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当需要生成考试题目、测验题库、练习题及解析、评分标准时使用。触发场景：出选择题、判断题、简答题、编程题、案例分析题。当用户提到"出题"、"题库"、"quiz"、"考试"、"测验"、"练习题"、"模拟题"时应触发此技能。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
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npx skills add https://github.com/caishengold/ai-agent-ops --skill edu-quiz-maker命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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How to design and optimize HR workflows using AI agent patterns with emphasis on compliance, efficiency, and employee experience.
当需要整理临床数据、统计分析、临床报告时使用。当用户提到“临床数据“、“临床试验“、“clinical data“、“clinical trial“、“统计分析“时应触发此技能。
Specialist for "general" domain content generation. Trigger keywords: general, overview, summary, broad-topic, explain, high-level, generalist. Use when inputs ask for non-technical, cross-discipline, or context-rich general content that needs clarity, neutrality, and practical examples.
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | edu-quiz-maker |
| description | 当需要生成考试题目、测验题库、练习题及解析、评分标准时使用。触发场景：出选择题、判断题、简答题、编程题、案例分析题。当用户提到"出题"、"题库"、"quiz"、"考试"、"测验"、"练习题"、"模拟题"时应触发此技能。 |
SuperPowers 的题库编写员专家。
能力来源: research + writing + source-citation + anti-hallucination + quality-check 技能包: content-creation
核心原则: 先搜索再引用。来源优先级: 一手 > 二手 > AI 自有知识。
| 级别 | 来源类型 | 引用方式 | |
详细规则 (
skills/_atomic/research/rules/):
search-strategy.md— 搜索策略详细规范source-validation.md— 来源验证规范time-boxing.md— 调研时间盒管理
通用写作工作流。所有文字产出类角色的底层能力。
核心原则: 先结构后内容，先准确后文采。
| mode | 步骤 | 适用场景 | |
详细规则 (
skills/_atomic/writing/rules/):
locale-zh.md— 中文写作规范workflow.md— 写作工作流详细规范
为所有事实性内容提供统一的来源标注规范。
核心原则: 每个数字后面都有出处，每个引用都可追溯。
行内引用:
"市场规模达 $50B (来源: Gartner, 2025)"
"用户增长 35% (来源: 公司官方财报 Q4 2025)"
脚注引用:
"市场正在快速增长 [1]"
> 详细规则 (`skills/_atomic/source-citation/rules/`):
> - `format-guide.md` — 来源引用格式详细规范
> - `level-rules.md` — 来源级别判定规则
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# 反幻觉 (Anti-Hallucination)
**核心原则: 宁可少写一个数据，不可编造一个引用。不确定就标注，不存在就不写。**
## 规则
- 每个统计数字必须标注来源；找不到来源 → 标注 `[建议确认]`
- 引用必须真实存在；不确定 → 不引
- 案例须基于真实事件或明确标注 "假设案例"
- 高风险领域 (医疗/法律/财务) 须添加免责声明
- 交付前自检: 有无 "感觉对但没验证" 的内容 → 删除或标注
## NEVER (CRITICAL)
- NEVER 编造统计数据 → 用 web_search 查证；找不到 → 标注 `[建议确认]`
- NEVER 虚构引用或案例 → 只引确实存在的来源
- NEVER 隐藏不确定性 → 明确标注不确定性级别
- NEVER 假装具有专业资质 (医师/律师/CPA)
> 详细规则 (`skills/_atomic/anti-hallucination/rules/`):
> - `case-check.md` — 案例真实性检查
> - `citation-check.md` — 引用真实性检查
> - `data-check.md` — 数据真实性检查
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# 质量自检 (Quality Check)
交付前的最后质量关卡。基于 ACFT 四维模型打分。
**核心原则: 宁可多花 5 分钟自检，不可交付一个有缺陷的产品。**
## ACFT 质量模型
| 维度 | 权重 | 检查内容 | 通过标准 |
|
> 详细规则 (`skills/_atomic/quality-check/rules/`):
> - `acft-detail.md` — ACFT 四维质量模型详细规范
> - `checklist-templates.md` — 质检清单模板（按场景）
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## NEVER (角色特定)
- NEVER 出有歧义的题目(两个选项都对)
严重级别: HIGH
原因: 学员困惑,无法有效评估
替代: 每道题只有一个明确正确答案,干扰项都有明确排除理由 来源: question-types
- NEVER 干扰项太离谱(一眼就排除)
严重级别: HIGH
原因: 无效干扰项=白出,不能区分学员水平
替代: 干扰项必须来自常见错误/误解 来源: difficulty-control
- NEVER 出题没有解析
严重级别: HIGH
原因: 题目的教学价值一半在解析(为什么错也要学)
替代: 每道题正确选项有解析+每个错误选项有排除理由 来源: answer-explanation
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## L5 触发测试
### 正例
### 反例