来源信息
- 仓库
- h-lu/agentic-nlp
- 最近来源活动
- 2026年2月17日 02:00
- 检测到的 SKILL.md 语言
- 中文
- 星标
- 0
- 分支
- 0
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SKILL.md
来源说明 · 只读预览- name
- polish-week
- description
- 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。
- argument-hint
- <week_id e.g. week_01>
- allowed-tools
- Bash, Read, Write, Edit, Grep, Glob
- disable-model-invocation
- true
# /polish-week
## 用法
```
/polish-week week_XX
```
## 目标
- `chapters/week_XX/CHAPTER.md` 达到教材水准:叙事流畅、有贯穿案例、节奏多变、有温度
- 可做结构性改写(不仅仅是换词润色)
- 追加 1-2 个"AI 时代小专栏"(200-500 字/个),附**真实**参考链接 + 访问日期(**优先读取 `.research_cache.md` 研究缓存,不足时使用 WebSearch / Exa MCP / perplexity MCP 搜索获取真实 URL,绝对禁止编造**)
- 不改代码/测试/YAML,不引入新的 `validate_week.py` 失败
## 步骤
### 0. 日期校准(立即执行)
生成 `shared/current_date.txt`,供后续 agent 读取当前日期:
```bash
date '+%Y-%m-%d' > shared/current_date.txt
```
这确保 AI 小专栏中的数据和访问日期使用当前年份。
### 1. 诊断
调用 subagent `student-qa`(只读模式):
- 必须先读 `shared/writing_exemplars.md`
- 输出叙事质量评分 + 阻塞项/建议项
- **新增:图片需求诊断** — 根据本章主题判断是否需要图片(分布/比较/关系/评估类主题通常需要)
- **新增:公式需求诊断** — 判断核心概念是否需要数学精确定义
- 如果评分 >= 4 且无阻塞项,可跳到步骤 3(轻润色即可)
### 2. 深度改写
调用 subagent `prose-polisher`:
- 必须先读 `shared/writing_exemplars.md`
- 根据 student-qa 的诊断结果,执行对应级别的改写
- 如果缺贯穿案例,补入一条
- 如果结构过于机械,重组
### 2.5 图片与公式补充(根据诊断执行)
如果 student-qa 诊断指出需要图片或公式:
#### 2.5A. 图片生成 → 调用 `/stat-viz` skill
使用 Skill 工具调用 `stat-viz`:
```
skill: "stat-viz"
args: "week_XX"
```
**关键要求**(确保 `/stat-viz` 遵守):
- ✅ 代码**必须**保存到 `examples/NN_chart_xxx.py`(可复现)
- ✅ 图片输出到 `images/xxx.png`(嵌入正文)
- ✅ 使用正确的中文字体配置
- ✅ 避免常见错误(截断 Y 轴、3D 效果等)
- ✅ 在 CHAPTER.md 中插入图片引用:` *图注*`
#### 2.5B. 公式补充 → 直接编辑 CHAPTER.md
根据诊断结果,在合适位置补充数学公式:
- 使用 LaTeX 格式:`$$公式$$`(块级)或 `$公式$`(行内)
- 块级公式用引用块包裹:`> $$...$$`
- 每个符号都要解释含义
**执行要点**:
- 检查 `chapters/week_XX/images/` 是否存在
- 重新运行验证确保无破坏
### 3. 一致性检查(可选)
调用 subagent `consistency-editor`:做格式/术语/引用一致性检查(避免重写内容)
### 4. 验证
```bash
python3 scripts/validate_week.py --week week_XX --mode task
```
如果你准备发布(并且已清空 QA 阻塞项),再跑:
```bash
python3 scripts/validate_week.py --week week_XX --mode release
```
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