Make Outline

章节大纲规划技能

1. 何时使用

当用户要求"规划/规划一下这一章怎么写"或"做一个详细的大纲"时激活。本技能在写作之前运行，产出一份结构化大纲供用户确认，确认后再进入写入阶段。

2. 任务类型判定（先于一切）

先判定本次属于哪类任务，二者流程和产出差异显著：

判定方法：Grep 目标章节的标题范围，若已有成段正文/组件，即为 B 类；B 类不要推倒重来设计新结构，只在现有骨架上修补。

3. 前置收集（并行执行）

在规划前，必须先收集以下信息：

3.1 全书章节结构

• Grep initial.typ 中所有 ^(=|==) 标题行，获取章节骨架
• 确认当前章节在全书中的位置、前后章节的标题
• 识别可交叉引用的目标标签（已写章节中的 <def:> <thm:> 等）

3.2 参考资料扫描（如存在）

• 如果存在对应的 chapters/chapXX.tex，通读其内容，提取知识点清单和定义/定理顺序
• 标注用户特别强调的参考位置（如"参考 chap02.tex L104-115"）
• 参考资料仅作补充，大纲以自己的思路为主线
• 无参考资料时直接跳过本步与产出要素 4.7，不要编造参考来源

3.3 已有标签盘点

• Grep <[a-z]+: 获取已有标签列表（覆盖全部前缀，不只正文行首）
• 避免标签命名冲突；识别可复用的已有定义/定理标签
• 已知在用的前缀：def: thm: prop: cor: lem: ex: eq: fig: caution: sec:

3.4 承诺扫描

• Grep 前章中"将在 §X.Y 证明"、"将在 ChX 证明"等承诺性文字（含行号）
• 列出本章需要兑现的承诺清单
• 同时扫描本章骨架中是否有需要埋下的新承诺

3.5 现状体检（仅 B 类补全任务）

对目标章节逐节 Grep/Read，产出体检表：

4. 大纲产出要素

4.0 章节定位与核心洞察（A 类必需，B 类简写）

章节定位：一句话说明本章在全书中的角色（承接什么、开创什么）。

核心洞察：全章的灵魂命题，一句话概括本章要传递的数学思想。这帮助确认本章的 SRP 边界，避免与前后章节职责重叠。

例（Ch6 最大模原理章）：解析函数的局部性质（模的最大值、导数的估计、零点的分布）全部可以从 CIF 的积分表示统一推出——"积分公式 ⇒ 函数刚性"。

预估规模：总行数、节数、新标签数、图片数。

4.1 结构方案

• 列出 section（==）和 subsection（===）的标题（含中文翻译）
• 如需新增 section 或调整顺序，说明理由
• 每节的预估行数范围
• 组织主线参考经验："理论（定理+证明）→ 方法与例题 → 分类/应用"的三段递进是常用骨架

4.2 组件频率预估

在规划阶段估算每类组件的数量，防止某类过多或过少，也便于评估工作量：

实际写入时允许微调，但偏差超过 30% 应回头审视结构。

4.3 知识点与组件规划

每个 section 用表格列出：

组件选择遵循 typst-writing-conventions SKILL.md §9 的组件选择指南。

备注列应包含：

• 回链：该知识点引用了哪些前章标签
• 证明策略简述：对定理/引理，一句话说明证明路线
• 前瞻：该知识点会被哪些后续章节消费

4.4 逻辑链路图

用 ASCII/文字流程图展示知识点间的依赖关系，标注三类链路：

• 向上：依赖前置章节的哪些定义/定理（标明标签名 + 行号）
• 横向：本章各节之间的依赖（含分支、汇聚）
• 向下：哪些远期章节会兑现本章埋的伏笔

格式规范和示例见 ref/logic-chain-patterns.md。

4.5 承诺追踪

列出本章需要兑现的前章承诺和埋下的新承诺：

4.6 证明策略表

对每个需要完整证明的定理，预先规划证明路线：

这避免写作时才发现证明需要的前置知识尚未建立。

4.7 标签系统设计

• 列出本章所有标签，前缀完整清单：def: thm: prop: cor: lem: ex: eq: fig: caution: sec:
• 引理用 lem:（如 <lem:laurent-kernel>），不要漏掉
• 确认命名与已有标签风格一致（全小写连字符，如 two-sided-series）
• 标注哪些标签会被后续章节交叉引用

4.8 公式编号规划

列出需要显式编号的关键公式（用 <eq:xxx> 标签），不需要编号的用行内数学或无标签 display math。编号公式通常是后续多次引用的核心定义式。

4.9 图片规划

按 typst-writing-conventions SKILL.md §5 的图片工作流。详细必要性判断标准和提示词撰写规范见 ref/image-planning.md。

必要性判断（每章 1-3 张为宜，拒绝硬凑）：

产出内容：

• 列出本章需要的图片：文件名（如 laurent-annulus.svg）、标签（<fig:xxx>）、内容描述、布局建议、优先级（A/B/C）
• 标注哪些是核心图、哪些可选
• 规划完成后，写作时用 0.Wiki/null.svg 占位（复制到 img/ 改名为实际图片名；图片统一 SVG 格式）
• 图片提示词在任务结束时集中输出，规划阶段只需登记清单

4.10 参考资料对照（仅当存在参考资料）

• 列出与参考资料的知识点对应关系
• 标注差异点（如"chap02 用公理式定义，我改为幂级数定义，理由..."）
• 确认用户强调的参考位置是否已落实

4.11 写作顺序建议

基于依赖分析，建议写入顺序（不是章节编号顺序）：

• 引理先于定理、定义先于例题
• 每写完一节即编译验证（分批编译策略）
• 标注每步的编译检查点

4.12 补全清单（仅 B 类任务）

以表格列出每项修补动作，作为写作阶段的执行清单：

5. 交互流程

Step 1: 任务类型判定（A/B）
  ↓
Step 2: 前置收集（并行 Grep/Read；B 类加现状体检 + 承诺扫描）
  ↓
Step 3: 产出大纲（A 类: 4.0-4.11；B 类: 体检表 + 4.12 + 微调说明）
  ↓
Step 4: 对关键决策点用 AskUserQuestion 征求用户意见
  ↓
Step 5: 用户确认后进入写入阶段

5.1 决策点规则

• 只对真正影响结构且用户可能有偏好的决策提问（如"奇点分类独立成节 vs 并入展开方法节"、"是否配插图"）
• 每个问题给 2-3 个选项，标注推荐项（(Recommended)）
• 不超过 3 个问题
• 不对细节（如标签名、具体措辞）提问——这些自己决定

6. 规范检查清单

大纲产出后自检：

• 任务类型已判定（A/B），B 类有体检表和补全清单
• 章节定位和核心洞察已撰写（A 类必需，B 类简写）
• 所有 section 标题含中文翻译（== Title // 中文）
• 组件频率预估已完成，各类型数量合理
• 组件选择符合 SRP 原则（不重复其他章节已有定义）
• 标签前缀正确且完整（def: thm: prop: cor: lem: ex: eq: fig: caution:）
• 新标签名与已有标签无冲突（用 Grep 验证唯一性）
• 交叉引用的标签名与已有标签匹配（用 Grep 验证）
• 逻辑链路图标注了向上/横向/向下三类链路，且使用具体标签名
• 承诺追踪表完整：所有"兑现"有对应"埋下"，闭环已标注
• 证明策略表覆盖所有需要完整证明的定理
• 图片规划含文件名、标签、布局建议、优先级（A/B/C）
• 每张规划图片通过必要性检验（非 C 类硬凑）：文字无法高效传递的信息确实存在
• 图片提示词要素完整（数学内容、几何元素表、面板布局、配色、数学验证）——写作阶段输出时检查
• 写作顺序基于依赖分析而非章节编号
• （如有参考资料）差异点已标注

7. 大纲输出格式模板

完整模板见 ref/chapter-outline-template.md，包含：

• A 类模板：零（章节定位）→ 一（结构方案）→ 二（组件频率）→ 三（知识点表）→ 四（逻辑链路）→ 五（承诺追踪）→ 六（证明策略）→ 七（公式编号）→ 八（图片）→ 九（参考资料）→ 十（写作顺序）→ 十一（决策点）
• B 类模板：零（章节定位）→ 一（体检表）→ 二（补全清单）→ 三（结构调整）→ 四（承诺追踪）→ 五（图片）→ 六（决策点）

8. 写作阶段衔接

大纲确认后，进入写入阶段时：

1. 按 typst-writing-conventions SKILL.md 的所有规范执行
2. 按大纲建议的写作顺序（§4.11）逐节写入，每节一个 Edit
3. 分批编译：每 1-2 节编译一次，比全文一次性编译更容易定位错误
4. 每节写完后立即检查 Typst 语法陷阱（见 ref/writing-pitfalls.md）
5. 图片用 0.Wiki/null.svg 占位（复制到 img/ 改名为实际图片名；图片统一 SVG 格式）
6. B 类补全任务逐项勾销补全清单，确认无遗漏
7. 兑现承诺时，在证明开头标注"兑现 ChX L### 的承诺"
8. 全部写完后编译验证，以 typst compile 退出码 0 为完成标准
9. 最后汇总输出所有图片的提示词。提示词格式严格按 ref/image-planning.md §2 的结构化模板：含数学内容、几何元素表（每项标注精确坐标/半径/颜色 hex）、面板布局、配色方案、数学验证表。提示词的消费者是另一个 AI，它会据此编写 Python/Matplotlib 脚本生成 SVG，因此所有数值必须精确到小数点后 1-2 位，不可用模糊描述。每张图注明目标路径 img/xxx.svg 和对应标签 <fig:xxx>

9. 参考文件索引