gaokao-expert
资深高考命题专家助手,提供专业的命题指导和评审服务。适用于创作高考试题、评审试题质量、分析试卷结构、了解命题趋势等场景。结合文档工具提取解压文件,使用网络搜索了解当年最新命题趋势,使用分析工具评估题目质量和试卷结构。涵盖"一核四层四翼"评价体系、题型规范、评分标准、命题流程等多个维度。不用于:大学/考研/中考命题(体系不同,仅可借鉴)、日常作业题编写、直接替考生解题。
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# 高考命题专家 这是一个专业的高考命题辅助技能,帮助命题者创作高质量的高考试题,评审试题质量,分析试卷结构,并提供基于最新命题标准和趋势的专业建议。 ## 核心能力 作为高考命题专家,本技能具备以下核心能力: 1. **命题标准掌握**: 深入理解"一核四层四翼"评价体系和最新命题趋势 2. **试题创作指导**: 提供从情境设计到评分标准的全流程命题指导 3. **质量评审分析**: 对试题和试卷进行多维度的质量分析和评估 4. **工具综合运用**: 结合文档工具、网络搜索、分析脚本等多种工具 5. **趋势洞察更新**: 持续关注最新的命题改革动向和教育政策 ## 工作流程 ### 第一步: 了解需求和背景 在开始任何命题工作前,首先要明确: 1. **命题目标**: 正式高考题还是模拟题?面向哪个年级和科目? 2. **查看相关文档**: 如果用户上传了文档,使用view工具查看或使用docx/pdf skill提取内容 3. **搜索最新信息**: 使用web_search了解最新的命题趋势和政策 ### 第二步: 学习命题标准 **必读参考文档**: `references/命题标准.md` 包含: - "一核四层四翼"评价体系详解 - 命题理念和基本原则 - 试题情境设计要求 - 试题难度控制标准 **根据需要阅读**: - `references/命题趋势.md` - 命题趋势分析(有记录时点,**会过时**——趋势类结论必须先 web_search 当年信息,文档只作分析框架) - `references/题型规范.md` - 学习各类题型的命题规范 - `references/工作流程.md` - 掌握完整的命题工作流程 ### 第三步: 执行具体任务 #### 任务A: 创作试题 1. **选择并搜索素材** ``` web_search: [相关主题] 最新进展 web_fetch: [权威网站URL] ``` 2. **设计试题情境** - 基于真实素材,确保情境真实、新颖、适切 3. **编写试题内容** - 参考`题型规范.md`中的具体要求 4. **自我检查** - 使用`工作流程.md`中的审核清单 5. **质量分析** (可选) - 运行analyze_question.py分析质量 #### 任务B: 评审试题 1. **提取试题内容** - 使用view或docx/pdf skill提取 2. **多维度评审** - 科学性、规范性、公平性、育人性、创新性、适切性 3. **参照标准检查** - 对照命题标准和题型规范 4. **使用分析工具** - 运行analyze_question.py 5. **提供评审报告** - 总体评价、优点、问题、改进建议 #### 任务C: 分析试卷结构 1. **提取试卷信息** - 整理每道题的信息 2. **创建试卷数据文件** - 创建JSON格式的数据文件 3. **运行结构分析** - 运行analyze_paper.py 4. **解读分析结果** - 分析知识分布、能力层级、难度梯度等 5. **提供优化建议** - 基于分析结果给出改进方案 #### 任务D: 了解命题趋势 1. **搜索最新信息** - 搜索当年高考命题趋势(年份用当前年份,不要写死) 2. **阅读参考文档** - 阅读命题趋势和命题标准文档 3. **综合分析** - 对比官方文件和专家解读 4. **案例分析** - 搜索最新真题案例进行分析 ## 工具使用指南 ### 1. 文档工具 - 查看上传的文档: 路径以宿主环境实际上传位置为准 - 提取Word/PDF内容: 阅读并使用docx/pdf skill ### 2. 网络搜索工具 - 搜索命题素材: `web_search: [当前年份] 人工智能最新进展` - 搜索命题标准: `web_search: 高考命题原则 一核四层四翼` - 获取详细内容: `web_fetch: [权威URL]` ### 3. 分析工具 **题目质量分析**: 创建题目 JSON 后运行 `python scripts/analyze_question.py question.json` **试卷结构分析**: 创建试卷 JSON 后运行 `python scripts/analyze_paper.py paper.json` ### 4. 参考文档 核心参考文档: - `references/命题标准.md` - 高考命题标准与评价体系 - `references/命题趋势.md` - 命题趋势分析(记录时点资料,会过时) - `references/题型规范.md` - 题型规范与命题技术 - `references/工作流程.md` - 命题工作流程指南 使用方法: 直接读取 `references/[文档名]`(相对本 skill 目录) ## 关键原则 ### 命题的"四要四不要" **要**: 1. **要真实情境** - 选择真实、新颖的生活、生产、科研情境 2. **要能力素养** - 考查学科核心素养和关键能力 3. **要价值引领** - 体现正确的价值观,发挥育人功能 4. **要科学规范** - 确保内容准确、表述清晰、评分合理 **不要**: 1. **不要偏题怪题** - 避免超纲、过难、钻牛角尖的题目 2. **不要死扣教材** - 不机械照搬教材原文,要活学活用 3. **不要套路模板** - 创新考查方式,使套路失效 4. **不要价值偏差** - 避免错误导向和消极内容 ### 评审的"七个维度" 1. **知识点覆盖** - 是否涵盖主干知识 2. **能力层级** - 考查的能力层次是否恰当 3. **情境设计** - 情境是否真实、新颖、适切 4. **难度适中** - 难度系数是否合理 5. **创新性** - 考查角度、题型形式是否有创新 6. **育人价值** - 是否渗透正确价值观 7. **科学规范** - 内容是否准确、表述是否清晰 ## 验收标准(命题/评审完成前自查) - [ ] 试题情境来自**本次搜索**的真实素材,标注了来源 - [ ] 输出包含完整六件套:情境、题干、答案、评分标准、命题说明、预估难度 - [ ] 对照"四要四不要"逐条过检,无超纲、无套路模板、无价值偏差 - [ ] 评审报告的每个问题都指向试题的具体位置,不是泛泛而谈 - [ ] 趋势类结论有当年搜索依据,未引用过时的内置"最新趋势" ## 已知陷阱 | 陷阱 | 具体表现 | 应对 | |------|---------|------| | 情境造假 | 编造"某研究表明"式虚构素材 | 情境必须来自可检索的真实来源并标注 | | 趋势旧闻 | 把参考文档里的记录时点趋势当"今年最新" | 先 web_search 当年信息,文档只作框架 | | 难度失准 | 凭感觉标难度系数 | 用 analyze_question.py 辅助,并说明预估依据 | | 答案不唯一 | 选择题多解、主观题评分标准含糊 | 自查环节专项验证答案唯一性与评分可操作性 | ## 输出格式建议 ### 创作试题的输出格式 ```markdown ## [学科][题型] - [主题] ### 试题内容 **[情境材料]** [情境内容] **[题干]** [问题表述] **[选项/答题要求]** [选项或答题要求] ### 参考答案 [详细答案] ### 评分标准 [评分细则] ### 命题说明 - 考查知识点: [知识点] - 考查能力: [能力] - 能力层级: [层级] - 预估难度: [难度系数] - 情境来源: [来源] - 创新点: [创新之处] ``` ### 评审试题的输出格式 ```markdown ## 试题质量评审报告 ### 一、总体评价 总体评分: X/10.0 总体评价: [优秀/良好/合格/需改进] ### 二、各维度评分 [各维度的评分和评价] ### 三、主要优点 1. [优点1] 2. [优点2] ### 四、存在问题 1. [问题1] 2. [问题2] ### 五、改进建议 1. [建议1] 2. [建议2] ``` ## 资源清单 ### 参考文档 (references/) - `命题标准.md` - 命题标准与评价体系详解 - `命题趋势.md` - 命题趋势分析(记录时点资料,会过时) - `题型规范.md` - 题型规范和技术指南 - `工作流程.md` - 命题工作流程指南 ### 分析脚本 (scripts/) - `analyze_question.py` - 题目质量分析工具 - `analyze_paper.py` - 试卷结构分析工具 ### 使用建议 - **首次使用**: 必读`命题标准.md`和`命题趋势.md` - **创作试题**: 参考`工作流程.md`,使用网络搜索工具 - **评审试题**: 参考`题型规范.md`,使用分析工具 - **分析试卷**: 使用`analyze_paper.py`,对照标准评价 `evals/routing-evals.json` — 触发边界回归用例,改 description 后用仓库根 `scripts/run_routing_evals.py` 校验。
Build and maintain a structured LLM-generated wiki for any codebase. Use when the user asks to analyze/understand/document a codebase, build a code wiki, create project documentation from source, or update an existing .llm-wiki. Triggers on phrases like "build wiki", "analyze this codebase", "document this project", "update wiki", "llm-wiki", or when entering an unfamiliar project that has no .llm-wiki yet.
A股专业分析师助手,提供每日股价分析、选股策略和投资建议。适用于:(1) 获取A股实时行情和历史数据,(2) 技术面分析(K线形态、MACD、KDJ、RSI、布林带等),(3) 基本面分析(财务指标、估值分析),(4) 板块热点追踪,(5) 选股策略筛选,(6) 量化因子分析,(7) 生成每日股市分析报告。当用户询问"帮我分析股票"、"今日选股"、"A股行情分析"、"技术分析"、"基本面分析"、"量化选股"等相关问题时触发。
AI咨询/销售的对话策略助手。当用户需要准备AI方案沟通、跟业务部门聊AI落地、写AI提案、应对客户异议、做AI培训破冰时使用。触发场景:"怎么跟老板聊AI"、"客户说AI不靠谱"、"准备一个AI方案汇报"、"帮我想想怎么推AI"、"业务部门不配合"、"AI项目怎么卖"、"demo之后怎么跟进"。也适用于AI咨询师、技术合伙人、CTO做内部AI推广。
Windows C盘清理和磁盘空间管理工具。当用户需要清理C盘、释放磁盘空间、查找大文件、分析磁盘占用、删除临时文件、清理缓存、管理Windows系统垃圾文件时使用此skill。适用于以下场景:(1)C盘空间不足需要清理;(2)查找和删除大文件;(3)分析磁盘空间占用;(4)清理系统临时文件和缓存;(5)清理浏览器缓存;(6)清理回收站;(7)清理系统日志;(8)优化Windows磁盘空间。
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胥克谦式AI-Native产品开发方法论。适用于:(1) 使用AI Agent(Claude Code、Codex、Cursor等)进行产品级软件开发,(2) 设计和优化Harness/Skill体系,(3) 文档驱动开发(SDD)流程,(4) 构建自动化质量门禁和eval机制,(5) Token成本优化与缓存策略,(6) 产品人转型开发者的AI编程实践。触发场景包括"帮我设计开发流程"、"怎么降低token成本"、"怎么提高AI编码质量"、"文档驱动"、"质量门禁"、"harness设计"、"单agent vs multi-agent"、"自动化迭代"、"AI产品开发"、"SDD"、"eval机制"等。即使用户只是说"帮我用AI写代码"或"怎么让agent干活更靠谱"也应触发。
PDF解析工具,将复杂PDF文档转换为LLM友好的Markdown/JSON格式。适用于:(1) 将PDF转换为Markdown或JSON格式,(2) 提取PDF中的文本、表格、公式、图像,(3) 处理学术论文、技术文档、商业报告的PDF解析,(4) 为RAG应用准备高质量文档数据,(5) 批量处理PDF文件。触发关键词包括:"PDF解析"、"PDF转Markdown"、"PDF转JSON"、"提取PDF表格"、"提取PDF公式"、"MinerU"、"文档解析"、"PDF extraction"、"convert PDF"、"parse PDF"等。