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生成本周正文：规划（含 Bloom/回顾桥/超级线/角色）→ 场景驱动写正文 → 深度润色 → 四维 QA → 修订回路 → 落盘 QA_REPORT。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
完整 QA 审读：一致性 + 技术正确性 + 学生视角四维评分；输出并收敛 QA_REPORT。
完整执行一周章包的 6 阶段流水线：规划 → 写作 → 润色 → 并行产出 → QA → 收敛发布。
对指定 week 的 CHAPTER.md 做深度改写——消灭模板感、补贯穿案例、重组结构，使其达到教材水准。
创建高质量统计图表的指南。包含图表类型选择、常见错误避免、中文字体配置、代码模板。
初始化一个 week_XX 章包目录与模板，并更新 TOC/current_week。
当需要一次性生成 week_01..week_16 的章包目录与模板（不写正文内容）时，批量调用 new_week 脚手架。
| name | draft-chapter |
| description | 生成本周正文：规划（含 Bloom/回顾桥/超级线/角色）→ 场景驱动写正文 → 深度润色 → 四维 QA → 修订回路 → 落盘 QA_REPORT。 |
| argument-hint | <week_id e.g. week_01> |
| allowed-tools | Read, Write, Edit, Grep, Glob |
| disable-model-invocation | true |
/draft-chapter week_XX
CHAPTER.md：叙事流畅、有贯穿案例 + StatLab 超级线、循环角色出场、回顾桥达标、读起来像真人教材（不是模板填空）QA_REPORT.md：写入 StudentQA 的四维评分 + 阻塞项/建议项写作质量是第一优先级。 通过验证是必要条件，但不是充分条件。一篇通过了所有检查但读起来像模板的文章，仍然是失败的交付。
生成 shared/current_date.txt，供后续所有 agent 读取当前日期：
date '+%Y-%m-%d' > shared/current_date.txt
这确保时代脉搏、AI 小专栏、参考链接中的日期使用当前年份，不会因模型训练数据截止日期而过时。
调用 subagent syllabus-planner：
chapters/week_XX/CHAPTER.md<!-- ... --> HTML 注释包裹（Bloom 标注、概念预算表、AI 专栏规划、角色出场规划、章节结构骨架等）在写正文之前，使用 Context7 MCP 查证本章涉及的统计/数据分析相关库的最佳实践（pandas、scipy、statsmodels、scikit-learn 等）：
resolve-library-id 定位相关库（如 pandas、scikit-learn 等）query-docs 查询具体的最佳实践和 API 用法搜索工具分工：
调用 subagent chapter-writer：
shared/writing_exemplars.md + shared/characters.ymlshared/style_guide.md 的"章首导入"章节<!-- ... --> 注释包裹由你（Lead agent）直接执行，不委派给 subagent。为第 3 步的 prose-polisher 准备搜索数据。
从 CHAPTER.md 的 HTML 注释中提取 2 个 AI 小专栏的主题和建议搜索词
读取 shared/current_date.txt 获取当前日期
使用搜索工具收集数据（每个侧栏 2-3 次搜索）：
优先级 1: WebSearch（内置搜索，最可靠）
WebSearch("GitHub Copilot adoption statistics 2026")
优先级 2: Exa MCP（AI 增强搜索，适合深度研究）
mcp__exa__web_search_exa({
"query": "GitHub Copilot adoption statistics 2026",
"numResults": 5,
"type": "auto"
})
mcp__exa__company_research_exa({
"companyName": "OpenAI",
"numResults": 3
})
优先级 3: perplexity MCP（如可用）
mcp__perplexity__perplexity_search({
"query": "vibe coding trend AI programming 2026",
"recency": "year",
"response_format": "json"
})
将所有搜索结果写入 chapters/week_XX/.research_cache.md（含事实、URL、访问日期）
调用 subagent prose-polisher：
shared/writing_exemplars.md + shared/characters.ymlshared/characters.yml）syllabus-planner 规划的位置和主题插入chapters/week_XX/.research_cache.md 中的预搜索数据和真实 URL<!-- TODO --> 占位，不得伪造如果 student-qa 诊断指出需要图片或公式：
图片生成 → 调用 /stat-viz skill：
skill: "stat-viz"
args: "week_XX"
关键要求：
examples/NN_chart_xxx.py（可复现）images/xxx.png（嵌入正文）公式补充 → 直接编辑 CHAPTER.md：
$$公式$$（块级）或 $公式$（行内）> $$...$$调用 subagent student-qa：
修订回路规则：
| 总分范围 | 处理方式 | 回传给谁 |
|---|---|---|
| >= 18 | 根据 QA 反馈进行轻量修订后通过 | prose-polisher（轻量修复，处理建议项） |
| < 18 | 结构性重写（需大幅改进） | chapter-writer |
迭代计数规则（防止无限循环）：
revision_round，初始值为 0。revision_round += 1。revision_round 达到 3 时，强制停止修订回路：
<!-- 修订回路已达上限（3 轮），以下问题需人工介入 -->- [ ] 但添加注释说明已尝试 3 轮修订。把最终的 StudentQA 输出落盘到 chapters/week_XX/QA_REPORT.md：
第 1 轮：14/20 → 第 2 轮：17/20）