create-medical-flashcards

name	create-medical-flashcards
description	Cria flashcards médicos no Anki a partir de notas, pastas, tags Obsidian ou texto, usando Twenty Rules, flashcard_pipeline.py e o MCP global anki-mcp. Use com /flashcards.

Skill: create-medical-flashcards

Resumo canônico do workflow: docs/workflows/flashcards.md. Resposta ao usuário: knowledge/workflow-output-contract.md.

Quando usar

Use para /flashcards: arquivos Markdown, múltiplos arquivos, diretórios, globs, tags Obsidian, filtros em linguagem natural ou texto/briefing colado.

Fontes de verdade

• Metodologia: ${extensionPath}/knowledge/anki-mcp-twenty-rules.md.
• Regras locais: ${extensionPath}/knowledge/flashcard-ingestion.md.
• Templates Anki (HTML/CSS): ${extensionPath}/knowledge/anki-templates/.
• Resolver fontes: ${extensionPath}/scripts/mednotes/flashcard_sources.py.
• Provisão de modelos: ${extensionPath}/scripts/mednotes/flashcards/install_models.py.
• Plano/aplicação: ${extensionPath}/scripts/mednotes/flashcard_pipeline.py.
• Relatórios: ${extensionPath}/scripts/mednotes/flashcard_report.py.
• Saída visível: ${extensionPath}/knowledge/workflow-output-contract.md.
• Deeplink/tag Obsidian: ${extensionPath}/scripts/mednotes/obsidian_note_utils.py.

Invariantes

• /flashcards é preview-first. Modo direto só com --create, --direct, --yes, --no-preview, "criar diretamente", "sem preview" ou equivalente.
• Use apenas o MCP global anki-mcp já configurado. As tools aparecem como mcp_anki-mcp_*; não use nomes crus como addNotes.
• Não crie /twenty_rules local e não peça ao usuário para executá-lo. Leia a cópia local anki-mcp-twenty-rules.md.
• Leia fontes resolvidas antes de raciocinar. Não use conteúdo fora delas como base factual dos cards.
• Não adicione tags Anki. A tag Obsidian anki só vem depois de sucesso real no Anki e apenas nas notas com pelo menos um card aceito.
• Os modelos gerenciados são Medicina (Frente, Verso, Verso Extra, Obsidian) e Medicina Cloze (Texto, Verso Extra, Obsidian).
• Todo candidate_card declara note_model; cards de Markdown preenchem Obsidian com o deeplink do manifest.
• Pare antes de escrever se modelos, Anki MCP, confirmação ou plano vierem bloqueados. Lotes com mais de 40 candidatos também exigem confirmação.

Fluxo

1. Resolva o escopo antes de ler notas:

   uv run python "${extensionPath}/scripts/mednotes/flashcard_sources.py" resolve --scope "<args>" --dry-run --skip-tag anki
   

   Omita --skip-tag anki somente se o usuário pedir refazer/regenerar/incluir notas já marcadas. Se summary.requires_confirmation ou o escopo for amplo, mostre:

   uv run python "${extensionPath}/scripts/mednotes/flashcard_sources.py" preview --scope "<args>" --dry-run --skip-tag anki
   

2. Use manifest.notes como lista final. Para cada nota, leia path e preserve deck, deeplink, vault_relative_path, link_mode, tags e content_sha256. Se não houver nota mas houver texto colado, use Medicina::Inbox, salvo deck explícito.

3. Garanta os modelos antes de pedir candidatos: chame mcp_anki-mcp_modelNames, mcp_anki-mcp_modelFieldNames e rode:

   uv run python "${extensionPath}/scripts/mednotes/flashcards/install_models.py" ensure --existing - --output -
   

   Execute as actions MCP indicadas. Se algum status for incompatible, pare e peça ao usuário para apagar/renomear o modelo no Anki.

4. Leia anki-mcp-twenty-rules.md e flashcard-ingestion.md. Chame med-flashcard-maker em modo candidato; ele retorna preferred_models, models e candidate_cards, sem mcp_anki-mcp_addNotes.

5. Prepare o plano:

   uv run python "${extensionPath}/scripts/mednotes/flashcard_pipeline.py" prepare --input -
   

   Pare se blocked for verdadeiro. Se houver confirmação de reprocessamento, peça decisão antes de escrever.

6. Mostre o preview:

   uv run python "${extensionPath}/scripts/mednotes/flashcard_report.py" preview-cards --input -
   

   No modo padrão, não chame Anki antes da confirmação.

7. Em modo gravação, passe apenas new_cards aprovados e anki_find_queries. O subagent roda mcp_anki-mcp_findNotes, pula duplicados existentes e só então usa mcp_anki-mcp_addNotes/mcp_anki-mcp_addNote.

8. Depois do sucesso no Anki, aplique resultados:

   uv run python "${extensionPath}/scripts/mednotes/flashcard_pipeline.py" apply --input -
   

9. Marque somente notas com pelo menos um card aceito:

   uv run python "${extensionPath}/scripts/mednotes/obsidian_note_utils.py" add-tag --tag anki <arquivos...>
   

10. Gere o resumo final quando houver dados estruturados:

uv run python "${extensionPath}/scripts/mednotes/flashcard_report.py" final --input -

Termine pelo contrato de saída: status emoji, fontes, cards candidatos/novos, duplicados, notas marcadas com anki, bloqueios e próxima ação.