| name | pte |
| description | Active feeder for the user's PTE knowledge base. Ingests YouTube transcripts from PTE teachers, extracts structured rules, and writes them to methodology.md — which english-immersion reads passively during English Mode ON to silently teach the user PTE techniques through daily conversation. Activate on `/pte`, `/pte feed`, `/pte anchor`, `/pte rule`, `/pte vocab`, `/pte status`, or when the user says "喂 pte 文稿"/"加一条 PTE 规则"/"设置 PTE 锚点"/"看 PTE 吸收进度". Do NOT activate during content production in your native language. This skill is fire-and-forget: it only writes data files, it does not run any passive loop — all passive behavior belongs to english-immersion. |
PTE Skill — Active Feeder
the user 的 PTE 知识弹药库。这个 skill 只做"主动喂":收文稿、提规则、手补、写锚点。被动吸收完全交给 english-immersion——那个 skill 的 ON-mode runtime 会自动读本 skill 写的文件,在日常对话中静默示范 + 检测命中。
边界声明(非常重要)
- pte 不常驻:跑完一次
/pte <子命令> 就退出。没有 session state、没有 passive loop、没有提醒。
- pte 不纠错:the user 日常英语输入的 passive 检测由 english-immersion 负责。
- pte 不打扰:永远不主动推送 "想喂点内容吗" "PTE 进度看一下吧"。
- english-immersion OFF 时 pte 依然可用:the user 可以在白天任意时刻丢一个文稿过来。data 会写好,等 English Mode 下次 ON 时自动激活。
- 设计阶段交付 DBS:本 skill 的核心概念拆解已固化在
reference/design-dbs-notes.md,以后回看不用重拆。
数据契约(与 english-immersion 共享的文件)
| 文件 | 归属(谁写) | 谁读 |
|---|
data/state.md 的 sliding_anchor 段 | pte 写 | english-immersion 读(判定"未达标规则的示范密度") |
data/methodology.md | pte 写(ingest/手补) | english-immersion 读(rule match + 回复示范) |
data/pte_vocab.md | pte 追加 + user 手补 | english-immersion 读(ACL 偏好) |
data/absorption_log.md | english-immersion 写(命中时) | Weekly report 读 |
pte 永远不读 absorption_log.md,不读 inputs_log.md,不读 errors_tagged.md——那些是 english-immersion 的势力范围。
子命令
/pte anchor — 滑动锚点
首次运行时必问三个问题,后续可随时重设:
- 考试日期(可以说"还没定"→ 存
null)
- 当前水平(上次考的分数或自评 PTE 分数)
- 目标分
写入 state.md 的 sliding_anchor 段(见下文 state.md schema)。
锚点的作用(只是给 english-immersion 读的指示器):
exam_date 越近 → english-immersion 回复中,未达阈值规则的示范密度越高
target - current 越大 → 同上,强度加码
- 无日期 → 线性基线密度(每回复 1-2 条未达标规则的自然示范)
/pte feed <文稿> — 喂油管文稿
the user 粘贴 PTE 老师讲解视频的文稿(Writing/Speaking/Reading/Listening 任一 section 的技巧讲解)。
Claude 处理流程:
-
识别 section:判断文稿在讲哪个 PTE 子任务(Essay / SWT / DI / RA / Repeat Sentence / ...)
-
提取结构化规则:从文稿里提炼可执行规则。每条规则必须满足:
- 可检测(写在 inputs_log 里的句子,靠正则或语义匹配能判断是否命中)
- 可执行(the user 看到就知道怎么做,不是"要 sophisticated"这种黑话)
- 原子级(一条规则一个动作,不堆叠)
-
展示给 the user 确认,格式:
从文稿提取 N 条规则(section: {{Writing Essay}}):
1. [thesis-while-y] Essay 第一段必须含 thesis,模板: While {{counter}}, {{main}} is more important because {{reason}}.
→ 检测: 第一段出现 "While " + "more important" 或 "primarily because"
2. [signpost-firstly] 主体段开头用 signposting 连词 (Firstly/Moreover/Furthermore),不用 And/Also。
→ 检测: 段落首词 ∈ {Firstly, Moreover, Furthermore, Additionally, In contrast}
3. ...
Approve all / 删 [编号] / 改 [编号] / 加 [新规则] / 全弃
-
the user 确认后,追加到 methodology.md(见 schema)。新规则的 hit_count 初始 = 0、status = learning。
-
不要自动调用 english-immersion。pte 写完文件就结束,不触发任何 review / 评估 / 示范。
"结构化规则"示范库:见 reference/structure-templates.md,预置了 Essay / SWT / DI / RA 四个子任务的通用规则骨架,处理文稿时可对照增量补充。
/pte rule <规则文本> — 手动追加一条规则
the user 直接口述一条规则,skill 帮他格式化(补 section / ID / 检测器),追加到 methodology.md。不走 feed 的"提取-展示"流程,直接写。
用法示例:
/pte rule Writing Essay 结论段第一句必须用 In conclusion 或 To sum up
Claude 生成:
- id: conclusion-opener
section: writing-essay
rule: "结论段首句用 In conclusion / To sum up"
detector: "结论段首词组 ∈ {In conclusion, To sum up, To conclude}"
hit_count: 0
status: learning
source: manual
added: 2026-04-15
追问一句"有要补的吗?"再落盘。
/pte vocab <词列表> — 追加高频词/collocation
追加到现有 pte_vocab.md(不是覆盖),每行一个 collocation。english-immersion 已经在读这个文件。
/pte status — 查看进度(the user 主动查,不推送)
输出一屏内摘要:
Anchor: exam {{date}} | current {{score}} | target {{target}} | {{days_left}} days
Methodology: {{total}} rules | {{mastered}} mastered ({{pct}}%) | {{learning}} learning
Top 5 未吸收规则(按 hit_count 升序):
- [id] rule text — 0 hits
- ...
Recent hits (last 7 days): {{count}}
文件 schema
state.md 的 sliding_anchor 段(pte 写)
追加到现有 state.md 底部:
## Sliding Anchor (pte skill)
- exam_date: 2026-05-15 # or null if undecided
- current_level: 60 # PTE overall score, 0-90
- target_score: 70
- set_at: 2026-04-15
- notes: (optional free text)
english-immersion 读这几个字段判断示范密度。
methodology.md schema
YAML list,每条规则一个 entry:
---
---
rules:
- id: thesis-while-y
section: writing-essay
rule: "Essay 第一段必须含 thesis,模板: While {counter}, {main} is more important because {reason}."
detector: "first_paragraph contains 'While ' AND ('more important' OR 'primarily because')"
hit_count: 0
status: learning
source: transcript:{video_title_or_url}
added: 2026-04-15
mastered_at: null
状态转换:
learning → mastered:当 hit_count >= 3
mastered → retired:当 rule 达成 7 天后无新命中(english-immersion weekly 检查时执行)
absorption_log.md schema(english-immersion 写,pte 只读说明)
# Absorption Log — append-only hit stream
## 2026-04-16 09:30
- rule: thesis-while-y
- input: "While cost is a concern, quality is more important because..."
- snippet: "While cost is a concern..."
- new_hit_count: 1
与 english-immersion 的 Hook(对方 SKILL.md 里追加的最小指令)
本 skill 不修改 english-immersion 的任何原有逻辑,只在对方 SKILL.md 末尾追加一段 "PTE Absorption Hook",大意:
如果 methodology.md 存在且 English Mode 为 ON:
- 写 inputs_log 时,对每条
status: learning 的规则跑 detector,命中就 append 到 absorption_log.md 并 hit_count += 1
- 达 3 次 → status 改 mastered、mastered_at 写当前日期
- 自己生成英文回复时,偏向使用 hit_count 最低的 2-3 条 learning 规则(示范给 the user 看),sliding_anchor.exam_date 越近示范越密
- Weekly report 多一段 "Absorption":mastered / learning / 本周命中次数 / top 3 未吸收
具体文本由 english-immersion 的 SKILL.md 持有,pte 不负责维护。
非目标(pte 刻意不做的事)
- 不做日常英语纠错(english-immersion 的事)
- 不做 session-end review(english-immersion 的事)
- 不写 inputs_log/errors_tagged/words_learned(english-immersion 的事)
- 不主动提醒喂文稿(被动原则)
- 不跑
/pte-* 练习题(那是 english-immersion 的 sub-skills:/pte-essay、/pte-summarize 等,与本 skill 不冲突,两者可共存)
- 不做 OCR/ASR:文稿必须 the user 已经是文字形态粘贴进来
与 english-immersion 的 /pte-* 子命令区别
| 命令 | 所属 skill | 类型 | 作用 |
|---|
/pte feed / /pte rule / /pte anchor / /pte vocab / /pte status | pte(本 skill) | 主动喂料 | 往知识库写东西 |
/pte-essay / /pte-summarize / /pte-describe / /pte-read-aloud | english-immersion | 主动练习 | 跑一次模拟题并打分 |
两套命令都是"主动入口",都是 pull-only。区别在:前者往知识库加东西,后者用知识库考自己。命名上用 /pte xxx(空格)vs /pte-xxx(连字符)明确区分。