| name | quiz |
| description | Generate an interactive HTML quiz on a topic the user wants to practice, review, or be tested on. Use this skill whenever the user asks to make practice questions, test their knowledge, quiz themselves, or review material — phrases like "出一份...的练习题", "考考我...", "帮我复习...", "给我做个...的quiz/小测", "测测我对...的掌握", "practice", "quiz me on", "test my knowledge". Produces a self-contained HTML file with single choice, multiple choice, true/false, and fill-in-blank questions, featuring immediate feedback, scoring, timing, and shuffling. Defaults to sourcing content from the web; only uses local markdown notes when the user explicitly asks to. Saves to the Windows Desktop and opens in the default browser. |
Codex Quiz — 互动测验生成器
把一个主题转成一份自包含的 HTML 互动测验，保存到 Windows 桌面并用默认浏览器打开。
核心行为：默认从网络出题，只有用户明确要求时才从当前目录的本地笔记找内容。
何时触发
用户说出下列任一类句子（不限于字面，理解意图即可）：
- "我想练习 X"、"我想练习一下 X"
- "出一份关于 X 的练习题 / 测验 / quiz / 小测"
- "考考我 X"、"测测我 X"
- "帮我复习 X"
- "给我做个 X 的 quiz"
- "practice X", "quiz me on X", "test my knowledge of X"
关键信号：主题词 + 练习 / 测验 / quiz / 考 / 测 / 复习 的组合。
不要触发：用户只是想聊 X、想学 X、想整理 X 的笔记、问 X 是什么 —— 都不是出题。
参数解析
从用户的话里提取：
| 参数 | 默认值 | 例 |
|---|
| 主题（必需） | — | "Redis 基础数据结构"、"React Hooks"、"光合作用" |
| 题目数量 | 10 | "5 道"、"20 题" |
| 题型偏好 | 4 种混合 | "只要选择题"、"多点填空" |
| 难度 | 中等 | "简单点"、"难一点"、"我是新手" |
| 内容来源 | 网络 | 见下节「来源判定」 |
| 输出目录 | 桌面 | "保存到 D:\quizzes"、"放当前目录" |
主题太模糊时（只说"考考我"没带主题），反问："要考什么主题呢？"
来源判定（关键规则）
默认：从网络获取内容出题。不要擅自扫描本地笔记。
只有当用户显式说出以下意图时，才改变来源：
| 用户说法 | 来源策略 |
|---|
| （未指定，默认情况） | 仅网络 |
| "基于我的笔记"、"用当前目录的笔记出题"、"根据笔记内容考我" | 仅本地笔记 |
| "结合笔记和网络"、"笔记加网络资料"、"综合笔记和互联网" | 混合：笔记 + 网络 |
关于搜索范围（本地笔记）：
- 搜索范围 = 当前工作目录（
cwd）及其子目录。就这么多。
- 绝对不要向上遍历到父目录去找 vault 根或 sibling 目录。用户在
obsidian/redis/ 下启动 Codex，就意味着他只想让你看 redis 这个目录 —— 这是明确的上下文边界，不是让你去"帮忙"找更多内容。
- 搜本地时排除：
. 开头的目录（.obsidian、.git、.trash）、node_modules/、符号链接
关于"仅笔记"模式的降级处理：
如果用户要求"仅笔记"，但笔记累计有效字数 < 200 字，不够出一份有质量的测验。此时：
- 老实告诉用户："当前目录的相关笔记只有 X 字，不太够出 {N} 道高质量的题。"
- 给两个选项：
- A. 改为"笔记 + 网络"混合，网络内容作为补充
- B. 继续只用笔记，题目数量减到 {实际能出的数量}
等用户回复再继续。
关于网络搜索来源的优先级：
从高到低：
- 官方文档（redis.io、react.dev、developer.mozilla.org 等）
- 维基百科
- 权威教程站（MDN、W3Schools、FreeCodeCamp 等）
- 避免：个人博客（除非特别权威）、内容农场、AI 生成文章
工作流程
Step 1 — 解析用户请求
提取主题、题目数量、题型偏好、来源模式、输出目录。来源默认是「仅网络」。
Step 2 — 获取内容
根据 Step 1 判定的来源模式：
仅网络：
- 搜索 2-3 个高质量来源覆盖主题
- 提取足够出题的事实性内容（概念、参数、关键差异、常见陷阱）
- 记录每段事实来自哪个 URL，为后面的
source 字段做准备
仅笔记：
- 在
cwd 及子目录里递归扫描 .md 文件
- 相关性排序：文件名命中 > Obsidian 标签命中 > 标题命中 > 正文命中
- 读前 N 个最相关文件的正文（跳过 front matter、图片行、纯链接）
- 累计有效字数 < 200 → 触发降级（见上一节）
笔记 + 网络：
- 先跑笔记扫描，理解本地有什么
- 再上网补充笔记没覆盖到的点
- 出题时两种来源按比例混搭（如笔记内容丰富就多一些笔记题，反之多一些网络题）
Step 3 — 生成题目
默认题型分布（10 题）：
- 单选题 × 5
- 多选题 × 2
- 判断题 × 2
- 填空题 × 1
题目数量变化时按比例调整（如 5 题：3 单选 + 1 多选 + 1 判断）。用户有偏好就按用户的来。
每道题必须满足：
- 有明确依据 —— 来自已获取的笔记或网络资料。绝对不要凭空编造。
- 带解析（
explanation） —— 解释为什么这个答案对、错的选项错在哪。
- 带来源（
source） —— 标注这道题基于哪份资料。格式：
- 笔记：
"笔记: redis/数据结构.md"
- 网络：
"官方文档: redis.io/docs/data-types"、"MDN: Array.prototype.map"、"维基百科: Redis"
- 多选题 —— 正确答案 ≥ 2 个。否则退化成单选。
- 填空题 —— 答案简短（1-3 个词）。在
acceptableAnswers 里列出合理变体（大小写、引号、同义词）。
- 判断题 —— 选项固定
["对", "错"]，answer 是 0（对）或 1（错）。
避免的出题模式：
- 拗口的双重否定（"下列哪个不是……除了……以外"）
- 脱离资料、只能靠常识猜的题
- 选项之间差别微小到只能靠运气的题
- 所有选项都对或都错的陷阱题
Step 4 — 读取 HTML 模板
从本 skill 目录下读取模板文件：
assets/quiz_template.html
完整路径是本 SKILL.md 所在目录下的 assets/quiz_template.html。模板里有 5 个占位符需要替换（见 Step 5）。
Step 5 — 填充模板
把模板里的 5 个占位符替换成实际内容：
| 占位符 | 替换成 |
|---|
__QUIZ_TITLE__ | 测验标题，格式 "{主题} 练习"（例："Redis 基础练习"） |
__QUIZ_SUBTITLE__ | 一句话副标题（例："十道题，覆盖 String、Hash、List、Set、Sorted Set 的核心用法。"） |
__GENERATED_AT__ | 今天的日期，格式 "YYYY-MM-DD" |
__SOURCE_LABEL__ | 来源标签：
• 仅网络："Web" 或 "官方文档" 或 "MDN + 维基百科"
• 仅笔记："Local Notes" 或 "Vault: redis/"
• 混合："Notes + Web" |
__QUIZ_DATA__ | 题目数组的 JSON 字面量（不要加引号包裹，直接写成 [{...}, {...}]） |
JSON 转义注意：
- 题目、解析文本里如果有双引号，要转义成
\"
- 反斜杠要转义成
\\
- 换行要转义成
\n
- 如果题目含代码块（
），保留反引号原样（字符串内合法）
Step 6 — 保存到桌面（Windows）
文件名：{主题}_quiz_{YYYYMMDD_HHMM}.html
- 主题里的空格和
/\:*?"<>| 替换为下划线
- 中文保留（Windows 10/11 支持）
- 带时间戳 → 多次生成不覆盖
- 示例：
Redis_基础数据结构_quiz_20260417_1430.html
桌面路径（兼容 OneDrive 重定向） —— 用 PowerShell：
$desktop = [Environment]::GetFolderPath('Desktop')
或在 Git Bash / WSL 里：
DESKTOP="$USERPROFILE/Desktop"
[ -d "$USERPROFILE/OneDrive/Desktop" ] && DESKTOP="$USERPROFILE/OneDrive/Desktop"
写入时一律 UTF-8 编码（无 BOM）。
用户指定了其他目录时（例："保存到 D:\quizzes" 或 "放当前目录"），用用户指定的。目录不存在就先创建。
Step 7 — 用默认浏览器打开
PowerShell（推荐）：
Start-Process $path
cmd：
start "" "path\to\file.html"
Step 8 — 回复用户（保持简短）
给用户确认信息：
- 测验标题
- 题目数量
- 保存路径
- 用了什么来源（如果来源是混合或仅笔记，列出关键笔记文件）
示例：
已生成《Redis 基础练习》10 道题，保存在 C:\Users\你\Desktop\Redis_基础数据结构_quiz_20260417_1430.html，浏览器已打开。
内容来源：Redis 官方文档（redis.io/docs/data-types）+ 维基百科。
题目 JSON Schema
[
{
"type": "single",
"question": "题干文字（支持 `行内代码` 和 ```代码块```）",
"options": ["选项A", "选项B", "选项C", "选项D"],
"answer": 1,
"explanation": "为什么选 B，其他为什么不对。",
"source": "笔记: path/to/file.md"
},
{
"type": "multiple",
"question": "下列哪些说法正确？",
"options": ["A", "B", "C", "D"],
"answer": [0, 2],
"explanation": "A 和 C 对的理由…… B 错在…… D 错在……",
"source": "官方文档: example.com/docs/page"
},
{
"type": "truefalse",
"question": "某某说法正确吗？",
"options": ["对", "错"],
"answer": 1,
"explanation": "错。实际情况是……"
},
{
"type": "blank",
"question": "Redis 的字符串类型最大存储容量是 ______ 。",
"answer": "512MB",
"acceptableAnswers": ["512 MB", "512mb", "512M"],
"explanation": "Redis 字符串最大 512MB。"
}
]
字段说明：
type："single" | "multiple" | "truefalse" | "blank"question：题干，支持 `inline code` 和 ``` block code ``` 基本渲染options：string 数组。判断题固定 ["对", "错"]。填空题不写 options。answer：
single / truefalse：正确选项的索引（数字，从 0 开始）multiple：正确选项索引的数组 [0, 2]blank：正确答案字符串
acceptableAnswers（可选，仅 blank）：其他合理的答案变体explanation：解析文本（必填）source：来源标注（必填）
边界情况
| 情况 | 处理 |
|---|
| 用户要"仅笔记"但笔记 < 200 字 | 降级处理（见上方"来源判定"） |
用户要"仅笔记"但 cwd 没有 .md 文件 | 告诉用户"当前目录没找到 .md 笔记"，问要不要改为网络 |
| 网络搜索失败（无网 / 搜不到） | 老实告诉用户"这个主题的网络资料不足，无法出题"。如果当前目录有相关笔记可以作为 fallback 提议 |
| 用户连续出同一主题 | 文件名带时间戳，不会覆盖 |
| 笔记/资料里有代码块 | 保留进题干或解析，HTML 会用 <pre><code> 渲染 |
| 笔记/资料里有图片 | 本版本不嵌入图片题；可以用文字描述图片内容 |
| 用户指定的目录不存在 | 先创建（PowerShell: New-Item -ItemType Directory -Force -Path $dir） |
| 主题与笔记关联度低（仅笔记模式） | 明确告诉用户"找到的笔记主要讲 X，不完全匹配你要的 Y，要继续吗？" |
质量自检（提交前过一遍）
说点题外话
这个 skill 是为 Obsidian / 笔记类 vault 设计的。用户最典型的使用场景是：打开一个特定主题的子目录（比如 obsidian/redis/、obsidian/react/），针对该主题做一轮自测。不要越界到用户没指定的地方去找内容 —— 这个边界感对用户体验很重要。
