# Course Outline Design

> 根据课程定位与证据化知识卡设计成果优先、螺旋递进的课程模块和章节蓝图。Use when the user says 课程大纲、课纲重排、模块设计、成果优先课纲、系统课结构，或 Course Producer 完成知识萃取后进入 outline 阶段。

- Skill: `ivor-ncut/course-outline-design` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add ivor-ncut/course-outline-design`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ivor-ncut/course-outline-design/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: Ivor-NCUT (https://skillmd.com/u/ivor-ncut)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/ivor-ncut/course-outline-design

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# 成果优先课纲

只生成课程蓝图，不批量写逐字稿。开始前读取定位、知识卡，以及
`知识库/方法论/成果优先课纲.md` 和 `知识库/方法论/学习科学检查.md`。

## 执行流程

0. 若 `knowledge-graph/manifest.json` 与当前知识卡指纹一致，优先用 `graphify query "<学员问题、成果或概念>" --graph .course-producer/artifacts/knowledge-graph/graph.json --budget 1200` 找候选卡及关系；Graphify 不可用或图过期时检索 `knowledge-cards.jsonl`。所有候选都回到知识卡和来源核验，不把图推断写成事实。
1. 按学员的紧迫程度和使用场景分组，不按知识分类或专家讲述顺序分组。
2. 为每组确定最短可用成果：学员学完这个模块能交付什么、采取什么动作、用什么标准判断完成。
3. 让第一模块服务最紧急学员并交付独立成果；第二模块必须再交付另一阶段性成果。学员只学前一或前两模块，也能向前行动。
4. 把行业背景、长期影响力和创业准备后置，除非定位证据明确要求理论优先。
5. 为每章建立教学卡：认知起点、认知终点、挑战情境、所需知识卡、案例/原话、行动、反馈和与前后章的桥接。
6. 设计螺旋复用：后章明确调用哪些前章概念或产物，并在更复杂情境中升级它们；不要把章节平铺成知识点 1、2、3。
7. 按成果需要选择检索、间隔或交错：需要保持的核心判断安排检索；后章真实复用前章产物形成间隔；相邻方法容易混淆时才安排交错。每项都写明服务的成果和观察信号，不为完整清单硬塞练习。
8. 检查每个章节所需证据。缺关键案例、方法步骤或事实时引用 knowledge card 的 `unknown` / `claim_to_verify` 并列为待补，不编造。
9. 生成 `.course-producer/artifacts/course-blueprint.md`，同时写出章节产物清单，供逐字稿阶段按章检查点执行。

## 模块契约

每个模块必须写清：`面向对象`、`迫切问题`、`独立成果`、`完成标准`、`章节`、`进入下一模块的条件`。每章必须引用支持它的 `knowledge_card_id`。

## 完成检查

- 第一模块能让最紧急学员独立拿到可见成果。
- 前两个模块分别解决短期行动与阶段性方向问题。
- 每个模块都有对象、问题、成果、验收标准和下一步。
- 后章对前章概念或产物有明确复用，结构不是分类目录。
- 练习机制能指向成果契约、反馈和观察信号；不把检索、间隔、交错当装饰标签。
- 课程承诺、章节内容与定位边界一致。
- 缺失证据被标记，不存在虚构案例、数字和背书。

完成后把蓝图交给 `course-lesson-writing`。