# Exampass > Exampass - Skill: `wubing2023/exampass` (Agent Skill, multi-file: 10 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add wubing2023/exampass` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/wubing2023/exampass/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - Author: wubing2023 (https://skillmd.com/u/wubing2023) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/wubing2023/exampass --- ## 命令路由检查 `args`： - `"update"` → 技能更新。 - `"final"` 或 `"final "` 开头 → 出题，详见 `exampass-final.md`。 - `"graph"` 或 `"graph "` 开头 → 知识图谱，详见 `exampass-graph.md`。 - `"grade"` 或 `"批改"` 开头 → **AI批改**（下面）。 - 其他 → **默认流程**（下面）。 > 你需要阅读的文件：`agents/skeleton-agent.md`、`agents/notes-agent.md`、`agents/item-agent.md`（每个的 Part 4 是实际 prompt）。写作规范在 `exampass-writing.md`（需要时读）。 --- ## 默认流程每章产出**一个合并页 HTML**：顶部 tab「📖 知识清单 | 📝 章节测试」。知识清单含右侧 PPT 对照栏（整页渲染图+原文）、目录、四色标签、易错 blockquote、折叠自测答案。章节测试交互答题+一键批改。 ### Phase 0 · 提取 ```bash cd python scripts/run_exampass.py <课程目录> ``` 产 `.epa_work/chapter_manifest.json` + 每章 `chapters/<章名>/_extraction_bundle.json`。manifest 的每个条目有 `source_files`（该章源 PDF 绝对路径）。 ### Phase 1 · 骨架读 `agents/skeleton-agent.md` Part 4。核心规则： - 读 manifest + 每章 bundle 的 merged_text 了解内容 - 输出 `knowledge_skeleton.json`：`{title, chapters:[{id:"ch1",label:"章名",kcs:[{id,label,type:"fact|concept|procedure|principle",importance:"must|key|freq|info",deps:[],is_hub:bool,source_refs:["PDF名/页码范围"]}]}]}` - **source_refs 页码必须真实**（不能超过 PDF 实际页数；先确认 PDF 页数再写页码） - 再写切片：`slices/<章id>_skeleton.json` + `slices/<章id>_extract.json` ### Phase 2 · 笔记 + 题目（每章并行） **笔记 Agent prompt（精简）**： ``` 你是讲解设计师。读 [骨架切片路径] 和 [提取切片路径]。为每个知识组件写一段讲解，输出到 [.epa_work/notes/<章id>.html]。规则： 1. 叙事弧：Hook（一句话场景/谜题）→ TL;DR（

粗体一句话结论

）→ Why → What → How → Checkpoint自测（

问题

参考答案

答案

） 2. 核心概念包 …，解释包 … 3. 每个H3末尾标四色标签（中文："必考""重点""高频""了解"），class用 tag-must/tag-key/tag-freq/tag-info 4. 易错用

易错：…

5. 公式 $$…$$ 或 $…$，引号用「」，箭头 --> 6. 每个H2/H3末尾加（从 source_refs 取该KC的起始页码） 7. 只写H2/H3，不写H1。不要输出 ///