zhouyinlong-lab 复习资料生成器
从教材 PDF、往年试卷、课后习题答案中，自动分析考点、生成逐章复习教程和习题课讲义。
前置条件
调用此 skill 前，确认 source/ 目录下至少存在：
- 教材：PDF（推荐）、Markdown、或已提取的
.txt文本 - 往年试卷：PDF（推荐）、Markdown、或已提取的
.txt文本（≥2 年） - （可选）课后习题答案、往年卷答案
- （可选）
source/user_scope.md——用户指定的考试范围与不考内容
支持格式：PDF（直接读取）、Markdown（
.md）、纯文本（.txt）。如果提供 PPT/PPTX，建议先导出为 PDF 再放入source/。如果材料不齐全，先提示用户补充，不要凭空生成。
工作流程
先判断任务范围：
| 特征 | 轻量模式 | 完整模式 |
|---|---|---|
| 触发 | 单个知识点、一道题、纯考点分析 | 整章或多章教程+习题课 |
| 阅读 | 只读 source/ 中相关材料 | 读 SKILL.md + 全部 references |
| 产出 | 单文件 markdown | 教程 + 习题课 + 审计文件 + 图片 |
| 审计 | 不需要 | 需要 coverage.csv + md_check.txt + text_quality_check.txt |
轻量模式
只做以下 3 步，不读 references：
- 读材料：从 source/ 和 output/_work/ 中找到相关内容
- 写内容：根据任务类型遵循核心写作原则——
- 教程类：概念本质 → 公式含义 → 使用条件 → 做题识别 → 常见误区 → 例题（含来源+思路+验证）
- 习题讲解类：来源+题目+答案 → 逐步思考过程（每步解释"为什么"）→ 通用步骤模板 → 易错点（含具体场景）→ 答案验证方法
- 考点分析类：逐题映射到章节/知识点 → 标注高频/低频 → 输出 CSV
- 数学公式用
$...$/$$...$$，禁止\(...\)/\[...\]
- 自检：写完确认格式正确、公式闭合、链接有效
完整模式（整章/多章教程）
执行以下全部阶段。
阶段 0：材料盘点
- 列出
source/下所有文件，确认材料齐全 - 有
source/user_scope.md则提取考试范围和不考内容 - 浏览教材目录，向用户确认章节范围
阶段 1：范围分析与考点映射
- 通读往年卷和答案，将每道题映射到章节和知识点
- 生成
output/audit/past_paper_topic_map.csv（格式见references/audit-spec.md） - 对每章知识点做三分类：保留（高频/用户要求）/压缩保留（前置依赖）/剔除（未出现且非前置），记录到
output/audit/chXX_coverage.csv
分类必须有证据。误删核心前置知识是最高优先级错误。详细规则见 references/quality-gates.md。
阶段 2：逐章教程生成
- 精读教材对应章节，确定需要截取的图/表（按
references/image-rules.md） - 按
references/tutorial-structure.md模板写教程，核心结构：考试相关性总结 → 知识结构 → 逐知识点深度讲解 → 典型题型 → 复习清单 - 每个知识点覆盖：概念本质、公式含义、使用条件、做题识别、常见误区、例题
- 数学公式遵循
references/formula-rules.md - 用
scripts/check_md.py自检格式
阶段 3：习题课生成
- 从 topic_map.csv 筛选本章题目，按知识点分组（同类题放一起）
- 按
references/exercise-class-structure.md模板写，每题包含：来源、题目、答案、逐步思考过程（每步解释"为什么"）、题型识别、易错点、答案验证
阶段 4：质量门禁
通过以下检查后才能宣布完成（详见 references/quality-gates.md）：
- 格式正确 + 公式无 KaTeX 报错 + 图片链接有效
- "常见考法"与"典型题型"覆盖 ≥80%
- 必须掌握考点均有证据来源
- 所有核心公式有解释、所有例题有详解
- 审计文件齐全：
chXX_coverage.csv、chXX_md_check.txt、chXX_text_quality_check.txt，有图片再加chXX_image_audit.csv
未通过 → 输出"未完成问题清单"（模板见 references/report-templates.md）。
阶段 5：完成汇报
按 references/report-templates.md 模板汇报。
核心原则
- 从材料出发：所有内容必须有教材/试卷/习题作为来源，不凭记忆生成
- 以学生看懂为目标：每个知识点都要解释"本质是什么、为什么引入、怎么用、容易错在哪"
- 宁可压缩不误删：不确定是否要剔除的内容，压缩保留而非直接删除
- 证据驱动分类：每个保留/剔除决定必须有往年卷题号、习题题号或用户指令支撑
- 完成前必自检：不通过质量门禁不宣布完成
学科适配
本 skill 默认以数学类课程（微积分、线性代数等）为基准。对于其他学科，参考 references/subject-guide.md 获取特殊要求：
- 电路/电子技术：需额外说明每个元件作用、直流/交流等效、小信号模型等
- 大学物理：需额外说明受力分析、物理图像、守恒律使用条件等
- 计算机/编程：需额外说明算法复杂度、代码执行流程、边界条件等
- 化学/生物：需额外说明反应机理、结构-功能关系、实验条件等
开始时先判断学科类型，再查阅对应指南。
参考文件索引
| 当你需要... | 阅读... |
|---|---|
| 教程 Markdown 完整模板和写作要求 | references/tutorial-structure.md |
| 习题课 Markdown 完整模板和组题规则 | references/exercise-class-structure.md |
| 审计文件 (csv/txt) 的具体格式 | references/audit-spec.md |
| LaTeX/KaTeX 数学公式格式规则 | references/formula-rules.md |
| 图片截取、裁剪、质量检查规则 | references/image-rules.md |
| 质量门禁、文本验收、自检清单 | references/quality-gates.md |
| 不同学科的特殊写作要求 | references/subject-guide.md |
| 完成报告和未完成问题清单模板 | references/report-templates.md |
脚本工具
| 脚本 | 用途 | 何时使用 |
|---|---|---|
scripts/check_md.py |
检查 Markdown 格式：标题层级、$/$$ 闭合、图片链接 |
每章教程和习题课写完后运行 |
scripts/extract_images.py |
从 PDF 指定页码和坐标区域提取图片 | 阶段 2 需要从教材 PDF 截取图片时使用 |