Wc Jp

日语单词分类语义学习技能

将中文词汇按语义分类，输出同类日语词汇对照表，帮助用户系统性学习相关词汇。

触发条件

用户使用 wc-jp 命令后跟中文词汇，模型自动语义识别用户意图。

输入示例（不限于此）：

• wc-jp 先生
• wc-jp 水果 30
• wc-jp 水果 30个
• wc-jp 水果,30
• wc-jp 水果 -n 30
• wc-jp 护士 来100个

模型职责：

• 从用户输入中提取：中文词汇、数量（可选）
• 无论用户用什么格式，模型需自行语义分析
• 数量未指定时默认 22 个

工作流程

1. 语义分类识别

分析用户输入的中文词汇，确定其语义类别：

2. 词汇生成

根据识别出的语义分类，生成该类别下的常见日语词汇。要求：

• 数量：默认 22 个，可由用户指定
• 质量：优先选择高频、实用的词汇
• 多样性：覆盖该分类下的主要子类
• 排序：按常用度从高到低排列

3. 图标分配

为每个词汇分配一个语义相关的 emoji：

• 优先使用 LLM 知识：直接为常见词汇分配标准 emoji
• 兜底规则：如果某词汇没有公认的标准 emoji，必须使用该类别的一个通用 emoji 作为默认值（例如职业用 👤、水果用 🍎、动物用 🐾 等），禁止留空

4. アクセント（声调）

为每个日语词汇标注アクセント型，格式示例：

• 先生 → [3]（尾高型）
• 林檎 → [0]（平板型）
• 食べる → [2]（中高型）

アクセント数字表示声调核位置，标准如下：

• [0] 平板型：第一拍低，后续高
• [1] 头高型：第一拍高，后续低
• [2] 中高型：第二拍まで高，后续低
• [3] 中高型：第三拍まで高，后续低

5. 更新数据文件

将生成的单词数据写入 <skill-dir>/wc-jp-data.js，格式为 window.__WC_DATA__ = {...}，供浏览器直接加载。

数据字段结构：

{
  emoji: '👨‍🏫',                // emoji 图标
  zh: '老师',                   // 中文释义
  ja: '先生（せんせい）',         // 表記(読み) — Markdown 终端输出用
  accent: '[3]',                // アクセント型
  ja_html: '<ruby>先<rt>せん</rt></ruby><ruby>生<rt>せい</rt></ruby>'  // HTML ruby（可选，浏览器优先使用）
}

纯片假名词（无漢字）的 ja 字段直接写假名，不加括号，ja_html 与 ja 同值：

{ emoji: '💻', zh: '电脑', ja: 'コンピューター', accent: '[3]', ja_html: 'コンピューター' }
{ emoji: '🌸', zh: '漂亮', ja: 'きれい', accent: '[0]', ja_html: 'きれい' }

ja_html 生成规则：有漢字的词，使用 <ruby> 标签精确对应每个漢字的假名读音。同一漢字的複数の仮名を1つの <ruby> にまとめる（例：<ruby>食<rt>た</rt></ruby><ruby>べ<rt>べ</rt></ruby> ではなく <ruby>食<rt>た</rt></ruby><ruby>べる<rt>べる</rt></ruby> のように）。

6. 终端输出

在终端输出 Markdown 表格格式的词汇表。

7. 生成引导词汇（动态发散）

词汇表输出后，动态生成 18 个引导词汇，按 2 行 × 9 个 展示，帮助用户发散思维：

• 数量：18 个，分为 2 行，每行 9 个
• 格式：每行以 - 开头（Markdown 列表标记），后接 emoji + 中文 紧凑排列，词与词之间用空格分隔
• 多样性规则：18 个词必须来自 18 个不同的语义类别（如动物、水果、职业、颜色、乐器、运动、自然、科技、交通、服装、建筑、情绪、天体、工具、昆虫、武器、几何、音乐、食物、地理、医疗、体育等），不可重复
• 生成方式：每次由 LLM 根据知识随机生成，不使用固定词表

输出格式

使用 Markdown 表格，每行展示 2 个单词（8 列），兼容所有 AI Agent 平台：

| 图标 | 中文 | 日本語 | アクセント | 图标 | 中文 | 日本語 | アクセント |
|:-----:|:----:|:------:|:----------:|:-----:|:----:|:------:|:----------:|
| 👨‍🏫 | 老师 | 先生（せんせい） | [3] | 🍚 | 吃 | 食べる（たべる） | [2] |
| 💻 | 电脑 | コンピューター | [3] | 🚗 | 汽车 | 車（くるま） | [0] |

格式规范：

• 每行 2 个单词，共 8 列
• 每 4 列为一组：图标 | 中文 | 日本語 | アクセント
• 表头居中
• 图标列居中
• 中文/日本語列左对齐
• アクセント列居中

日本語列规则：

• 有漢字的词：表記（読み） 格式，如 先生（せんせい）、食べる（たべる）
• 纯片假名词：直接写，不加括号，如 コンピューター
• 纯平假名词：直接写，不加括号，如 きれい

结尾引导语（词汇由 LLM 动态生成，不固定）：

---
💡 **继续学习**：回复 **1** 再来 10 个 · 回复 **3** 在浏览器打开

💡 **换个方向？直接回复下面任意词汇：**

- {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}
- {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}

⚠️ 以上词汇由 LLM 按步骤 7 的规则实时生成，每次输出不同。示例输出中同理。

示例输出

用户输入：wc-jp 水果 10

AI 输出：

水果属于 水果 - 果物 分类。以下是该类别下的常见日语词汇：

💡 继续学习：回复 1 再来 10 个 · 回复 3 在浏览器打开

💡 换个方向？直接回复下面任意词汇（LLM 动态生成，每次不同）：

• 🦁 狮子 🚗 汽车 👨‍⚕️ 医生 🎸 吉他 🌋 火山 💻 电脑 👗 连衣裙 🏰 城堡 🌙 月亮
• 😊 快乐 🔧 扳手 🦋 蝴蝶 ⚔️ 剑 🥁 鼓 🚀 火箭 🏊 游泳 🎨 画画 📚 读书

用户回复处理

回复 1：再来 10 个

• 在当前类别下追加生成 10 个新词汇
• 更新 wc-jp-data.js
• 在终端输出新增的词汇表格

回复引导词（直接输入词汇）

• 用户直接回复引导列表中的任意中文词汇后，清空当前类别，重新开始主工作流程

回复 3：在浏览器打开

• 调用系统默认浏览器打开 <skill-dir>/wc-jp.html
• 注意：Windows 使用 start "" "<path>" 打开文件，第一个空字符串是窗口标题参数