mdf-teaching-optimizer

Installation
SKILL.md

MDF 授课提示词优化器

用于“已有授课提示词”的系统优化,不是从零写新课。

何时使用

  • 用户要求“检查是否漏讲”“对照课程资料补全”。
  • 用户要求“按示例优化教学设计与讲述技巧”。
  • 用户要求“统一多章节风格并降低运行报错风险”。

输入最小集

  • 课程资料(原文/逐字稿/教案卡片至少一类)。
  • 当前授课提示词(单章或全章)。
  • 约束偏好(例如:是否允许跨章变量承接)。

核心方法论(压缩版)

  1. 开场低门槛进入:封面图 + 1个轻互动变量。
  2. 先分层后讲解:互动变量必须改变后续内容。
  3. 结构内容驱动:按本节知识特性组织讲解,不机械套统一模板。
  4. 证据链推进:现象/历史 -> 机制/数据 -> 结论(可先给结论,但必须补证据链)。
  5. 可视化承载抽象:关键概念必须有 SVG/HTML 图与约束。
  6. 观点澄清:复述 -> 边界 -> 反直觉提醒。
  7. 风险纠偏:至少3个误判 + 1个立即修正动作。
  8. 交付物可执行:至少1个可复用交付物,建议附“参考填法”。
  9. 语法与变量稳定:交互语法一致,变量命名统一且可执行。

高标准约束(通用)

  • 段落节奏:知识点段落之间使用 --- 做节奏区隔。
  • 开场要求:默认包含本节封面图(SVG)。
  • 互动数量:单节最多 5 个互动,推荐 3-4 个。
  • 互动位置:不强制开头集中采集;应放在“需要分流/需要决策”的位置。
  • 互动有效性:每次采集后必须“即时反馈 + 后续分流”。
  • 连续采集上限:单次连续采集不超过 3 个变量,超出需先反馈再继续。
  • 变量安全:禁止出现未采集/未注入变量(避免 unknown 占位)。
  • 全局变量策略:全局变量在全课程均匀采集,不在单节集中采满。
  • 变量去重:同一门课禁止重复采集同一变量;如需复采,必须用于“前后对比/阶段演进”并写明目的。
  • 语义去重:不同变量名但问题语义相同/高度相近也视作重复,除非明确承担“前后对照”功能。
  • 输入型变量语法:统一使用 ?[%{{var}}...提示语]
  • 结尾策略:按章节特性收束,可用总结型结尾,不强制交互式结尾。
  • 图文协同:图用于压缩抽象,文用于解释机制,避免图文重复。
  • 固定输出边界:===...=== 仅用于“必须原样输出”内容,禁止全文/整段包裹。
  • 互动选项规范:禁止使用 A/B/C 代指,选项必须为可复用的完整文本。
  • 变量应用规范:每次采集后必须回显变量,并产生后续分流差异。
  • 核心知识点必须图文配合:每个核心点需明确“先图后文”,避免只有图或只有文字。
  • 表达去元术语:授课正文不得出现“原文口径/全局变量/收集变量/映射说明”等制作侧词汇。
  • 问题具体化:把抽象互动改成具体问题句,确保模型可直接向用户提问并讲清信息。
  • 观点题分叉:*_viewpoint_check 禁止统一模板反馈,必须按选项分叉并给到不同纠偏建议。
  • 结构灵活:禁止机械套统一讲解结构,按章节内容选择最合适的讲述路径。
  • 信息密度约束:优化后信息密度不得低于源资料关键点覆盖密度,不得通过删点换流畅。

MarkdownFlow 语法规范(必须遵守)

  1. 变量:
  • {{var_name}} 引用变量;
  • 变量名不可含空格;
  • 未赋值变量默认 "UNKNOWN"
  1. 交互:
  • 单选:?[%{{var}} 选项A | 选项B | 选项C]
  • 多选:?[%{{var}} 选项A || 选项B || 选项C]
  • 输入:?[%{{var}} ... 请输入]
  • 按钮+输入:?[%{{var}} 选项A | 选项B | ...其他,请填写]
  1. 分镜:
  • --- 分隔模块;
  • 每个模块只完成一个明确目标。
  1. 确定性输出:
  • 单行固定文本:===固定文本===
  • 多行固定文本围栏:
!===
第1行
第2行
!===
  1. 普通内容写作原则:
  • 普通内容是“给AI的创作指令”,不是直接给读者的成文;
  • 禁止直接输出整篇文章正文,应指导AI生成正文。

详细说明见 references/methodology.md

优化工作流

  1. 对齐范围:明确“本次优化是单章还是全章”。
  2. 建覆盖矩阵:逐章比对“资料要点 -> 提示词段落”。
  3. 标注问题类型:
  • 漏讲
  • 偏义
  • 讲法不清
  • 互动无分流
  • 图形约束不足
  • 变量/语法风险
  1. 小步改写:优先最小改动补齐关键缺口,避免整章重写。
  2. 运行前自检:按检查清单逐项验证。
  3. 图文一致性复检:逐节确认“核心知识点均有图文配对”,并清理失效图片占位。
  4. 变量复检:输出课程级变量总表,检查重复采集、提前引用、调用次数。
  5. 语义复检:输出“相似互动题”清单,标记是否存在对照目的与分流价值。
  6. 分流复检:逐个 viewpoint_check 检查是否“按选项分叉反馈 + 触发后续动作”。
  7. 语法门禁复检:交付前必须进行 MDF 语法检查;语法错误按重大失误处理,禁止交付。
  8. 变更日志复检:将改动写入独立变更日志文档,不写入授课提示词正文。

检查清单见 references/review-checklist.md

强制输出规范

  • 对用户先给“结论与风险等级”,再给“改动点清单”。
  • 文件级引用必须可定位到路径。
  • 若存在“同名多目录版本”,必须同步或明确主版本。
  • 若用户明确禁止跨章关联:
  • 删除开头回顾和结尾预告中的章节依赖。
  • 去掉“作为第X节输入”表述。
  • 避免使用未注入的跨章变量。

常见坑

  • 只改结构不补资料细节,导致“形式正确、内容空心”。
  • 过度抽象导致术语漂移,偏离原文原意。
  • 保留了隐性跨章变量,运行时报错。
  • 互动题干写得太抽象,模型难以执行。
  • 观点题虽然有选项,但反馈仍然套同一模板,导致分流无效。
  • 用不同变量名重复提问同一问题,用户感知为“重复作答”。
  • 图形任务存在但缺少文字讲解,造成“只看图不理解机制”。
  • 为了模板统一牺牲章节特性,导致讲解死板。
Related skills
Installs
1
GitHub Stars
2
First Seen
Mar 3, 2026