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デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/Liunian06/ko-lesson --skill ko-lessonコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| name | ko-lesson |
| description | 当用户希望学习某个课程、根据已有材料生成完整课程包、逐课反馈学习、一次性生成全量学习资料，或要求默认模式、一课一知识点模式、故事模式等课程颗粒度时使用。 |
根据用户提供或当前项目中已有的课程材料，面向跨学科、跨领域、可能接触中英双语材料的学习者，生成完整、结构化、可持续学习的课程资料包，并建立边学边反馈、即时调整的学习系统，避免单向输出资料后让用户自行学习，从而提升学习效率。
ko-lesson 的产物必须能够替代原始学习材料成为用户的主要学习入口，而不是原始 PPT、OCR、教材或讲义的摘要、索引、批注、脚注或补充解释。生成的课程包必须具备完整性、连贯性和可解释性：用户即使不打开原始 PPT/OCR，也应该能在课程包中理解课程目标、概念定义、推理链条、公式来源、变量含义、图表含义、例题步骤、常见误区和考试用法。原始材料在课程包中的作用是提供来源依据、截图证据、版式校验和溯源路径，而不是要求用户回到原始材料中补完正文缺失的学习内容。
输出位置 的规则，在项目根目录下创建课程输出目录。课程材料记录.md，必须按照 文件记录模板 的格式写入，明确列出包含哪些文件，以及每个文件的内容包含了哪些内容。
课程材料记录.md 中建立三者的对应关系；后续理解课程内容时必须同时读取 OCR 版本和截图版本，OCR 负责文字线索，截图负责版式、层级、箭头、分组、图表和空间关系校验，禁止只读 OCR 版本后直接生成课程解释。课程材料记录.md 中记录的所有文件和所有内容，重新设计课程脉络，由浅入深设计课程学习顺序，避免用户一上来就学习最高难度的知识点，并按照 课程脉络设计 和 Obsidian 输出规范 的规则生成 课程脉络.md。
运行模式 和 交互范式一：学习单元反馈闭环 的规则，建立 课程首页.md、学习状态.md、学习反馈记录.md、卡点与错因记录.md 的初始模板，用它们记录课程入口、当前进度、用户反馈、卡点错因和后续调整。学习历史 根目录生成或读取全局文件 学习者背景信息.md，必须按照 学习者背景信息模板 的格式写入；这个文件不放在具体课程目录中，不受科目影响，用于跨课程持续积累用户背景、已学内容、掌握情况和知识迁移线索。如果该文件不存在、为空、只有初始模板或有效信息不足，必须按照 首次背景沟通 的规则先和用户沟通学习背景，并将回答写入该文件；如果用户已经在对话中提供背景信息，先写入已知信息，未知字段保留为 待填写，后续生成学习资料前必须读取该文件用于因材施教。课程脉络.md、学习历史/学习者背景信息.md 和课程材料，按照 课程内容模板 生成第一个课程内容文件 第01课-{学习单元名称}.md；课程内容必须以 课程脉络.md 中的学习顺序、学习单元、难度、单元知识点和前置要求为依据。如果全局背景中记录了用户已经学习过的课程、知识点或项目，必须优先用这些已学内容做类比来解释新知识，帮助用户完成知识体系迁移。第一课必须从简单的生活小现象引入，解释生活现象背后的逻辑，再引入课程内容，给出正式解释，继续深挖课程内容，最后结合实际应用，避免让用户读死书。交互范式一：学习单元反馈闭环 和 掌握度机制 更新 学习反馈记录.md、学习状态.md、卡点与错因记录.md 和全局 学习历史/学习者背景信息.md，判断用户对当前课程内容的掌握状态、阻塞点、学习偏好变化和可迁移的已学经验。课程脉络.md、全局 学习历史/学习者背景信息.md 和课程材料，决定下一步是补讲当前课程、增加练习、降低难度、调整顺序，还是生成下一课内容文件。课程内容模板 逐课生成 第02课-{学习单元名称}.md、第03课-{学习单元名称}.md 等课程内容文件；每一课都必须引用 课程脉络.md 中对应的学习单元、难度、单元知识点和前置要求，并保留反馈入口。课程脉络.md 的学习顺序生成全部课程内容文件；即使一次性生成，也必须为每一课保留反馈入口，并在后续学习过程中根据反馈更新内容、练习和顺序。媒体库/，把图片文件放入该目录，并按照 媒体库与图片引用规则 使用 Obsidian 兼容写法引用。无法辨识，不能跳过不说。跨学科与双语处理 的规则。## 最小记忆包 也必须承担术语对齐功能：如果知识点名称、英文答题短句或课程原文术语包含英文、缩写或跨语言概念，表格中必须加入 学术翻译 / 中文学术名称 列，写出该知识点对应的标准中文学术概念。最小记忆包不能只写一句话记忆和英文答题短句，否则用户无法判断正在学习的正式概念。课程脉络.md 中最后一节课程完成并通过反馈确认后，必须按照 期末考试模板 生成 期末考试.md、期末考试-答题卡.md 和 期末考试-详细答案.md；期末考试必须覆盖课程脉络中的所有知识点，答题卡用于用户作答，详细答案必须包含解析和来源引用，方便用户溯源。期末考试-答题卡.md 后，AI 必须按照 期末考试批改闭环 批改并生成 期末考试-批改记录.md；如果发现错误、部分正确、不确定或薄弱点，必须生成下一套巩固卷。期末考试本身视为第1套综合卷，因此第一轮巩固命名为 期末考试-巩固卷-第2套.md、期末考试-巩固卷-第2套-答题卡.md 和 期末考试-巩固卷-第2套-批改记录.md，后续继续递增套数并循环巩固，直到错误知识点被修复。课程首页.md、学习状态.md、卡点与错因记录.md 和知识点卡片是否同步更新，检查所有 Markdown 产物是否使用 Obsidian 友好的双链引用，并检查课程图片是否放入 媒体库/ 且被正确引用。ko-lesson 同时使用两个互相独立的模式维度：生成节奏模式 和 课程颗粒度模式。生成节奏决定一次生成多少课；课程颗粒度决定每一课容纳多少核心知识点以及是否使用故事化讲解。判断模式时必须分别判断，不能把“一次性生成”误解为允许一课塞入多个独立知识点，也不能把“一课一知识点”或“故事模式”误解为必须只生成第一课。
默认使用 逐课反馈模式：
课程脉络.md、课程首页.md、学习状态.md、学习反馈记录.md、卡点与错因记录.md 和第一课内容。只有当用户明确要求“一次性生成全部课程内容”“全量生成所有课程文件”或同等含义时，才使用 全量生成模式：
课程脉络.md 的学习顺序生成全部课程内容文件。学习状态.md、学习反馈记录.md、卡点与错因记录.md 和全局 学习历史/学习者背景信息.md。课程颗粒度模式 是三选一模式：默认模式、一课一知识点模式、故事模式。同一个课程包只能记录一种课程颗粒度模式；后续续写、修复和审计必须延续该模式，除非用户明确要求转换。
默认使用 默认模式：
只有当用户明确要求“一课一知识点”“每节课只有一个知识点”“把知识点掰开揉碎讲”“细粒度讲解”“拆细讲每个知识点”或同等含义时，才使用 一课一知识点模式：
期末考试 和综合复习类文件外，每个课程内容文件只讲一个核心知识点。全量生成模式 + 一课一知识点模式：一次性生成全部课程文件，但每个课程文件仍只能围绕一个核心知识点展开。只有当用户明确要求“故事模式”“每个知识点讲一个故事”“像小岛经济学一样讲”“故事化讲解”“用故事理解知识点”或同等含义时，才使用 故事模式：
故事模式 是第三种互斥的课程颗粒度模式，不是叠加在 默认模式 或 一课一知识点模式 上的附加风格。期末考试 和综合复习类文件外，每个课程内容文件只讲一个核心知识点，并且每个核心知识点都必须配一个完整教学故事。故事模式，因为故事模式已经内置每课一个核心知识点。全量生成模式 + 故事模式：一次性生成全部课程文件，但每个课程文件仍只能围绕一个核心知识点和一个教学故事展开。默认生成以下内容：
学习历史 文件夹。学习历史 下新建课程输出目录，目录名称必须使用 {课程名称}-{日期} 格式。YYYYMMDDHHMM，例如 202606011530。学习者背景信息.md 必须放在 学习历史 根目录下，作为跨课程全局文件，不放入具体课程输出目录。课程首页.md、课程材料记录.md、课程脉络.md、学习状态.md、学习反馈记录.md、卡点与错因记录.md、知识点/、媒体库/ 和所有学习资料文件。媒体库/，图片文件和 媒体库索引.md 都放入该目录。学习历史/学习者背景信息.md，用于个性化讲解和练习设计。课程材料记录.md 必须使用以下中文 Markdown 模板：
# 课程材料记录
## 学习边界
- 课程名称：
- 材料来源：
- 纳入范围：
- 排除范围：
- 边界确认状态：
- 课程颗粒度模式：默认模式 / 一课一知识点模式 / 故事模式
## 文件汇总
| 序号 | 文件路径 | 文件类型 | 主要内容 | 课程作用 | 备注 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | | | | | |
## 文件详细记录
### 1. 文件路径
- 文件类型：
- 内容摘要：
- 关键主题：
- 关联章节：
- 重要术语：
- 练习或作业：
- 代码、公式、案例或实验：
- OCR 与截图对应关系：
- 版式和空间信息：
- 可直接引用的原始截图：
- 缺失或不明确的部分：
填写要求：
文件路径 使用用户提供或当前项目中的实际路径。主要内容 用 1 到 3 句话说明文件包含的核心内容。课程作用 标注该文件在课程中的作用，例如主教材、课件、转写稿、作业、案例、代码或补充资料。纳入范围 写入本次学习资料生成会覆盖的材料范围。排除范围 写入明确不纳入本次生成的材料范围；如果没有，写 无。边界确认状态 写入边界确认状态，例如 用户已确认、根据提供文件推断 或 等待用户确认。课程颗粒度模式 必须写明本次使用 默认模式、一课一知识点模式 还是 故事模式；如果用户没有明确要求细粒度拆课或故事化讲解，写 默认模式。课程颗粒度模式；已有课程包没有该字段时按 默认模式 处理，除非用户明确要求转换模式。OCR 与截图对应关系 中记录它们的对应关系，例如 OCR 文件、截图目录、页码或截图编号；版式和空间信息 记录 OCR 无法可靠表达的箭头、层级、并列关系、图表位置和页面分组；可直接引用的原始截图 记录后续可以导入 媒体库/ 的原始截图路径。课程脉络.md 必须基于 课程材料记录.md 中记录的全部文件内容生成，不要只沿用原材料顺序。设计课程脉络时必须遵守以下规则：
入门、进阶 或 高级。[[知识点名称]]。课程材料记录.md 中记录的 课程颗粒度模式 设计课程脉络。默认模式 下，单元知识点 可以包含多个强相关、强依赖、必须合讲才能形成完整理解的知识点，但不能为了迁就原章节而把多个可独立学习的概念塞进同一课。一课一知识点模式 下，除 期末考试、综合复习、巩固卷等综合性文件外，学习顺序 表中每一行的 单元知识点 必须只有一个 [[知识点]]；单元知识点总览 中的 所有知识点 也只能列出这一个核心知识点。一课一知识点模式 下，如果原材料同一章或同一页同时包含多个知识点，必须按理解依赖拆成多课。例如 随机试验、样本空间、随机事件、事件运算、概率、古典概型 不能合成一课，应该拆为 第01课-随机试验、第02课-样本空间、第03课-随机事件、第04课-事件运算、第05课-概率、第06课-古典概型 等独立课程文件。故事模式 下，除 期末考试、综合复习、巩固卷等综合性文件外，学习顺序 表中每一行的 单元知识点 也必须只有一个 [[知识点]]；每个学习单元还必须设计一个服务该知识点的 故事线索。故事模式 下，故事线索 必须写清本课故事的场景、冲突或任务，且只能服务当前唯一核心知识点；不得为了剧情自然顺手合并多个新知识点。课程脉络.md 必须使用以下中文 Markdown 模板，并使用 Obsidian 双链引用记录知识点：
# 课程脉络
课程颗粒度模式：默认模式 / 一课一知识点模式 / 故事模式
## 学习顺序
| 顺序 | 课程文件 | 学习单元 | 难度 | 单元知识点 | 故事线索 | 来源文件 | 前置要求 | 排序理由 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | [[第01课-学习单元名称]] | 学习单元名称 | 入门 | [[知识点一]] | 默认模式和一课一知识点模式写“不适用”；故事模式写本课故事场景、冲突或任务 | | | |
| 期末 | [[期末考试]] | 全部知识点综合检验 | 综合 | 全部课程知识点 | 不适用 | [[课程脉络]] | 完成所有课程 | 覆盖全课并检验迁移能力 |
## 单元知识点总览
### [[第01课-学习单元名称]]
- 单元名称：
- 难度：
- 所有知识点：[[知识点一]]
- 故事线索：默认模式和一课一知识点模式写“不适用”；故事模式写本课故事场景、冲突或任务
- 前置知识：[[前置知识点一]]
- 后续关联：[[后续知识点一]]
## 期末考试范围
- 覆盖课程脉络中的所有学习单元。
- 覆盖课程脉络中的所有知识点。
- 考试文件：[[期末考试]]
- 答题卡：[[期末考试-答题卡]]
- 详细答案：[[期末考试-详细答案]]
- 批改记录：[[期末考试-批改记录]]
用户会在 Obsidian 中查看所有产出，因此所有 Markdown 文件必须尽量使用 Obsidian 友好的写法。
规则：
[[名称]]。[[课程脉络]]、[[学习反馈记录]]、[[第01课-学习单元名称]]。[[知识点名称|显示名称]]。[[课程脉络]]，并在本课知识点处链接相关概念。[!question]、[!todo]、[!example]、[!note]。[[Gradient Descent|梯度下降]]。$...$，独立展示或多行推导使用行间公式 $$...$$。公式必须能在 Obsidian/Markdown 数学渲染器中正确显示，不能只是形式上被 $ 包裹。不得把公式写成普通纯文本、反引号代码、代码块、HTML 公式、\(...\) 或 \[...\] 形式；代码块只用于真正需要执行或展示的代码，不用于公式。$Y_{it}$，不要写 $Y_it$；希腊字母使用 LaTeX 命令，例如 $\beta_1$、$\varepsilon_i$，不要写 $beta_1$ 或 $epsilon_i$；多项回归写为 $$Y_i=\beta_0+\beta_1X_{1i}+\beta_2X_{2i}+\varepsilon_i$$。当课程需要图片、截图、图表或示意图辅助解释时，必须遵守以下规则：
媒体库/ 作为本课程的图片和媒体附件目录。媒体库/ 下，不要散落在课程根目录、知识点目录或其他课程目录。{课程序号}-{知识点名称}-{用途}.{扩展名}，例如 第01课-梯度下降-损失曲线.png。![[媒体库/文件名.png]]。![[媒体库/文件名.png|600]]。[[媒体库/文件名.png]]。截图内容翻译 或同等小节，并对截图中所有清晰可辨识的非中文文字完整逐字翻译，一字不漏；翻译范围包括标题、副标题、小标题、正文段落、每一个项目符号、图表标签、轴标题、图例、表头、注释、页眉页脚、括号说明、例子文本和结论性文字。不能只翻译重点，不能只翻译标题或部分 bullet，不能用“截图核心意思是……”这类概括替代完整翻译。截图内容逐字翻译、术语/变量说明、读图顺序、空间关系解释 组织；如果截图内容较多，必须按截图中的视觉顺序逐项给出完整中文译文，不能压缩成三四句总结。OCR、视觉识别、内部识别和截图原文转写可以作为内部工作步骤，用于确保不漏翻；最终学习资料不要求展示 OCR 转写，默认不在最终课程文件中完整展示英文原文转写列表，避免冗余。公式、变量名、符号和关键英文术语可以在中文翻译中保留原文，但必须补中文含义和使用语境；模糊、遮挡或无法辨识的文字只需在对应位置标注 无法辨识，不要强行 OCR 猜测。AI补充；来自材料截图或原始图表的图片必须在 来源依据 或 媒体库索引.md 中标注来源文件和来源位置。媒体库/ 并在课程内容中引用；不得用 OCR 文本、AI 示意图或重新绘制图替代原始课件截图。媒体库/媒体库索引.md，记录每个媒体文件的用途、来源、关联课程文件和 Obsidian 引用写法。媒体库/媒体库索引.md 必须使用以下中文 Markdown 模板：
# 媒体库索引
关联课程：[[课程首页]]
| 媒体文件 | 类型 | 解释对象 | 来源 | 关联课程文件 | Obsidian 引用 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [[媒体库/文件名.png]] | 图片 / 截图 / 图表 / 示意图 | [[知识点名称]] | 来源文件与位置 / AI补充 | [[第01课-学习单元名称]] | ![[媒体库/文件名.png]] |
来源依据 中标注来源文件、来源位置和使用方式。来源依据 必须同时列出 OCR 文件和原始截图；使用方式应区分 OCR 文本参考、原始课件截图校验、原始课件截图出处 等，不得只写 OCR 来源。AI补充。材料未直接覆盖，以下为 AI 补充解释。课程首页.md 是用户在 Obsidian 中进入本课程的入口文件，必须放在课程输出目录根部。
# 课程首页
## 当前进度
- 当前课程文件：
- 当前学习单元：
- 当前状态：
- 下一步动作：
## 核心文件
- [[课程脉络]]
- [[学习状态]]
- [[学习反馈记录]]
- [[卡点与错因记录]]
- [[课程材料记录]]
## 课程列表
- [[第01课-学习单元名称]]
## 知识点地图
- [[知识点一]]
- [[知识点二]]
## 最近反馈
- 最近学习时间：
- 用户最后反馈：
- AI 判断：
学习状态.md 用于快速恢复学习现场，必须放在课程输出目录根部。
# 学习状态
## 当前进度
- 当前课程：
- 当前学习单元：
- 当前课程文件：
- 当前状态：未开始 / 学习中 / 需要补讲 / 已掌握 / 暂停
- 下一步动作：
## 课程状态表
| 课程文件 | 学习单元 | 状态 | 掌握程度 | 最近反馈 | 下一步 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [[第01课-学习单元名称]] | | | | | |
## 最近一次学习上下文
- 最近学习时间：
- 用户最后反馈：
- AI 判断：
- 下一次继续时应该从哪里开始：
每个课程文件、学习单元和核心知识点都必须维护掌握度。掌握度用于决定下一步是否继续推进、补讲、加练或回到前置知识。
掌握度等级：
未接触
能听懂
能复述
能做题
能应用
能迁移
推进规则：
未接触：从生活现象、人话解释和前置知识开始。能听懂：要求用户用自己的话复述，不要直接进入难题。能复述：提供基础练习和快速检查。能做题：连接实际应用和变式练习。能应用：引导用户总结可迁移经验。能迁移：把该知识写入全局 学习历史/学习者背景信息.md 的 知识迁移类比库。卡点与错因记录.md 用于记录用户反复卡住的位置和错因类型，必须放在课程输出目录根部。
# 卡点与错因记录
| 时间 | 课程 | 知识点 | 卡点描述 | 错因类型 | 修复方式 | 是否复发 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| | | [[知识点名称]] | | | | |
## 错因类型
- 前置知识缺失
- 术语不理解
- 公式不会用
- 只会背不会解释
- 会看不会做
- 英文题干看不懂
- 概念混淆
- 应用场景不清楚
每个核心知识点都必须生成独立 Obsidian 卡片，放在课程输出目录的 知识点/ 文件夹中。文件名必须和双链名称一致，例如 知识点/知识点名称.md 对应 [[知识点名称]]。
知识点卡片必须承担“术语对齐”和“学术解释”的作用。尤其当知识点名称是英文、缩写或课程原文术语时，卡片顶部必须先给出标准中文名称、正式学术解释、本课程中的对应关系和考试识别方式，帮助用户完成英文术语与中文学术概念的一一映射。不得只给一句话解释、记忆口诀或易错点；这些内容只能放在标准学术解释之后作为辅助记忆。
# 知识点名称
## 标准学术解释
- 中文名称：
- 学术解释：
- 本课程对应关系：
- 考试识别方式：
## 一句话解释
## 正式定义
## 生活类比
## 所属课程
- [[第01课-学习单元名称]]
## 前置知识
- [[前置知识点]]
## 相关知识
- [[相关知识点]]
## 常见误区
## 实际应用
## 用户掌握记录
- 当前掌握程度：
- 最近一次反馈：
- 可迁移经验：
当 课程脉络.md 中最后一节课程完成并通过反馈确认后，必须生成 期末考试.md、期末考试-答题卡.md 和 期末考试-详细答案.md。
期末考试规则：
课程脉络.md 中所有学习单元和所有知识点。[[知识点名称]]。期末考试.md 只放题目和考试说明，不直接显示答案。期末考试-答题卡.md 必须为每道题提供用户作答区。期末考试.md 必须使用以下中文 Markdown 模板：
# 期末考试
关联脉络：[[课程脉络]]
答题卡：[[期末考试-答题卡]]
详细答案：[[期末考试-详细答案]]
## 考试范围
- 覆盖课程：
- 覆盖知识点：
- 建议完成时间：
## 一、单选题
### 题 1
- 考查知识点：[[知识点名称]]
- 题型：单选题
- 题目：
- A.
- B.
- C.
- D.
## 二、多选题
### 题 2
- 考查知识点：[[知识点一]]、[[知识点二]]
- 题型：多选题
- 题目：
- A.
- B.
- C.
- D.
## 三、概念解释题
### 题 3
- 考查知识点：[[知识点名称]]
- 题型：概念解释题
- 题目：
## 四、Case Study 综合应用题
### 题 4
- 考查知识点：[[知识点一]]、[[知识点二]]、[[知识点三]]
- 题型：case study 综合应用题
- 案例材料：
- 题目：
期末考试-答题卡.md 必须使用以下中文 Markdown 模板：
# 期末考试-答题卡
关联考试：[[期末考试]]
详细答案：[[期末考试-详细答案]]
批改记录：[[期末考试-批改记录]]
## 作答说明
- 请在每题的“我的答案”下方作答。
- 不确定的地方可以写出来，方便后续批改和巩固。
## 答题区
### 题 1
- 考查知识点：[[知识点名称]]
- 题型：单选题
- 我的答案：
- 我不确定的地方：
### 题 2
- 考查知识点：[[知识点一]]、[[知识点二]]
- 题型：多选题
- 我的答案：
- 我不确定的地方：
### 题 3
- 考查知识点：[[知识点名称]]
- 题型：概念解释题
- 我的答案：
- 我不确定的地方：
### 题 4
- 考查知识点：[[知识点一]]、[[知识点二]]、[[知识点三]]
- 题型：case study 综合应用题
- 我的答案：
- 我不确定的地方：
期末考试-详细答案.md 必须使用以下中文 Markdown 模板：
# 期末考试-详细答案
关联考试：[[期末考试]]
关联脉络：[[课程脉络]]
## 答案总览
| 题号 | 题型 | 考查知识点 | 标准答案摘要 | 来源引用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 单选题 | [[知识点名称]] | | [[第01课-学习单元名称]] |
## 详细答案
### 题 1
- 考查知识点：[[知识点名称]]
- 题型：单选题 / 多选题 / 概念解释题 / case study 综合应用题
- 标准答案：
- 详细解析：
- 常见错误：
- 对应课程文件：[[第01课-学习单元名称]]
- 对应知识点卡片：[[知识点名称]]
- 来源引用：
- 来源文件：
- 来源位置：
- 引用内容：
- 如果答错，建议回看：
- [[第01课-学习单元名称]]
- [[知识点名称]]
用户完成 期末考试-答题卡.md 后，AI 必须读取答题卡并生成 期末考试-批改记录.md。
批改规则：
卡点与错因记录.md、学习状态.md、相关知识点卡片和全局 学习历史/学习者背景信息.md。期末考试-巩固卷-第2套.md、期末考试-巩固卷-第2套-答题卡.md、期末考试-巩固卷-第2套-批改记录.md。期末考试-巩固卷-第3套.md、期末考试-巩固卷-第3套-答题卡.md、期末考试-巩固卷-第3套-批改记录.md，循环往复。能做题 或以上掌握度，并且没有新的明显卡点时，才可以停止生成巩固卷。期末考试-批改记录.md 必须使用以下中文 Markdown 模板：
# 期末考试-批改记录
关联考试：[[期末考试]]
关联答题卡：[[期末考试-答题卡]]
## 批改总览
| 题号 | 题型 | 考查知识点 | 判定 | 错因类型 | 需要巩固 | 对应巩固卷 | 对应答题卡 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 单选题 / 多选题 / 概念解释题 / case study 综合应用题 | [[知识点名称]] | 正确 / 部分正确 / 错误 | | 是 / 否 | [[期末考试-巩固卷-第2套]] | [[期末考试-巩固卷-第2套-答题卡]] |
## 逐题批改
### 题 1
- 题型：
- 用户答案：
- 标准答案摘要：
- 判定：
- 错因类型：
- 详细反馈：
- 建议回看：
- [[第01课-学习单元名称]]
- [[知识点名称]]
- 是否进入巩固卷：
## 后续巩固计划
- 需要巩固的知识点：
- 巩固卷文件：
- 通过标准：
期末考试-巩固卷-第N套.md 必须使用以下中文 Markdown 模板：
# 期末考试-巩固卷-第N套
来源批改记录：[[期末考试-批改记录]]
答题卡：[[期末考试-巩固卷-第N套-答题卡]]
批改记录：[[期末考试-巩固卷-第N套-批改记录]]
针对知识点：
- [[知识点名称]]
## 巩固题
### 题 1
- 针对错因：
- 考查知识点：[[知识点名称]]
- 题目：
期末考试-巩固卷-第N套-答题卡.md 必须使用以下中文 Markdown 模板：
# 期末考试-巩固卷-第N套-答题卡
关联巩固卷：[[期末考试-巩固卷-第N套]]
批改记录：[[期末考试-巩固卷-第N套-批改记录]]
## 作答区
### 题 1
- 考查知识点：[[知识点名称]]
- 我的答案：
- 我不确定的地方：
期末考试-巩固卷-第N套-批改记录.md 必须使用以下中文 Markdown 模板：
# 期末考试-巩固卷-第N套-批改记录
关联巩固卷：[[期末考试-巩固卷-第N套]]
关联答题卡：[[期末考试-巩固卷-第N套-答题卡]]
## 批改总览
| 题号 | 考查知识点 | 判定 | 错因类型 | 是否通过 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | [[知识点名称]] | 正确 / 部分正确 / 错误 | | 是 / 否 |
## 批改后更新
- 是否通过：
- 仍需巩固的知识点：
- 下一套巩固卷：
每个课程内容文件都必须结合 课程脉络.md、课程材料记录.md 和全局 学习历史/学习者背景信息.md 生成。第一个课程内容文件必须命名为 第01课-{学习单元名称}.md，后续课程按顺序命名为 第02课-{学习单元名称}.md、第03课-{学习单元名称}.md。
课程内容必须遵守以下教学结构：
来源依据，区分材料原文、原文翻译、理解型翻译、白话式翻译、解释和 AI 补充。## 本课知识点 中明确区分 本课核心知识点 和 前置/辅助知识。默认模式 下，本课核心知识点 可以包含多个强相关、强依赖、必须合讲才能理解的知识点，但仍要避免把可独立学习的概念堆进同一课。一课一知识点模式 下，本课核心知识点 只能有一个；前置/辅助知识 可以简短引用，但不能展开成第二个核心知识点。一课一知识点模式 下，如果某个前置或辅助概念需要正式定义、完整例题、公式推导、图表解释、课后练习或考试识别，必须把它拆成独立课程文件。故事模式 下，本课核心知识点 只能有一个；前置/辅助知识 只能简短点到，不能展开成第二个核心知识点。故事模式 下，每课必须包含一个完整教学故事链条：故事开场、人物或场景、具体冲突、关键选择、结果反馈、从故事抽象出知识点，再回到正式定义、公式、条件、例题和考试识别。故事模式 下，故事不能替代正式教学。故事之后仍必须给出正式定义、适用条件、符号或公式、变量含义、例题步骤、易错点、考试识别和实际应用。故事模式 下，优先把材料中的案例、例题、实验、题目背景改造成教学故事；若材料没有合适案例，可以使用 AI补充 故事，但必须在 来源依据 中标注。一课一知识点模式 下，每课必须围绕唯一核心知识点掰开揉碎讲清楚：生活引入、直觉解释、正式定义、适用条件、符号或公式、贯穿例题、常见易错点、考试识别方式和实际应用都只能服务这个核心知识点。故事模式 下，每课必须围绕唯一核心知识点讲一个服务理解的故事。故事要把抽象概念落到可观察的行为、选择、代价、结果和反思上，且不能为了剧情顺手讲多个新概念。故事模式 下，故事后必须写清“故事元素到知识点结构”的映射，例如角色对应对象、冲突对应问题、选择对应方法、结果对应结论。图解与媒体 段落，并使用 ![[媒体库/文件名.png]] 引用。图解与媒体 段落不能只放图片；如果图片中有非中文内容，必须紧跟图片提供截图内容完整翻译，对截图中所有清晰可辨识文字逐字完整翻译，一字不漏。最终课程文件中应按截图视觉顺序逐项给出完整中文译文，再说明标题、项目符号、图表标签、公式符号和空间布局分别对应哪个课程知识点；不能只翻译部分重点或用概括式解释替代完整翻译，也不要为了展示 OCR 结果而额外输出整段英文原文转写列表。Panel Data 这类英文 PPT 截图，必须翻译截图中的全部可读文字，例如主标题、章节标题、Common notation: Y_it、每一个 bullet、每一个例子和括号说明；不能只翻译“Panel Data：面板数据”或只写概括性说明。学习者背景信息.md 中已有可迁移的已学内容，必须加入和已学内容的类比，说明相似点、差异点和迁移边界。## 最小记忆包，用表格把本课核心知识点、学术翻译或中文学术名称、一句话记忆和英文答题短句放在一起。对英文术语、缩写和跨语言概念，不能只写英文原词、口诀或答题短句，必须写出对应的标准中文学术概念，例如 Hypothesis Testing 写“假设检验”。## 最小记忆包 只能作为复习压缩层，不能替代课程正文。正文必须先完成完整讲解、例子拆解、图表解释、公式说明和练习训练，再用最小记忆包帮助用户压缩记忆。一课一知识点模式 下，## 最小记忆包 只能服务当前唯一核心知识点，不能把多个新概念塞进同一张表格。故事模式 下，## 最小记忆包 只能服务当前唯一核心知识点，可以增加 故事抓手 或同等字段，但不能把前置知识、后续知识、故事配角概念或同章其他新概念塞进表格。一课一知识点模式 下，每课末尾必须生成 3-5 个课后练习题，并给出答案或参考解析；题目只检验当前唯一核心知识点，至少覆盖解释、识别、计算、应用或考试答题中的一种能力，不能借练习引入另一个未讲透的新知识点。故事模式 下，每课末尾必须生成 3-5 个课后练习题，并给出答案或参考解析；题目只检验当前唯一核心知识点，至少包含一道“从故事情境识别知识点或解释原理”的题。第01课-{学习单元名称}.md 必须使用以下中文 Markdown 模板：
# 第01课：学习单元名称
关联脉络：[[课程脉络]]
## 来源依据
| 内容 | 来源文件 | 来源位置 | 使用方式 |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | 原文 / 原文翻译 / 理解型翻译 / 白话式翻译 / 解释 / AI补充 |
### 原始课件截图出处
如果用户提供课件截图版本，必须在这里或对应知识点讲解处插入原始课件截图，不要只列 OCR 文本来源。
> [!note] 原始课件出处
> ![[媒体库/第01课-知识点名称-课件出处.png]]
> - 对应知识点：[[知识点名称]]
> - 对应 OCR 文件：
> - 课件页码或截图编号：
> - 这张截图用于校验：文字内容 / 图表关系 / 箭头指向 / 分组层级 / 空间位置
## 本课目标
- 学完这一课你应该能理解：
- 学完这一课你应该能做到：
## 本课知识点
- 本课核心知识点：
- [[知识点一]]
- 前置/辅助知识：
- [[前置知识点一]]
## 1. 生活小现象引入
用一个简单、具体、容易观察的生活小现象引入本课核心知识点。
## 2. 现象背后的逻辑
解释这个生活小现象为什么会发生，它背后有哪些朴素逻辑。
## 3. 引入课程内容
说明这个生活现象和本课核心知识点之间的关系。
故事模式下，在这里写一个完整教学故事链条：故事开场、人物或场景、具体冲突、关键选择、结果反馈。故事必须服务当前唯一核心知识点，不要引入第二个需要完整讲解的新概念。
### 故事元素到知识点结构
- 角色或对象对应：
- 冲突或任务对应：
- 关键选择对应：
- 结果反馈对应：
- 抽象出的核心知识点：[[知识点一]]
## 4. 正式解释
用课程材料中的正式概念、术语、定义或方法解释本课核心知识点。
## 5. 深挖理解
- 核心原理：
- 关键边界：
- 常见误区：
- 为什么重要：
## 6. 图解与媒体
如果本课需要图片解释，在这里引用 `媒体库/` 中的图片，并说明读图顺序和结论。
> [!example] 图解
> ![[媒体库/第01课-知识点名称-用途.png]]
> - 这张图解释的是：[[知识点名称]]
> - 截图内容逐字翻译：如果截图不是中文，按截图视觉顺序逐项给出所有清晰可辨识非中文文字的完整中文译文；模糊或遮挡文字在对应位置标注 `无法辨识`。不要在最终课程文件中额外展示完整 OCR 原文转写列表。
> - 术语/变量说明：公式、变量和英文术语可以保留原文，但必须补中文含义和使用语境。
> - 先看：
> - 再看：
> - 你应该得到的结论：
## 7. 和已学内容的类比
- 可类比的已学内容：
- 相似点：
- 差异点：
- 迁移边界：
## 8. 实际应用
- 这个知识点可以用来解决什么真实问题：
- 在项目、工作、考试或日常场景中如何使用：
- 一个可操作的小任务：
## 9. 最小记忆包
| 知识点 | 学术翻译 / 中文学术名称 | 一句话记忆 | 英文答题短句 |
| --- | --- | --- | --- |
| [[知识点一]] | 标准中文学术概念，例如“假设检验” | | |
填写要求：
- `学术翻译 / 中文学术名称` 必须写该知识点对应的标准中文学术概念，例如 `Hypothesis Testing` 写“假设检验”，`Type I Error` 写“第一类错误 / 假阳性”，不要只重复英文原词。
- 如果知识点本身已经是中文，也要写其更正式的课程或学科名称；如果正式名称完全相同，写“同名”并保持术语一致。
- `一句话记忆` 和 `英文答题短句` 只能作为辅助记忆，不能替代学术翻译或中文学术名称。
- `一课一知识点模式` 下，本表只能出现当前唯一核心知识点；不要把前置知识、后续知识或同章其他概念放入本表。
- `故事模式` 下，本表也只能出现当前唯一核心知识点；可以增加 `故事抓手` 字段记录最短故事记忆线索，但不能放入故事中的辅助概念。
## 10. 快速检查
用 1 到 3 个问题检查用户是否理解本课内容。
> [!question] 快速检查
> 1. 用自己的话解释 [[知识点一]]。
> - 我的回答：
> - 我不确定的地方：
> 2. 它解决了什么问题？
> - 我的回答：
> - 我不确定的地方：
> 3. 它和你已学过的哪个知识点相似或不同？
> - 我的回答：
> - 我不确定的地方：
## 11. 课后练习与答案
`一课一知识点模式` 和 `故事模式` 下固定生成 3 到 5 题，只围绕本课核心知识点；`故事模式` 下至少一题必须要求用户从故事情境识别知识点或解释原理；`默认模式` 下按本课知识点数量和难度生成适量练习。每题必须给出答案或参考解析。
### 题 1
- 考查能力：解释 / 识别 / 计算 / 应用 / 考试答题
- 题目：
- 答案或参考解析：
### 题 2
- 考查能力：解释 / 识别 / 计算 / 应用 / 考试答题
- 题目：
- 答案或参考解析：
### 题 3
- 考查能力：解释 / 识别 / 计算 / 应用 / 考试答题
- 题目：
- 答案或参考解析：
## 12. 反馈入口
> [!todo] 我的反馈
> - 我能复述的内容：
> - 我卡住的地方：
> - 当前难度评分，1 到 5：
> - 我希望下一步：
> - 这个知识点让我联想到的已学内容：
默认用户是跨学科、跨领域学习者，可能会同时接触技术、人文、商业、科学、数学、工程、设计、产品、医学、社会科学或其他领域的学习内容。生成学习资料时必须帮助用户建立跨领域连接，而不是假设用户只在单一学科背景中学习。
处理规则：
Hypothesis Testing 不能只解释为“用样本证据判断是否拒绝 H0”，还必须明确中文名称是“假设检验”，并说明其统计推断含义、课程用途和考试识别方式。gradient descent、loss function、case study 等术语。如果材料中出现英文内容，必须在课程输出目录中生成 中英术语与翻译.md，使用以下中文 Markdown 模板：
# 中英术语与翻译
## 术语表
| 英文术语 | 中文译名 | 直观解释 | 所属学习单元 | 使用场景 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| | | | | |
## 关键英文内容翻译
### 1. 来源位置
- 英文原文：
- 原文翻译：
- 理解型翻译：
- 白话式翻译：
- 语境解释：
- 和课程内容的关系：
第一个交互范式是 学习单元反馈闭环。这个范式用于每一个学习单元，目标是让用户在学习过程中持续反馈，通过每轮反馈即时调整后续讲解、练习、难度和学习顺序，以提升学习效率。
执行规则：
学习反馈记录.md。学习历史/学习者背景信息.md。学习历史/学习者背景信息.md。单次交互流程：
用户反馈模板：
理解状态判断：
| 状态 | 判断依据 | 下一步动作 |
|---|---|---|
| 已掌握 | 用户能准确复述核心概念，并能完成检查问题 | 进入下一个学习片段 |
| 部分掌握 | 用户能说出部分内容，但概念、步骤或应用仍不稳定 | 补讲关键点，并更换例子 |
| 未掌握 | 用户无法复述核心内容，或检查问题无法完成 | 降低难度，回到前置知识 |
下一步动作规则：
效率最大化规则：
学习反馈记录.md 必须使用以下中文 Markdown 模板：
# 学习反馈记录
## 反馈汇总
| 时间 | 学习单元 | 学习片段 | 用户反馈摘要 | 理解状态 | 下一步动作 | 备注 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| | | | | | | |
## 详细反馈
### 1. 反馈记录
- 时间：
- 学习单元：
- 学习片段：
- 用户原始反馈：
- 理解状态：
- 判断依据：
- 下一步动作：
- 对后续学习资料的调整：
- 是否需要更新学习者背景信息：
- 写入学习者背景信息的内容：
- 本次新掌握的知识点：
- 可用于后续类比的已学经验：
- 掌握度变化：
- 是否写入卡点与错因记录：
当 学习历史/学习者背景信息.md 不存在、为空、只有初始模板，或大多数字段仍为 待填写 时，视为背景信息不足。此时不要直接开始生成完整学习资料，必须先用简短问题和用户沟通背景，以提升后续教学体验。
背景信息不足的判断：
学习者背景信息模板 的标题和字段，没有用户填写内容。学习目标、已有基础、学习偏好、时间与节奏、当前难点 中大多数字段为 待填写。首次沟通时优先询问以下 5 个问题，不要一次问过多额外问题：
写入规则：
学习历史/学习者背景信息.md。待填写。学习者背景信息.md 位于 学习历史 根目录，用于让用户写入自己的学习背景，也用于让 AI 在用户持续反馈时自动沉淀可复用的学习偏好、稳定难点、节奏偏好和调整需求。它是跨课程全局文件，不受具体科目影响。生成全量学习资料前必须读取这个文件；如果用户或 AI 后续更新了这个文件，继续学习时必须重新读取。
填写规则：
待填写，不要自行编造。待填写 字段当成事实使用。学习者背景信息.md。学习者背景信息.md。学习者背景信息.md 必须使用以下中文 Markdown 模板：
# 学习者背景信息
## 学习目标
- 我学习这门课的主要目标：
- 我希望最终能完成的任务：
- 我最关心的应用场景：
## 已有基础
- 我已经掌握的相关知识：
- 我学过但不熟的内容：
- 我完全陌生的内容：
- 我已有的项目、作业或实践经验：
## 学习偏好
- 我更容易理解的讲解方式：
- 我不喜欢或不适合的讲解方式：
- 我希望例子偏向的场景：
- 我希望练习的形式：
## 时间与节奏
- 我每次可投入的学习时间：
- 我希望的学习频率：
- 我能接受的单次学习强度：
- 我希望的截止时间或阶段目标：
## 当前难点
- 我最担心的知识点：
- 我最容易卡住的地方：
- 我希望优先补足的前置知识：
## 已学内容
| 更新时间 | 来源课程 | 已学单元 | 已学知识点 | 掌握程度 | 证据 | 可用于类比的经验 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| | | | | | | |
## 知识迁移类比库
| 新知识领域 | 可类比的已学内容 | 类比方式 | 适用场景 | 注意边界 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| | | | | |
## 反馈与调整
- 我希望如何给出反馈：
- 我希望系统如何调整难度：
- 其他需要说明的信息：
## AI 自动沉淀
| 更新时间 | 来源课程 | 观察到的学习特征 | 依据 | 后续教学调整 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| | | | | |
ko-lesson 生成的是可独立学习的完整课程资料，不是原始材料的补充说明。不得生成需要用户回到原 PPT、OCR、教材或讲义才能学懂的课程文件；如果某个概念、公式、例子、图表或课件页只被引用但没有在课程正文中解释清楚，应视为不合格。课程材料记录.md 和 课程脉络.md 中记录的 课程颗粒度模式。课程颗粒度模式只能是 默认模式、一课一知识点模式 或 故事模式 三选一；如果当前课程包缺少该字段，按 默认模式 处理，除非用户明确要求转换。一课一知识点模式，后续补课、扩写、修复和全量生成都必须继续保持每课一个核心知识点。故事模式，后续补课、扩写、修复和全量生成都必须继续保持每课一个核心知识点，并为每个核心知识点提供一个完整教学故事。一课一知识点模式 下，原材料章节、课件页或教材小节不能直接等同于一课；如果一个章节包含多个可独立学习的概念，必须按理解依赖拆成多课，并让每课只承担一个核心知识点的完整讲解和练习。一课一知识点模式 下，前置知识、辅助知识、后续关联、例题中顺带出现的概念可以被点到为止，但不能在当前课中展开成完整定义、公式推导、例题训练或考试题；需要展开时必须拆成独立课程文件。故事模式 下，原材料章节、课件页或教材小节也不能直接等同于一课；如果一个章节包含多个可独立学习的概念，必须按理解依赖拆成多个故事课，每课只服务一个核心知识点。故事模式 下，课程文件仍必须是可独立学习的完整自足教材，不能变成单纯故事、寓言、轻量摘要或情节化导读。故事只负责降低理解门槛，不能替代正式定义、公式说明、例题解析、易错点、考试识别和练习答案。故事模式 下，禁止复用《小岛经济学》的具体情节、角色、表达或可识别桥段；只能使用“故事化解释抽象概念”的中性教学方法。知识点/ 卡片中补齐 标准学术解释，包括 中文名称、学术解释、本课程对应关系 和 考试识别方式；不要让用户只能看到英文标题和记忆抓手而无法判断其对应的中文学术概念。## 最小记忆包 必须包含 学术翻译 / 中文学术名称 或同等字段；其中每个英文术语、缩写或跨语言知识点都必须同步写入标准中文学术名称或学术翻译，并与 知识点/ 卡片中的 标准学术解释 保持一致。$...$ 或 $$...$$ 包裹且能正确渲染的 LaTeX 数学公式。示例：回归方程应写为 $$Y_i=\beta_0+\beta_1X_i+\varepsilon_i$$，正文中的变量关系应写为 $D=0$、$\beta_2$，面板数据下标应写为 $Y_{it}$，不要写成 Y = beta_0 + beta_1 X + epsilon、Y=beta_0+beta_1X、$Y_it$、$beta_1$ 或代码块。来源依据，区分材料原文、原文翻译、理解型翻译、白话式翻译、解释和 AI 补充。媒体库/，在正文中使用 ![[媒体库/文件名.png]] 引用，并同步更新 媒体库/媒体库索引.md。媒体库/ 并插入正文作为出处；优先使用原始截图，不要用 OCR 文本、AI 生成图或重画图替代原始课件截图。学习历史/学习者背景信息.md，根据用户目标、基础、偏好、时间和当前难点调整讲解深度、例子类型、练习难度和学习节奏。学习历史/学习者背景信息.md 中的 已学内容 和 知识迁移类比库，优先使用用户已掌握的课程、知识点、项目或练习经验进行类比解释。学习状态.md、学习反馈记录.md、卡点与错因记录.md、知识点卡片和全局 学习历史/学习者背景信息.md：课程内文件记录本课程学习进度、卡点、掌握度和知识点状态，全局文件沉淀跨课程可复用的学习者理解、已学内容和知识迁移线索。课程脉络.md、所有课程内容文件、知识点卡片和来源依据生成 期末考试.md、期末考试-答题卡.md 与 期末考试-详细答案.md。期末考试-批改记录.md；如果发现错误、部分正确或不确定项，必须生成 期末考试-巩固卷-第N套.md 并循环批改和巩固。课程首页.md、学习状态.md、学习反馈记录.md、卡点与错因记录.md 是否已经生成。课程材料记录.md 是否写明 课程颗粒度模式，并确认 课程脉络.md 开头记录了同一模式；模式只能是 默认模式、一课一知识点模式 或 故事模式。来源依据，并区分材料内容和 AI 补充。课程材料记录.md 是否记录三者对应关系，并检查课程内容是否同时使用 OCR 文本和截图版式信息；不得只依据 OCR 生成空间关系、图表关系或箭头关系解释。$...$ 行内公式或 $$...$$ 行间公式，并确认语法能被 Obsidian/Markdown 数学渲染器正常显示；确认没有把公式写成普通纯文本、反引号代码、代码块、HTML 公式、\(...\) 或 \[...\] 形式，也没有使用 $Y_it$、$beta_1$ 这类容易渲染异常或语义不规范的写法。媒体库/ 和 媒体库/媒体库索引.md。媒体库/ 中，正文是否使用 Obsidian 兼容语法 ![[媒体库/文件名.png]] 或 ![[媒体库/文件名.png|宽度]] 引用。媒体库/媒体库索引.md 是否记录截图来源文件、页码或截图编号。学习反馈记录.md 是否已经生成。学习历史/学习者背景信息.md 是否已经生成，并确认没有把 待填写 字段当成事实使用。学习历史/学习者背景信息.md。中英术语与翻译.md，并确认关键英文术语、句子、段落、题目或定义都包含原文翻译、理解型翻译和白话式翻译。课程脉络.md 是否包含每一节课的单元名称和该单元内所有知识点。课程颗粒度模式 是 默认模式，检查每课包含的多个知识点是否确实强相关、强依赖、必须合讲；如果只是沿用原章节把多个独立概念放在一起，应拆课。课程颗粒度模式 是 一课一知识点模式，检查 课程脉络.md 中除 期末考试、综合复习和巩固卷之外的每一行 单元知识点 是否只有一个 [[知识点]]；如果出现 [[知识点一]]、[[知识点二]] 这类并列核心知识点，应判定不合格并拆成多课。课程颗粒度模式 是 一课一知识点模式，检查每个课程内容文件的 ## 本课知识点 是否只有一个 本课核心知识点；前置/辅助知识不得被展开成第二个核心知识点。课程颗粒度模式 是 故事模式，检查 课程脉络.md 中除 期末考试、综合复习和巩固卷之外的每一行 单元知识点 是否只有一个 [[知识点]]，并确认每行都有服务该知识点的 故事线索。课程颗粒度模式 是 故事模式，检查每个课程内容文件的 ## 本课知识点 是否只有一个 本课核心知识点，并确认前置/辅助知识没有被展开成第二个核心知识点。课程颗粒度模式 是 故事模式，检查每课是否有完整故事链条，包括故事开场、人物或场景、具体冲突、关键选择、结果反馈、从故事抽象出知识点。课程颗粒度模式 是 故事模式，检查故事后是否有“故事元素到知识点结构”的明确映射，例如角色对应对象、冲突对应问题、选择对应方法、结果对应结论。课程颗粒度模式 是 故事模式，检查故事是否只服务当前唯一核心知识点，而不是引入多个未讲透的新概念。课程颗粒度模式 是 故事模式，检查故事之后是否仍有正式定义、公式或符号说明、例题、易错点、考试识别、实际应用和 3-5 道练习答案。课程颗粒度模式 是 故事模式，检查故事内容若为 AI 补充，是否在 来源依据 中标注为 AI补充。课程颗粒度模式 是 故事模式，检查未出现对《小岛经济学》具体文本、角色、情节或表达的复述、改写或套用。[[知识点名称]]。[[课程脉络]]，在本课知识点中使用双链，并使用 Obsidian callout 作为快速检查和反馈入口；快速检查中的每个问题都必须有独立的 我的回答 和 我不确定的地方，不要让多道题共用一个回答区。## 最小记忆包，并确认表格中包含 学术翻译 / 中文学术名称 或同等字段；对英文术语、缩写和跨语言概念，确认没有只给英文名称、口诀或英文答题短句，而是明确写出对应中文学术概念。课程颗粒度模式 是 一课一知识点模式，检查每个课程内容文件的 ## 最小记忆包 是否只服务当前唯一核心知识点，不能列入同章其他新概念、后续知识或未讲透的辅助概念。课程颗粒度模式 是 一课一知识点模式，检查每课是否有 3-5 个课后练习题，并且每题都有答案或参考解析；题目必须只检验当前唯一核心知识点，不能借题目引入另一个未讲透的新知识点。课程颗粒度模式 是 故事模式，检查每个课程内容文件的 ## 最小记忆包 是否只服务当前唯一核心知识点；如果增加 故事抓手 字段，确认它只是记忆线索，不是第二个核心知识点。课程颗粒度模式 是 故事模式，检查每课是否有 3-5 个课后练习题，并且每题都有答案或参考解析；题目必须只检验当前唯一核心知识点，且至少一题从故事情境识别知识点或解释原理。知识点/ 文件夹中生成独立卡片，且卡片文件名和双链名称一致。## 标准学术解释，并至少包含 中文名称、学术解释、本课程对应关系、考试识别方式 四项；对英文术语、英文标题或缩写型知识点尤其要确认中文名称和正式学术解释已经写清楚。学习历史/学习者背景信息.md。期末考试.md、期末考试-答题卡.md 和 期末考试-详细答案.md。课程脉络.md 中所有学习单元和所有知识点。期末考试-详细答案.md 是否为每道题提供详细解析、对应知识点、对应课程文件和来源引用。期末考试-答题卡.md 后是否生成 期末考试-批改记录.md。期末考试-巩固卷-第N套.md，并且巩固卷只针对薄弱知识点。学习状态.md、卡点与错因记录.md、知识点卡片和全局 学习历史/学习者背景信息.md。