解释机制 → 对照材料 → 结论。
  • 比较评价题:比较维度 → 异同 → 条件 → 权衡 → 判断。
  • 推导计算题:已知 → 目标 → 公式条件 → 分步计算 → 单位/含义 → 检查。
  • 论述政策题:问题 → 理论 → 机制 → 证据 → 反向条件 → 启示。

模板必须能直接用于考试,包含得分动词、公式槽位和中间步骤,避免空洞“万能句”。

7. 完成往年题与训练闭环

练习只能来自已经确认的范围。每题提供来源、考查单元、建议时间、完整思路、明确采分点、常见错误和一道迁移变式。

有往年题时模仿其题型比例、措辞和难度,不从通用题库随意拼题。

8. 生成分层复习包

按深度递减输出:

  • 完整知识系统:课程框架和来源地图;
  • 考场定位表:关键词到章节、题型和答法;
  • 答案模板表:题型结构、公式与采分点;
  • 高频训练:代表题、答案和变式;
  • 最后冲刺:必会内容、公式条件、陷阱和个人易错点。

生成完整复习包时读取 references/output-blueprints.md。

9. 沉淀学科 Profile

考试后记录课程类型、考核模式、有效来源优先级、重复题型、有效模板、错误预测、高收益模块和下一轮改进。

通用 Skill 不收录未经授权的校内课件或试卷;只保存可复用方法、结构和用户有权公开的总结。

模式选择 / Modes

  • 框架模式 / Framework:课程结构和章节逻辑;
  • 定位模式 / Localization:关键词、名言、材料 → 章节与理论;
  • 答题模式 / Answer:采分模板和标准答案;
  • 模拟模式 / Mock:依据用户资料生成预测或训练卷;
  • 紧急模式 / Emergency:保分路线、高频重点、模板和最后十分钟清单;
  • 沉淀模式 / Skill Capture:把有效复习过程转成学科 Profile。

适配理论型、经济管理型和数量型课程时读取 references/subject-adaptation.md。

紧急模式

出现“明天考试”“今晚速成”“还有 30 分钟”“不要问我”等信号时:

  1. 不进行宽泛访谈;
  2. 用现有资料判断题型和优先级;
  3. 输出“必须拿下 / 值得尝试 / 暂时放弃”;
  4. 给出计算题流程或主观题采分骨架;
  5. 根据用户之前错误生成最后提醒;
  6. 对不确定内容标注证据等级。

质量检查 / Quality Gate

交付前确认:

  • 每个“必须复习”判断都有依据;
  • PPT 独有例子不会因教材目录没有出现而被遗漏;
  • 章节地图和答题模板覆盖已知题型;
  • 公式包含前提、变量含义和检查方法;
  • 理论答案同时包含准确概念和材料应用;
  • 已确认、高频推断、补充知识清晰分开;
  • 输出符合真实剩余时间;
  • 最短复习层可脱离长报告独立使用。

レビュー

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