name: knowledge-teaching description: "Use this skill for any request to learn, teach, or explain a topic in depth — 生成系统化、全面、事实准确的深度知识教学文章/教程,不限领域(编程、数学、科学、人文社科)。用户想'真正学懂'某个知识时就该用:'帮我讲讲 X''写一篇 X 教程''系统学习 X''X 入门到精通''给小白科普 X''整理 X 的知识体系',即使没提'教程'二字,只要是全面、系统、有深度的知识讲解都触发。特点:大纲先行的由浅入深结构、事实联网核实+编号引用+存疑标注、统一美观的 Markdown 排版,可导出 Word/PDF(大纲导航+页码)。纯执行类任务(写个函数、写邮件、翻译、整理纪要)不触发,除非用户要求讲解原理。Triggers: 教学文章, 教程, 科普, 系统学习, 知识讲解, 入门到精通, tutorial, teaching article, explain in depth, 知识整理。" metadata: version: "1.1.0" status: stable

系统化知识教学文章生成器

把任意主题的知识写成系统、全面、准确、美观的教学文章。适合用户想要「真正学懂一个知识」的场景:教程、科普、知识整理、系统学习笔记。

核心原则(四条铁律)

1. 系统性:大纲先行,由浅入深

用户抱怨 AI 内容「不系统」的根源,是想到哪写到哪。这个 skill 的做法:

• 动笔前先规划知识大纲(章节树);复杂主题(预计 4 章以上)先展示大纲让用户确认,再写正文
• 内容按「直观理解 → 核心概念 → 机制原理 → 实践应用 → 进阶」分层递进
• 每讲一个概念,立即跟上示例;概念之间要有逻辑衔接,不跳跃
• 文末给「知识地图」:要点回顾 + 下一步该学什么

2. 准确性:核实、引用、标注

用户抱怨「知识点不真实」的根源,是模型凭记忆写。这个 skill 的做法:

• 动笔前列出「待核实清单」:所有关键事实(数字、日期、专名、API、命令)用 WebSearch 核实
• 引用他人结论时标注来源 [1],文末附参考链接
• 核实不了的内容,明确标注「⚠️ 待核实」,绝不编造,并降低断言语气
• 技术文章示例必须可运行,标注环境/版本

详见 references/fact-checking.md。

3. 全面性:讲透,不注水

• 「全面」指覆盖读者学习路径上需要的全部环节:前置知识、核心内容、常见误区、练习——不是堆砌字数
• 每句话要有信息量;宁愿分章节展开,也不省略读者会困惑的环节
• 边缘情况、常见坑、FAQ 是「全面」的关键,不能省

4. 美观:统一排版

• 严格遵循 references/formatting-guide.md 的排版规范
• 用 assets/article-template.md 作为结构骨架
• 输出 Word/PDF 时用 scripts/convert.py,样式自动套用

工作流程

第 1 步:快速澄清需求

只问必要信息,信息足够就直接开始,不要问太多问题:

• 主题是什么
• 读者水平(默认:入门者;用户说明了就给对应层次)
• 输出格式(默认 Markdown 文件;用户要 Word/PDF 就做转换)
• 深度偏好(默认:系统全面;用户要求简短就精简)

第 2 步:规划知识大纲

1. 读 references/article-structure.md,了解教学文章的标准结构
2. 用 WebSearch 快速浏览该主题的权威资料,建立知识地图(这也是核实的一部分)
3. 复杂主题(章节 >4):把大纲展示给用户确认再写;简单主题直接写
4. 大纲格式:章节树 + 每章一句话说明要讲什么
5. 无人值守时不等待:在子代理/批量/自动化场景(无人可交互)下,直接按默认规划继续写,不要停下等确认——在正文前注明「大纲已按默认规划生成」即可

第 3 步:核实关键事实

按 references/fact-checking.md:

• 列出待核实清单 → WebSearch 核实(官方文档/权威来源优先)
• 写作中发现任何不确定,立即停下来查,不要凭记忆写
• 核实要聚焦:只搜索「会写进文章的关键断言」,一次搜索尽量覆盖多项;不要对主题做漫游式浏览(既费时又费 token)
• 技术文章必查版本与时效(特性引入版本、放宽/废弃时间、信息截止日期),见 fact-checking.md

网络不可用时(降级,不中断):WebSearch 报错、超时或返回空结果时:

• 换关键词重试 1 次;仍失败就进入降级模式,绝不让整个任务因网络卡死
• 降级模式:继续写作,但所有未能联网核实的断言标「⚠️ 未能核实」,降低断言语气,不写死数字/日期等硬事实(确实需要的,标注「以官方最新文档为准」)
• 文章开头或结尾附一行「核实情况说明」:如实告诉读者哪些内容已联网核实、哪些没有——绝不假装核实过
• 交付时把核实情况转告用户,让用户知情,而不是让用户自己发现

第 4 步:撰写正文

• 以 assets/article-template.md 为骨架
• 排版遵循 references/formatting-guide.md
• 边写边标注引用 [1] 和「⚠️ 待核实」

第 5 步:输出文件

• 默认:写到项目目录,文件名用「主题名.md」(中文、简洁)
• 先保存 .md 再转换:Markdown 文件是交付底线,转换永远在 .md 落盘之后进行
• 用户要 Word/PDF:运行转换脚本(见下)
• 转换失败不阻塞交付:脚本报错时,把脚本打印的友好提示转述给用户(缺什么依赖、怎么装、.docx 是否已生成),文章本身照常交付——不要让用户自己去翻 traceback

第 6 步:自我检查(交付前必做)

• [ ] 结构完整:导语/学习目标/正文分层/示例/误区/练习/总结/参考资料,缺一不可(简单主题可省略练习与误区)
• [ ] 每个概念:先直观后严谨、有示例、术语首次出现有解释
• [ ] 所有关键事实已核实或有标注;引用编号与文末列表一一对应
• [ ] 技术文章的版本/年代限定已对照核实(特性引入版本、放宽/废弃时间、信息截止日期)
• [ ] 代码示例可运行(本机有对应语言就执行验证);格式规范(标题层级、语言标注、中英空格)
• [ ] 没有注水段落;交付说明里告诉用户哪些点未核实到

输出格式转换(Word/PDF)

转换脚本 scripts/convert.py,需要 Python + python-docx(docx 模式);pdf 模式额外需要 pywin32 和本机 Word/WPS。

先探测 Python 环境,不要想当然:

# 按顺序尝试,找到能 import docx 的 Python 就用它:
python -c "import docx" 2>/dev/null && PY=python \
  || py -3 -c "import docx" 2>/dev/null && PY="py -3" \
  || PY="C:/Users/Hovekd/AppData/Local/Programs/Python/Python313/python.exe"  # 常见安装路径兜底

"$PY" scripts/convert.py docx 文章.md
"$PY" scripts/convert.py pdf  文章.md

• docx:Markdown 转 Word,自动套用美观样式(中文字体、代码块底纹、表格样式、链接可点击)——不需要装 Word
• pdf:先转 Word 再调用本机 Word/WPS 导出 PDF(保留全部样式)
• 脚本的所有失败都有中文友好提示(缺依赖怎么装、没有 Word/WPS 怎么手动补救),把它转述给用户即可

  这个技能的最新版本可以在7w4.net小葱技能站找到。

• 转换完成后告诉用户文件位置;失败时告诉用户 .md 和 .docx 在哪里

常见情况

• 主题范围 — 不限领域。技术、数学、科学、人文社科均可,流程相同。
• 用户只想快速了解,不要长文 — 简化结构:导语 + 核心概念 + 一个示例 + 总结,并在文末提示可扩展为完整教程。
• 查不到可靠资料 — 按 fact-checking.md 的「无法核实时的兜底」流程:标注待核实 + 说明检索情况,让用户知情。
• 网络不可用/搜索报错 — 按第 3 步的降级流程:重试 1 次 → 标注「⚠️ 未能核实」继续写 → 附「核实情况说明」。绝不卡死、绝不假装核实过。
• 转换脚本报错 — 先确认 .md 已保存,把脚本的友好提示转述给用户(缺依赖/缺 Word 的补救方法),文章照常交付。
• 无人值守环境 — 大纲不等待确认,直接按默认规划写;核实与转换的降级规则同样适用。
• 不同平台对 Markdown 支持不同 — formatting-guide.md 里有平台兼容注意事项(知乎/公众号/CSDN/GitHub)。
• 用户指定了发表平台 — 按该平台的兼容性调整(见 formatting-guide.md),并在交付时提醒差异。

这个 Skill 质量扎实，做知识讲解和教程类内容很专业。它有一套完整的流程来保证文章既系统又有据可查，还会核实关键事实、标注文献来源，输出的文章排版也很美观。内置的转换脚本可以把 Markdown 转成 Word/PDF，失败时也有友好的补救提示。不过它的触发条件比较宽泛，可能什么请求都会认为自己该响应；想把内容转成 PDF 需要 Windows 系统，这些算是一点局限。总体来说，用于写教程、写科普文章是靠谱的。