course-generator

分类: 内容与多媒体 | 上传者: cat-xierluo | 下载: 0 | 版本: v1.0（最新）

从多个文献内容中系统化提取并生成结构化课程。支持 1-100+ 个文献文件，智能识别内容类型（转录/文献/混合），自动进行主题识别、课程大纲生成、总览与章节内容撰写。采用可选模块架构，适应不同类型内容（理论/实践/案例/历史等）。本技能应在用户需要将多个文献整理为系统化课程、生成学习材料、处理转录内容、或从复杂文稿中提取结构化内容时使用。

更新日志: Source: GitHub https://github.com/cat-xierluo/legal-skills

目录结构

当前层级: skills/course-generator/

📁 references/
- 📄 chapter_prompt.md 6.8 KB
- 📄 outline_prompt.md 2.3 KB
- 📄 overview_prompt.md 2.0 KB
📄 CHANGELOG.md 7.4 KB
📄 LICENSE.txt 14.8 KB
📄 SKILL.md 7.2 KB

SKILL.md

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name: course-generator
description: 从多个文献内容中系统化提取并生成结构化课程。支持 1-100+ 个文献文件，智能识别内容类型（转录/文献/混合），自动进行主题识别、课程大纲生成、总览与章节内容撰写。采用可选模块架构，适应不同类型内容（理论/实践/案例/历史等）。本技能应在用户需要将多个文献整理为系统化课程、生成学习材料、处理转录内容、或从复杂文稿中提取结构化内容时使用。
license: Complete terms in LICENSE.txt
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# 课程生成器

## 概述

从多个文献内容中系统化提取并生成结构化课程。支持 1-100+ 个文献文件，智能识别内容类型（转录内容/普通文献/混合内容），自动进行主题识别、内容优化、课程大纲生成、总览与章节内容撰写。

**核心原则**：
- **忠实原文**：保留文献中的核心观点、具体例子、重要表述，不添加文档外信息
- **叙述性写作**：完全避免要点罗列，使用段落形式，包含完整的论证和阐述
- **详尽完整**：总览 + 专题文档，包含核心观点、案例分析、重要表述、数据支撑、背景信息
- **智能处理**：自动识别并去除发言人标记、时间戳，提取配图链接，清洗冗余信息，转换口语为书面语，将内容直接呈现而非强调说话者

## 工作流程

```
用户请求 → 读取文献 → 智能识别内容特征 → 生成课程大纲 → 生成总览+专题 → 保存文件
```

### 输入类型

1. **文献目录**：包含多个文献文件的目录（支持 md、txt 等格式）
2. **文献文件**：1-100+ 个文献文件
3. **输出位置**：输入文件所在目录（单文件）或输入目录的父目录（文件夹）

### 输出结构

```
课程名称/
├── 00 课程名称 - 总览.md
├── 01 第一章主题.md
├── 02 第二章主题.md
├── 03 第三章主题.md
└── [更多章节文件]
```

## 执行步骤

### Step 1: 读取文献文件

使用 `Glob` 工具一次性读取指定目录下的所有文献文件：

```
Glob: {输入目录}/**/*.{md,txt}
```

保持完整上下文，一次性读取所有文件内容。

### Step 2: 智能识别内容特征

检测文件特征，自动识别内容类型：

- **发言人标记**：发言人1、发言人2等
- **时间戳模式**：00:00、12:34等格式
- **配图链接**：包含图片URL链接
- **转录特征**：口语化表达、现场演示描述等

根据识别的内容特征，自动选择最合适的处理方式。

### Step 3: 生成课程大纲

调用 AI 模型，一次性分析所有文献并生成课程大纲。详见 [outline_prompt.md](references/outline_prompt.md)。

核心要求：
- **整体把握**：理解所有内容的整体脉络和逻辑关系
- **主题识别**：基于所有内容自动识别主要主题
- **内容优化**：清洗冗余信息，保留核心内容，转换口语为书面语
- **课程组织**：按主题生成章节，案例和展望融入相应主题
- **配图处理**：识别配图并合理安排到相关主题章节

输出格式：
```
课程标题：[基于原文生成的课程名称]

第一章 [主题名称] - 核心观点摘要
  [相关案例和应用场景将融入本章节]
第二章 [主题名称] - 核心观点摘要
  [相关案例和应用场景将融入本章节]
```

**默认输出**：总览文档 + 各专题文档

### Step 4: 生成总览文档

生成课程总览，包含课程概述、学习目标、课程结构、学习路径建议。

详见 [overview_prompt.md](references/overview_prompt.md)。

输出文件名：`00 [课程名称] - 总览.md`

### Step 5: 生成专题文档

为每个章节生成详细的段落式内容。详见 [chapter_prompt.md](references/chapter_prompt.md)。

**叙述性写作要求**：
- 完全避免要点列表，使用段落形式
- 每个概念都有完整的解释和论证
- 保持逻辑连贯，层层递进

**可选模块架构**：

根据内容特点，AI 从 11 个可选模块中选择合适的组合：

| 模块名称 | 适用场景 |
|---------|---------|
| 引言与概述 | 需要背景介绍和内容导航 |
| 核心概念与原理 | 理论性内容，需要概念阐释 |
| 理论框架 | 学术性、理论性较强的内容 |
| 历史背景 | 需要时间线或发展历程的内容 |
| 实践案例 | 有具体应用实例的内容 |
| 应用场景 | 需要场景说明的内容 |
| 最佳实践 | 需要操作指南的内容 |
| 对比分析 | 需要比较不同方案/观点的内容 |
| 未来展望 | 有前瞻性、趋势性内容 |
| 本章小结 | 需要总结回顾的内容 |
| 延伸阅读 | 有相关资源推荐的内容 |

**默认推荐组合**：
- **理论类**：引言与概述 + 核心概念与原理 + 本章小结
- **实践类**：引言与概述 + 应用场景 + 最佳实践 + 本章小结
- **案例类**：引言与概述 + 实践案例 + 对比分析 + 本章小结
- **综合类**：根据内容特点灵活组合

### Step 6: 创建输出目录

- 使用 `Bash` 创建目录
- 输出路径：输入文件所在目录（单文件）或输入目录的父目录（文件夹）
- 目录名：AI 生成的课程名称

### Step 7: 保存文档

1. **总览文档**：`00 [课程名称] - 总览.md`
2. **专题文档**：`0X [章节序号] [主题名称].md`

## 质量标准

### 内容质量

- **忠实原文**：不改变原文含义，保留关键信息
- **叙述性写作**：完全避免要点列表，使用段落形式
- **详尽完整**：每个观点都有完整阐述和论证
- **自然表达**：避免频繁使用"原文中"、"根据原文"、"主讲人强调"、"主讲人指出"、"主讲人提到"等表述，直接陈述内容本身，不强调内容来源归属
- **智能融合**：案例和展望内容融入相关主题章节，不单独成章

### 格式规范

**总览文档格式：**
```
# [课程标题] - 总览

## 一、课程概述
[段落式展开介绍课程背景、核心价值和主要内容]

## 二、学习目标
[段落式阐述学习目标]

## 三、课程结构
[段落式说明各章节内容和关联]

## 四、学习路径建议
[段落式提供学习建议]
```

**专题文档格式（可选模块）：**

专题文档根据内容类型使用不同的模块组合：

**理论类内容示例：**
```
# 第X章 [章节标题]

## 一、引言与概述
[段落式介绍背景和主要内容]

## 二、核心概念与原理
[段落式详细阐述核心概念]

### 1、[子主题1]
[段落式深入讲解]

### 2、[子主题2]
[段落式继续展开]

## 三、本章小结
[段落式总结学习内容和价值]
```

**实践类内容示例：**
```
# 第X章 [章节标题]

## 一、引言与概述
[段落式介绍背景和主要内容]

## 二、应用场景
[段落式描述各种应用场景]

## 三、最佳实践
[段落式总结最佳实践]

## 四、本章小结
[段落式总结学习内容和价值]
```

## 参考文档

详细提示词模板请参见：
- [outline_prompt.md](references/outline_prompt.md) - 课程大纲生成提示词（含整体分析和内容优化）
- [overview_prompt.md](references/overview_prompt.md) - 总览文档生成提示词
- [chapter_prompt.md](references/chapter_prompt.md) - 专题文档撰写提示词（可选模块架构）

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