infometa 互动病例生成 (Interactive Medical Case)
这个 skill 是做什么的
把一篇诊疗指南/医学文献转化为一个可交互的 H5 互动病例（单文件 HTML，手机竖屏、微信小程序风格）。 产物让医生在模拟诊疗中 step-by-step 做决策，每步给出循证解析，并识别医生的认知卡点。
交互流程（固定五段式，题目数量可裁剪）：
封面页（标题/导语/作者） → 病情内容（患者详情+检查影像）
→ 互动问答（3~5 题，每题作答后展示循证解析+卡点判定）
→ 方案解析（综合点评+治疗方案+核心要点） → 学习小结（作答分析+卡点汇总）
何时使用
- 用户提供一篇诊疗指南/医学文献（PDF/Word/文本/链接），要求生成互动病例。
- 用户说"把这篇指南做成互动病例""生成一个可互动的病例""模拟诊疗病例"等。
- 用于医学学术推广、HCP 继续教育、学术会议互动、病例教学工具等。
工作流程
Step 1：获取并理解来源文献
- 用户提供文件时，先读取解析（PDF 用 fitz/pdfplumber skill，Word 用 docx skill，链接用 WebFetch skill）。
- 通读全文，提炼出文献想传达的 3~5 个核心诊疗观念，以及每个观念的循证依据（指南推荐、关键研究数据、机制）。
- 详细方法见
references/authoring_guide.md。
Step 2：撰写病例数据 case.json
- 严格按
references/case_schema.md定义的结构生成case.json。 - 关键原则（务必先读
references/authoring_guide.md）：- 构建一个能"触发"所有核心观念讨论的虚拟患者（患者载体可合理虚构，诊疗观念与循证必须来自文献）。
- 每个核心观念对应一道互动题，题目顺序遵循临床决策链路（诊断→治疗目标→治疗策略→临床获益→用药安全→随访管理）。
- 每个选项标注
concept（correct/partial/miss/wrong/open）以支持卡点分析；每题至少 1 个correct。 - 题目对应一个
conceptId/conceptName，选项可标grade(1~5 观念分级)，支撑"题目关联继承"与观念分级验证（学习小结会自动汇总）。 - 从文献节点转化为题目时，遵循
references/authoring_guide.md中的"节点→题目映射规则"，保证自动转化可复现。 - 每题配
evidence（结论+循证要点+出处），循证要点必须能在来源文献中找到依据，严禁编造。 - 始终保留
source.disclaimer免责声明。全部内容用简体中文。
- 把
case.json写到工作目录（当前 workspace），便于用户留存与二次编辑。
Step 3：构建单文件 HTML
运行构建脚本（会先校验结构，再注入模板）：
python scripts/build_case.py <case.json 路径> -o <输出.html 路径>
运行环境：仅需 Python 3（脚本只用标准库
json/sys/os/argparse），无任何第三方依赖，无需pip install。可用python scripts/build_case.py examples/sample_case.json -o test.html验证。
- 脚本会输出校验告警/错误；有 error 必须修正 case.json 后重跑，warning 酌情处理。
- 模板在
assets/template.html，数据驱动，无需手改模板即可适配任意病例。 - 若需自定义样式，可改模板，但保留
__CASE_DATA__占位符。
Step 4：预览交付
- 用
present_files展示生成的 HTML（会自动开启实时预览面板）。 - 简要告知用户：哪些内容来自文献循证、哪些是合理虚构的病例载体；以及还可在哪些环节二次配置。
资源说明
references/case_schema.md—— 病例数据case.json的完整字段定义与校验要点。生成数据前必读。references/authoring_guide.md—— 如何从文献提炼观念、设计卡点选项、撰写循证的方法论。生成前必读。assets/template.html—— 手机端互动病例 HTML 模板（含__CASE_DATA__注入点），数据驱动渲染五段式流程。scripts/build_case.py—— 校验 case.json 并注入模板生成单文件 HTML 的构建脚本。examples/sample_case.json—— 一个完整的样例病例，可作为生成新病例时的结构参考。
红线（务必遵守）
- 循证结论、指南推荐、研究数据、药品适应症/剂量必须来自来源文献，不得编造；文献不足以支撑的题宁可删除。
- 不使用营销夸大、绝对化表述（"最佳""唯一""彻底治愈"等）。
- 内容全部简体中文，始终保留 AI 生成免责声明。