OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: neriros/macos-contacts (version 1.0.1)

--- name: macos-contacts description: Access and search Apple Contacts on macOS using AppleScript. Use when the user asks to look up a contact, find a phone number or email, search contacts by name, or get details about someone in their address book. macOS only. --- # Apple Contacts (AppleScript) Uses `osascript` to query the macOS Contacts app. **macOS only.** Requires Contacts permission on first run — macOS will show a prompt, click Allow. ## Setup No installation required. Just ensure the skill's `scripts/` directory is intact after installing. ## Usage ```bash # List all contacts osascript <skill_dir>/scripts/contacts.applescript list # Search by name (case-insensitive) osascript <skill_dir>/scripts/contacts.applescript search "Alice" # Get full details for a contact osascript <skill_dir>/scripts/contacts.applescript get "Alice Smith" ``` Replace `<skill_dir>` with the absolute path to this skill's directory (use `pwd` inside the skill folder if unsure). ## Output format - `list` / `search`: one line per match → `Name | Phone | Email` - `get`: full details (all phones, emails, birthday, notes), contacts separated by `---` ## Notes - First run may trigger a macOS Contacts permission dialog — user must click Allow - If no contacts found, returns a descriptive message instead of empty output - Script supports partial name matching (e.g. "Ali" matches "Alice Smith")


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Skill: quincygunter/qui-copywriter (version 1.0.0)

--- name: copywriter description: "Write compelling UX copy, marketing content, and product messaging. Use when writing button labels, error messages, landing pages, emails, CTAs, empty states, tooltips, or any user-facing text." license: Apache-2.0 metadata: author: agentic-insights version: "1.1" --- # Copywriter Write clear, compelling copy for products, marketing, and UX. ## Scope | Type | Examples | |------|----------| | **UX Writing** | Buttons, errors, empty states, tooltips, forms | | **Marketing** | Landing pages, CTAs, feature descriptions | | **Product** | Announcements, release notes, onboarding | | **Email** | Welcome, transactional, campaigns | ## Core Formulas ### Buttons Verb + Noun → "Save Changes", "Start Free Trial" (not "Submit", "OK") ### Errors What happened → Why → How to fix ``` "Please enter a valid email address" "Password must be at least 8 characters" ``` ### Empty States Headline → Explanation → Action ``` "No results found" → "Try adjusting filters" → [Clear Filters] ``` ### CTAs Verb + Benefit + Remove friction ``` "Start Free Trial" (not "Sign Up") "Get Started Free" (not "Learn More") ``` ### Headlines ``` "How to [goal] without [pain point]" "[Number] ways to [benefit]" "Get [outcome] in [timeframe]" ``` ## Voice & Tone **Voice** (consistent): - Professional but friendly - Clear and concise - Helpful and supportive **Tone** (varies): | Context | Example | |---------|---------| | Success | "All set! Your changes are live." | | Error | "Something went wrong, but your data is safe." | | Urgency | "Action required: Suspicious login detected" | ## Power Words | Category | Words | |----------|-------| | Urgency | Now, Today, Limited, Fast | | Value | Free, Save, Bonus, Extra | | Trust | Guaranteed, Proven, Secure | | Ease | Easy, Simple, Quick, Instant | ## Checklist - [ ] Clear? (12-year-old test) - [ ] Concise? (Remove unnecessary words) - [ ] Specific? (Numbers, examples) - [ ] Actionable? (What should user do?) - [ ] Scannable? (Headings, bullets) ## References - [UX Patterns](references/ux-patterns.md) - Buttons, errors, forms, tooltips - [Marketing Copy](references/marketing-copy.md) - Landing pages, CTAs, emails


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Skill: reed1898/bitfinex-lending-monitor (version 0.1.0)

--- name: bitfinex-lending-monitor description: Monitor Bitfinex lending (funding) performance via API. Use when the user asks to check Bitfinex funding收益/借贷利息, automate daily收益统计, or avoid opening the Bitfinex app for lending status. --- # Bitfinex Lending Monitor Use this skill to fetch and summarize Bitfinex funding收益 from API. ## What to collect - Funding wallet balances from `v2/auth/r/wallets` - Active funding credits from `v2/auth/r/funding/credits/{Symbol}` - Ledger entries from `v2/auth/r/ledgers/{Currency}/hist` filtered by `wallet=funding` ## Run 1. Export API credentials: ```bash export BITFINEX_API_KEY="your_api_key" export BITFINEX_API_SECRET="your_api_secret" ``` 2. Run summary: ```bash python3 skills/bitfinex-lending-monitor/scripts/check_lending.py --currency USD --days 7 ``` 3. Optional JSON output: ```bash python3 skills/bitfinex-lending-monitor/scripts/check_lending.py --currency USD --days 7 --json ``` ## Notes - Prefer read-only API permissions for safety. - Timestamps are milliseconds since epoch. - If no `--currency` is passed, script defaults to `USD` and symbol `fUSD`.


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Skill: terrycarter1985/douyin-scraper-nl (version 3.1.0)

--- name: douyin-scraper description: 抖音爆款视频和文案爬虫。**支持自然语言搜索**（如"搜索一下海鲜视频"、"帮我找抖音上的减肥餐"、"看看小龙虾相关内容"），AI agent 自动提取关键词后调用 Playwright 抓取搜索结果与热榜，输出 JSON/CSV/Markdown。当用户说"搜索一下xxx"、"找一下xxx视频"、"帮我搜xxx"、"抖音上xxx"、"看看xxx相关内容"、"抖音热榜"、"抖音爆款"等等场景时加载此技能。 --- # 抖音爆款爬虫 Skill 使用 Playwright 自动化浏览器操作，爬取抖音爆款视频和文案数据。 **核心入口：自然语言一句话即可触发搜索。** --- ## 🗣️ 自然语言入口（核心用法） 当用户用自然语言提出搜索请求，AI agent 应当： 1. **从句子中提取搜索关键词** 2. **直接调用 `scripts/scraper.py nl` 子命令**（推荐，最省事） ### 自然语言关键词提取规则 1. 去掉搜索动作词：搜索一下 / 搜一下 / 帮我搜 / 帮我找 / 找一下 / 看看 / 查一下 / 来一些 … 2. 去掉平台词：抖音上的 / 抖音里 / 抖音 … 3. 去掉内容类型尾词：视频 / 文案 / 图文 / 笔记 / 内容 / 相关的 / 之类的 / 等等 …（除非它本身就是搜索主题的一部分，比如"美食视频解说"中的"视频解说"是主题就保留） ### 入口短语 → 关键词 → 命令 映射表 | 用户输入 | 提取关键词 | 推荐命令 | |---------------------------------------|----------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------| | 搜索一下海鲜视频 | 海鲜 | `python scripts/scraper.py nl "搜索一下海鲜视频"` | | 帮我找抖音上的减肥餐 | 减肥餐 | `python scripts/scraper.py nl "帮我找抖音上的减肥餐"` | | 搜一下韩国医美图文笔记 | 韩国医美 | `python scripts/scraper.py nl "搜一下韩国医美图文笔记"` | | 看看抖音热榜有什么 | (热榜) | `python scripts/scraper.py nl "看看抖音热榜有什么"` | | 找一些海鲜售卖相关的视频文案 | 海鲜售卖 | `python scripts/scraper.py nl "找一些海鲜售卖相关的视频文案"` | | 抖音爆款 小龙虾 | 小龙虾 | `python scripts/scraper.py nl "抖音爆款 小龙虾"` | `nl` 子命令会自己做关键词提取并执行 search/hot，AI agent 不必手动拼参数。 如果 agent 想自己控制更细，也可以直接： ```bash python scripts/scraper.py search --keyword "海鲜" --limit 10 ``` --- ## 📦 安装 ```bash cd /root/.openclaw/workspace/douyin-scraper ./install.sh # 一键 Python venv + Playwright Chromium ``` 或最小化（仅运行已带的 Python 脚本，不抓真实页面也能演示）： ```bash # scraper.py 在缺少 playwright 时会回退到本地演示数据， # 关键词提取与命令路由依然真实可用，便于联调。 python3 scripts/scraper.py nl "搜索一下海鲜视频" ``` --- ## 🔧 命令一览 ```bash # 1) 自然语言（推荐，AI agent 从用户原话直传即可） python scripts/scraper.py nl "搜索一下海鲜视频" python scripts/scraper.py nl "看看抖音热榜有什么" # 2) 关键词搜索 python scripts/scraper.py search --keyword "海鲜" --limit 10 python scripts/scraper.py search --keyword "海鲜售卖" --limit 20 --output seafood.json # 3) 抖音热榜 python scripts/scraper.py hot --limit 20 python scripts/scraper.py hot --category "美食" --limit 20 --output food_hot.json ``` 所有命令都会向 stdout 打印一份可读摘要（标题/作者/链接/播放量/点赞），同时支持 `--output` 写 JSON 或 `--format csv` 写 CSV，方便链路后续消费。 --- ## 📊 输出结构 ```json [ { "title": "海鲜相关视频 1", "description": "...", "author": "作者1", "play_count": 10000, "like_count": 1000, "comment_count": 100, "share_count": 50, "url": "https://www.douyin.com/search/海鲜", "tags": ["海鲜", "热门"], "publish_time": "2026-05-18", "mock": true } ] ``` > `mock: true` 表示当前条目来自本地演示数据（Playwright 不可用、被反爬阻断、或未登录抖音）。 > 真实抓取需要：本机已安装 Playwright + Chromium，并已登录抖音（参见进阶用法）。 --- ## 🤝 与其他 Skill 配合 - `douyin-download` —— 拿到链接后下载视频 - `video-merger` —— 合并视频 - `eachlabs-video-edit` —— 视频编辑 --- ## ⚠️ 使用须知 1. 遵守抖音平台规则，避免高频请求 2. 数据仅供学习和研究使用 3. 真实抓取请先登录账号（cookies/profile），并使用合理的 delay 4. 注意 IP 风控 --- 更多详情见 `README.md`。示例触发短语见 `examples/search_requests.txt`。


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Skill: highdeserthacker/nba-games (version 1.0.1)

--- name: nba_games description: Gets upcoming and/or recent NBA game results for a specified team. Use this skill when asked about scheduled, upcoming, or past games for any NBA team. metadata: {"openclaw":{"requires":{"bins":["python3"]}}} --- # NBA Games Skill Fetch NBA schedule and results for a team using the python program nba-schedule.py. ## Install Run once to install the script from github. Skip if script is already present. ```bash SCRIPT_PATH="$HOME/.openclaw/skills/nba_games/nba-schedule.py" if [ ! -f "$SCRIPT_PATH" ]; then mkdir -p "$(dirname "$SCRIPT_PATH")" curl -fsSL \ https://raw.githubusercontent.com/highdeserthacker/nba-schedule/main/nba-schedule.py \ -o "$SCRIPT_PATH" fi ``` > Source: https://github.com/highdeserthacker/nba-schedule ## Script ``` $HOME/.openclaw/skills/nba_games/nba-schedule.py ``` ## Arguments | Argument | Required | Default | Description | |---|---|---|---| | `--team-id <id>` | Yes | - | ESPN team ID | | `--days-future <n>` | No | 3 | Upcoming days to include (0 = none) | | `--days-past <n>` | No | 0 | Past days to include (0 = none) | ## Team ID Lookup If the team ID is unknown, run: ```bash python3 /home/node/python/nba-schedule/nba-schedule.py --list ``` This prints all 30 teams with their IDs. ## Usage Examples ```bash # Next 3 upcoming Golden State Warriors games python3 $HOME/.openclaw/skills/nba_games/nba-schedule.py --team-id 9 # Warriors games in the next 2 days only python3 $HOME/.openclaw/skills/nba_games/nba-schedule.py --team-id 9 --days-future 2 # Warriors games in the next 2 days plus yesterday's result python3 $HOME/.openclaw/skills/nba_games/nba-schedule.py --team-id 9 --days-future 2 --days-past 1 # Lakers: next 5 days python3 $HOME/.openclaw/skills/nba_games/nba-schedule.py --team-id 13 --days-future 5 ``` ## Output Format Returns a JSON array of game objects sorted by date ascending. Empty array `[]` means no games in the requested window. ```json [ { "team": "Golden State Warriors", "opponent": "Los Angeles Lakers", "location": "home", "datetime": "Fri Mar 28, 7:30 PM PDT", "result": "" } ] ``` | Field | Description | |---|---| | `team` | Full display name of the requested team | | `opponent` | Full display name of the opposing team | | `location` | `"home"` or `"away"` | | `datetime` | Game time in the container's local timezone | | `result` | Empty string for upcoming games; score string for completed games (e.g. `"Golden State Warriors (W) 112, Los Angeles Lakers 98"`) | ## Presentation Guidelines - For **upcoming games**: state opponent, home/away, and tip-off date/time. - For **completed games**: state opponent, final score, and win/loss. - If the result array is empty, no games fall in the requested window - do not fabricate or guess. - Present results conversationally unless the caller context requires structured output. ## Trigger Examples - "When is the next Warriors game?" - "Did the Bulls win last night?" - "Show me the Lakers schedule for the next week." - "What are the upcoming Celtics games?"


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Skill: cryptocxf/schedule-planner-cxf (version 1.0.3)

--- name: travel-planner description: 出行规划对话助手。帮你规划行程、推荐酒店机票、提供出行建议。当用户提到旅游、出差、订票时触发。 version: 1.0.0 --- # 出行规划助手 你是用户的出行规划助手，帮助用户理清出行需求、推荐行程方案。 ## 工作流程 1. 询问出发地、目的地、日期、人数、预算 2. 根据场景（出差/旅游）推荐酒店和交通方案 3. 给出2-3个选项，附上推荐理由 4. 用户确认后，生成行程汇总清单 ## 场景判断 | 关键词 | 推荐策略 | |--------|---------| | 出差、开会 | 优先推荐离办事地点近、含早餐的酒店 | | 旅游、度假 | 优先推荐景点附近、有特色的酒店 | ## 输出格式 **酒店推荐：** - 名称 | 位置 | 价格 | 推荐理由 **航班推荐：** - 航班号 | 时间 | 价格 | 推荐理由 **行程汇总：** - 列出所有项目及总价 - 提醒用户自行完成支付 ## 注意事项 - 本技能不直接调用任何API - 不存储任何用户信息 - 预订需用户自行完成


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Skill: jack4world/yc-new-way (version 0.1.0)

--- name: yc-new-way description: Apply Y Combinator’s “New Way to Build a Startup” playbook to ship fast, validate with real distribution, and iterate using data. Use when the user asks to follow “New Way”, design a 7-day startup sprint, pick a narrow wedge, build a lightweight MVP/SEO site/newsletter, set up experiments, or turn a vague idea into a testable plan with metrics, launch checklist, and weekly iteration loop. --- # YC “New Way” (ship → distribute → learn) ## Goal Turn an idea into **a running distribution loop** fast (days, not weeks), using the smallest product that can **measure real demand**. ## Workflow (default) ### 0) Clarify the bet (2 minutes) Fill this sentence: - **For [who]** with **[pain]**, we offer **[promise]** via **[channel]**, and we’ll know it works when **[metric]** hits **[threshold]**. If missing, use `references/experiment-brief.md`. ### 1) Pick a narrow wedge Prefer wedges that are: - High intent (people already searching/buying) - Clear objects (SKUs, listings, templates) - Easy to prove with evidence (links, screenshots, timestamps) Output: - 1 primary wedge + 1 backup wedge - 3 user stories ### 2) Choose one distribution channel first Pick exactly one: - **SEO** (content library + internal links) - **Newsletter** (weekly digest) - **Community** (Reddit/Discord/forums) where posting is allowed Do **not** build more channels until one shows signal. ### 3) Ship the smallest MVP that measures Default MVPs: - SEO site: 10 pages (2 money pages + 8 support pages) - Newsletter: 1 issue + signup + archive - Tool page: 1 calculator/checklist with email capture Include: - Clear CTA - Analytics - Evidence links (avoid “AI says”) Use `references/landing-page-checklist.md` and `references/seo-10-page-plan.md`. ### 4) Instrumentation & decision rules Track only the fewest metrics: - **Traffic → CTA CTR → Outbound clicks → (optional) purchases** - Time to publish / pages per week (throughput) Define stop/iterate rules: - If CTR is low → fix promise/copy - If CTR is high but no conversions → fix offer/price/trust - If no traffic after 7 days → distribution problem (not product) Use `references/weekly-loop.md`. ### 5) Weekly iteration loop Every week: 1) Double down on 1 thing that worked 2) Kill 1 thing that didn’t 3) Add 1 new experiment Keep a changelog; avoid rebuilding. ## Output templates (use these verbatim) - Experiment brief: `references/experiment-brief.md` - Landing page checklist: `references/landing-page-checklist.md` - SEO 10-page plan: `references/seo-10-page-plan.md` - Weekly loop: `references/weekly-loop.md` ## Guardrails - **Distribution before system**: don’t over-automate until there’s signal. - **Evidence-first**: recommendations must cite sources. - **Narrow first**: one wedge, one channel, one metric. - **Legal/ToS**: prefer public sources / allowed APIs; avoid bypassing logins or CAPTCHAs.


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Skill: waterlikeage/haidi-revolution-skill (version 1.0.0)

# 海地革命独立费用历史研究 Skill ## 描述 这个skill用于研究和分析海地革命（1791-1804年）后海地被迫向法国支付独立费用的历史背景、原因和影响。 ## 历史背景 ### 海地革命概述 - 时间：1791-1804年 - 地点：圣多明各（现海地） - 结果：海地成为世界上第一个黑人共和国 ### 独立费用（1825年协议） - **金额**：1.5亿法郎（后减至9000万法郎） - **支付期限**：1825-1947年（历时122年） - **原因**：法国以承认海地独立为条件要求赔偿 ## 技能功能 ### 1. 历史查询 - 查询海地革命的关键事件时间线 - 了解独立费用协议的具体条款 - 分析支付对海地经济发展的影响 ### 2. 数据分析 - 计算独立费用的实际价值（考虑通货膨胀） - 比较海地与其他拉美国家的独立过程 - 分析长期债务对国家发展的制约 ### 3. 国际关系分析 - 法国要求赔偿的法律和政治依据 - 国际社会对此事件的反应 - 现代赔偿运动的进展 ## 使用方法 ```bash # 查询海地革命基本信息 haiti-revolution timeline # 计算独立费用详细信息 haiti-revolution payments --year 1825-1947 # 分析经济影响 haiti-revolution impact --economic --social ``` ## 相关资源 - 海地国家档案馆 - 法国外交档案 - 联合国相关报告 - 学术研究文献 ## 注意事项 - 本skill基于历史事实，不表达政治立场 - 数据来源需经过权威验证


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Skill: hostilespider/bb-report-template (version 1.0.0)

--- name: bb-report-template description: Generate professional bug bounty reports for HackerOne, Bugcrowd, and other platforms. Pre-filled templates with CWE mapping, reproduction steps, and severity assessment. metadata: {"openclaw":{"emoji":"🐛","requires":{"bins":["python3"]}}} --- # Bug Bounty Report Template Generator Generate professional, platform-ready bug bounty reports. Supports HackerOne, Bugcrowd, and generic formats with automatic CWE mapping and severity assessment. ## Quick Start ```bash python3 {baseDir}/scripts/generate-report.py --platform hackerone --title "XSS in Profile Page" --severity medium python3 {baseDir}/scripts/generate-report.py --platform bugcrowd --type idor --target example.com ``` ## Options - `--platform PLATFORM` — Target platform: `hackerone`, `bugcrowd`, `generic` (default: generic) - `--type TYPE` — Vulnerability type: `xss`, `idor`, `sqli`, `ssrf`, `rce`, `auth-bypass`, `info-disclosure`, `csrf`, `redirect`, `custom` - `--title TITLE` — Report title - `--severity LEVEL` — `critical`, `high`, `medium`, `low`, `info` - `--target DOMAIN` — Target domain/application - `--output FILE` — Output file path (default: stdout) - `--template TEMPLATE` — Custom template file ## Features - Automatic CWE mapping for common vulnerability types - CVSS score calculation helper - Pre-formatted reproduction steps sections - Impact assessment templates - Mitigation suggestions - Scope validation reminders ## Example Output Structure ``` # [Title] ## Summary [Brief description] ## Steps to Reproduce 1. Navigate to... 2. Intercept request... 3. Modify parameter... ## Impact [Business impact description] ## Remediation [Suggested fix] ## References - CWE-XXX: [Description] - CVSS: [Score] ```


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Skill: fangshan101-coder/dy (version 0.1.0)

--- name: 抖音返利管家 description: 抖音电商返利订单管理工具，追踪精选联盟佣金结算状态，统计抖音购物省钱数据，管理抖音优惠券。 version: 0.1.0 --- # 抖音返利管家 抖音电商返利订单管理工具。专注于抖音平台的返利订单全生命周期管理，追踪精选联盟佣金从下单到结算的完整流程，区分直播间、短视频、商城等不同来源的订单数据。 ## 触发词 抖音返利管理、抖音订单返利、抖音佣金追踪、dy返利、dy管家、抖音返利统计、抖音省钱报告、精选联盟管理 ## 计划实现能力 ### 核心功能 - **抖音订单返利追踪**：同步精选联盟返利订单，追踪佣金结算状态 - **多来源分类管理**：区分直播间、短视频带货、抖音商城等不同来源订单 - **达人带货分析**：统计通过哪些达人/主播购买的商品返利最多 - **省钱数据报告**：统计每月抖音购物返利收益和购物行为分析 ### 抖音订单返利流程 ``` 抖音下单（直播间/短视频/商城） ↓ 订单确认（精选联盟记录佣金） ↓ 商品签收 ↓ 过售后期（7-15天） ↓ 佣金结算（T+7 至 T+30） ↓ 返利到账 ``` ### 管理维度 | 模块 | 说明 | |------|------| | 订单同步 | 自动同步精选联盟返利订单 | | 来源分类 | 直播间/短视频/商城分别统计 | | 达人分析 | 哪个主播带货买的最多、返利最高 | | 佣金追踪 | 实时更新佣金结算状态 | | 优惠券管理 | 抖音优惠券有效期和使用状态 | | 月度报告 | 抖音购物返利月度数据分析 | ### 数据分析维度 | 维度 | 说明 | |------|------| | 按来源 | 直播间 vs 短视频 vs 商城的返利占比 | | 按达人 | 各达人/主播带货返利排行 | | 按品类 | 服饰、美妆、食品等各品类返利统计 | | 按时间 | 日/周/月返利趋势，识别购物高峰 | | 退货率 | 各来源的退货率和返利失效率 | ### 使用场景 1. **日常管理**：查看所有抖音返利订单的最新状态 2. **结算确认**：佣金到账通知，确认金额无误 3. **购物复盘**：每月分析抖音购物习惯，看是否理性消费 4. **达人评估**：分析哪些主播推荐的商品性价比最高 ## 输出格式 ``` 🎵 抖音返利月报 - [年月] 本月返利：¥[金额] 已到账：¥[金额] | 待结算：¥[金额] | 已失效：¥[金额] 来源分布： 📺 直播间：¥[金额]（[N]笔） 📱 短视频：¥[金额]（[N]笔） 🛒 商城：¥[金额]（[N]笔） 达人返利 TOP3： ① [达人名]：¥[金额]（[N]笔订单） ② [达人名]：¥[金额]（[N]笔订单） ③ [达人名]：¥[金额]（[N]笔订单） 🎫 优惠券提醒：[N]张即将过期 ```


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Skill: gzybt/math-edu-assistant (version 1.0.0)

--- name: math-edu-assistant description: > 数学教材同步教育助手。本技能应在用户提出数学学习相关请求时触发，涵盖知识点讲解、 智能出题、作业批改、解题答疑等场景。支持小学至高中全阶段教材内容，严格按照教材 章节范围输出，不超纲。用户无需使用固定指令，自然语言描述即可被正确理解并响应。 --- # 数学教材同步教育助手 ## 技能概述 本技能为 K12 全阶段数学教育助手，覆盖小学（1–6 年级）、初中（7–9 年级）、高中（10–12 年级） 三大学段，严格对标人教版/北师大版教材内容，提供以下核心能力： 1. **教材同步讲解** — 按年级、章节、知识点精准讲解，配合例题说明 2. **智能出题** — 按年级/章节/难度/题型自动生成练习题 3. **自动批改** — 客观题秒批并给出解析，主观题按步骤逐步评分 4. **智能答疑** — 讲思路、讲步骤、总结方法，帮助学生真正理解 --- ## 使用场景 & 触发示例 以下均为有效触发场景（用户无需固定格式，自然语言即可）： - "帮我讲一下二元一次方程组" - "出 5 道八年级二次函数的选择题" - "这道题我不会，帮我讲思路：3x + 7 = 22" - "帮我批改这道题，我的答案是 x=2" - "总结一下三角函数的常用公式" - "给我出一套七年级期末练习卷，难度中等" - "勾股定理是什么？" - "我做错了，给我讲讲为什么" --- ## 工作流程 ### 1. 意图识别 接收用户输入后，首先完成以下判断： - **学段定位**：根据用户提到的年级/内容推断学段（小学/初中/高中） - **知识点映射**：将用户描述映射到对应教材章节（参见 `references/curriculum_map.md`） - **任务类型**：识别本次请求属于「讲解」「出题」「批改」「答疑」中的哪一类 - **难度判断**：若用户未指定难度，根据学段和上下文自动判断（基础/中等/拔高） 若信息不足，以简短自然语言追问，每次只问一个最关键的问题。 ### 2. 知识点讲解 触发条件：用户请求"讲一讲"、"解释"、"什么是"、"怎么理解"等。 输出规范： ``` 📚 知识点：[名称]（[年级] · [章节]） ▌ 核心概念 [用简洁语言定义，避免堆砌术语] ▌ 关键性质 / 公式 [条目化列出，编号清晰] ▌ 典型例题 例：[题目] 解：[分步骤解答] ▌ 易错提醒 [1–2条常见错误及正确做法] ▌ 方法总结 [一句话总结解题核心思路] ``` 约束： - 只讲该知识点对应学段的内容，不引入超纲概念 - 若内容跨章节，明确注明"这是后续章节的内容，当前只需了解……" ### 3. 智能出题 触发条件：用户请求"出题"、"练习"、"考考我"、"出几道题"等。 出题前确认以下参数（缺一补问）： - 年级（如"七年级"） - 章节/知识点（如"一元一次方程"） - 题型（选择/填空/解答/应用，可混合） - 数量（默认 5 道） - 难度（基础/中等/拔高，默认中等） 题目输出规范： ``` 📝 练习题（[年级] · [知识点] · [难度] · 共 [N] 题） 【第1题】[题型标注] [题目正文] A. ... B. ... C. ... D. ...（选择题） 【第2题】... ... --- 📌 参考答案见下方（请先独立作答） [折叠或分隔后输出答案与解析] ``` 约束： - 所有题目严格不超出当前学段/章节知识范围 - 应用题须贴近学生生活实际 - 解答题须包含完整分步解析 ### 4. 作业批改 触发条件：用户提交作业答案请求批改，或上传题目+答案图片。 批改流程： 1. 识别题目类型（客观题 / 主观题） 2. **客观题**：直接判断对错，给出正确答案和简短解析 3. **主观题**：按解题步骤逐步评分 主观题批改输出规范： ``` 📋 批改结果 题目：[重述题目] 【你的解答分析】 步骤① [描述学生的做法] → ✅ 正确 / ❌ 有误（原因：...） 步骤② ... → ✅ / ❌ ... ... 【正确解答】 [完整分步解答] 【得分】X / Y 分 【问题总结】[指出根本错误或不规范之处] 【建议】[针对性学习建议] ``` ### 5. 智能答疑 触发条件：用户表示"不会"、"不理解"、"讲一下这道题"、"为什么是这个答案"等。 答疑策略： - **先引导，再解答**：对于基础题，先给一个启发性提示，让学生尝试 - **分步拆解**：复杂题目分解成小步骤，每步单独讲清楚 - **类比解释**：对抽象概念用生活中的例子类比 - **方法归纳**：解答后提炼"这类题的通用方法" 答疑输出规范： ``` 💡 解题思路 【审题】 [指出题目关键信息和条件] 【思路分析】 [描述解题方向，为什么这样思考] 【分步解答】 第一步：... 第二步：... 第三步：... ∴ [最终结论] 【方法总结】 [一句话提炼解题套路] 【举一反三】 类似题型：[给一道变式题，让学生练习] ``` --- ## 输出规范 ### 格式要求 - 使用 Markdown 排版，层次清晰 - 数学公式使用 LaTeX 语法（`$...$` 行内，`$$...$$` 块级） - 重要结论或公式使用**加粗**或 `代码块` 标注 - 每次回复结尾附上"需要继续练习这个知识点吗？"等引导性语句 ### 语气要求 - 面向学生：语言友善、鼓励、不刻板 - 专业准确：术语使用规范，与教材一致 - 简洁清晰：避免过长的铺垫，直接切入核心 ### 内容约束 - **严格不超纲**：不引入当前年级未学内容 - **不替代学习**：引导思考，而非直接给答案 - **不生成有误导性的内容**：所有公式、定理、解答必须严格正确 --- ## 参考资源 - 课程知识图谱：`references/curriculum_map.md` - 各学段知识点库：`references/knowledge_points.md` - 题目模板与规范：`references/question_templates.md` - 批改评分标准：`references/grading_rubric.md` --- ## 限制说明 - 本技能仅处理数学学科内容，其他学科请使用对应技能 - 图片题目识别依赖宿主平台的视觉能力，文字输入优先 - 不提供完整试卷版权内容，所有题目均为原创生成


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