# Tw Edu Rubric Designer

> 依據學習目標設計完整評量規準（Rubric），支援整體式與分析式兩種格式。 當使用者提及「評量規準」「rubric」「評分標準」「評量表」 「作業規準」「口頭報告評分」「實作評量」時觸發。

- Skill: `fw1201/tw-edu-rubric-designer` (Agent Skill, multi-file: 12 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add fw1201/tw-edu-rubric-designer`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/fw1201/tw-edu-rubric-designer/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- License: MIT
- Author: fw1201 (https://skillmd.com/u/fw1201)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/fw1201/tw-edu-rubric-designer

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# 評量規準設計工具

## 課綱代碼查核（必要）

**在寫出任何 108 課綱代碼之前，先完成 `../../shared/curriculum-lookup.md` 的查核流程。**

有 `twa-curriculum` MCP 時，把要寫進文件的每個代碼送 `curriculum_verify`，
使用回傳的官方敘述，不要改寫。沒有 MCP 時，在產出中標注代碼未經查核。

實測顯示未經查核的產出，課綱對應有極高比例是錯的（10 筆抽驗全錯）。
教案會被送交課發會——不確定的代碼寧可留白。

## Step 0：讀取參考文件
- `references/rubric_design_guide.md`
- `/mnt/skills/public/docx/SKILL.md`


**概念對齊協議（必要前置步驟）：**
`../../shared/concept-alignment.md`
→ 在執行任何工作前，先完成概念對齊確認卡。


## Step 1：資訊收集
1. 評量的任務/作業名稱？
2. 科目與年級？
3. 整體式（Holistic）or 分析式（Analytic）規準？
4. 評量向度有哪些？（教師可自訂，或由 Claude 建議）
5. 幾個等第？（建議 4 等第：傑出/精熟/基礎/待加強）

## Step 2：生成評量規準文件

```bash
python scripts/generate_rubric.py \
  --task "[任務名稱]" \
  --subject "[科目]" --grade "[年級]" \
  --type "[holistic/analytic]" \
  --dimensions "[向度1,向度2,向度3]" \
  --output "/mnt/user-data/outputs/[任務]_評量規準.docx"
```

## 文件結構
- 封面：任務說明 + 評量規準用途說明
- 分析式規準表（各向度 × 4 等第 × 描述語）
- 教師評量記錄區
- 學生自評 / 同儕評量區
- 評量規準設計說明（給家長）

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## 年級適應 + 引導式收集（v2.0 更新）

### 自動年級偵測
從使用者輸入辨識學習階段（國小/國中/高中），自動調整：
- 教學語言複雜度與詞彙難度
- 布魯姆認知層次分布
- 活動設計的自主程度
- 課綱代碼學段後綴（-E- / -J- / -U-）

詳見：`../../shared/grade-adapter.md`

### 引導式資訊收集
啟動時執行漸進式三輪問答，確保取得充足資訊再開始任務。
詳見：`../../shared/guided-collection.md`

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## MCP 連接器

### Claude Code ／ Claude.ai（Pro/Team/Enterprise）
```
WebSearch（自動啟用）：
  搜尋最新課綱資料、教材資源、時事素材

Google Drive（若已連接，Settings → Connectors）：
  直接從 Drive 讀取現有教材
  完成後直接儲存輸出文件到 Drive
```

### Codex 平台
MCP Connectors 透過 `~/.codex/config.toml` 設定（`codex mcp add` 指令或手動編輯）。
未設定時自動降級：請參閱上方降級方案。

### Antigravity 平台（Google AI IDE）
MCP 透過 MCP Server Hub（1,500+ servers）或 `~/.gemini/antigravity/mcp_config.json` 設定。
支援 Jupyter Notebook 整合。未設定時自動降級：請參閱上方降級方案。

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## MCP 整合更新（v3.0）

**讀取全域策略文件：`../../shared/mcp-strategy.md`**

### 本 Skill 適用的 MCP 最佳化

**WebSearch（已啟用）：**
搜尋最新課綱資料、教學素材、時事情境。

**Canva MCP（若已連接）：**
使用者說「幫我做更美觀的版本」或「Canva 設計」時：
→ 呼叫 Canva:generate-design 生成高設計感版本
→ 優先適用：教案封面、簡報、學習單封面

**Google Drive（若已連接）：**
文件生成後詢問：「要上傳到 Google Drive 嗎？」
→ 確認後上傳，返回分享連結
→ 不修改任何現有檔案的分享權限

**安全原則：**
所有 MCP 寫入操作執行前，必須顯示確認摘要並等待使用者確認。