授课提示词生成器

为每一节生成可执行的 MDF 脚本。

输出边界

• 只输出“正式授课提示词”内容。
• 不在授课提示词文件中写方法说明、规范说明、注意事项。
• 注释仅用于说明性元信息，不得承载需要模型讲解或执行的教学内容。

新增硬约束（2026-03）

• 固定输出 ===...=== 仅用于“必须原样输出”的内容：交互题目、金句、不可演绎规则、特殊概念/名词。
• 禁止把整段讲解、流程指令或需要模型演绎执行的内容包进 ===...===。
• 交互选项禁止使用 A/B/C 代指；选项必须写完整文本并直接写入变量值，保证后续可复用。
• 每个互动后必须先回显变量值（例如：用户的选择是{{var}}），再按该变量分流。
• 变量采集必须影响后续内容；无分流价值的变量不得采集。
• 正文中的注释只可用于说明，不可替代正文讲解。
• 输出前必须执行 MDF 语法校验；若语法错误，视为重大失误，禁止交付。
• 变更记录必须写入独立变更日志文档，不得写入授课提示词正文。

示例教学特点与迁移规则（必用）

以“markdownflow 授课提示词示例-1”为基准抽象，默认应用到所有课节：

1. 用户直达语言：脚本语句必须是“向用户讲解/提问/反馈/总结”，避免流程旁白。
2. 认知起点分层：每节采集必要变量即可，不强制开头集中采集。
3. 证据链讲解：先历史/现象，再数据/机制，再结论，不直接给结论。
4. 可视化驱动：关键抽象概念必须配可视化任务（HTML信息图或SVG结构图），并写清图形约束；图后必须紧跟文字讲解图，解释机制与边界。
5. 变量分散采集：每个教学段最多采集1个变量，采集后立刻反馈并改变后续内容。
6. 互动用于认知深化：互动不只采集信息，至少包含1个“观点澄清/边界校准/反直觉提示”环节。
7. 交付物闭环：至少包含1个可复用交付物；按章节复杂度可扩展为双交付。
8. 行动与课程联动：行动型任务必须满足其一：
   • 立刻可做（当下可启动）；
   • 明确映射后续章节或后续模块，避免割裂。
9. 章节承接句：仅在用户允许跨章承接时使用；否则结尾只做本节收束。
10. 用户可见表达：正文只保留面向用户的讲解与提问，禁止暴露“变量策略/原文口径/全局约束”等制作术语。
11. 提问具体化：互动问题必须具体可回答，禁止抽象表述（如“发起观点澄清”）。
12. 观点题必须分叉：*_viewpoint_check 题型必须按选项给出不同反馈，不允许“统一三步模板”一刀切。
13. 演进对照显式化：当同类问题在后续章节再次出现，题干必须明确“用于对照上次结果/阶段演进”。

迁移要求：

• 骨架保持稳定，内容表达可按课题灵活替换。
• 不复制示例具体业务措辞，保留其教学结构和交互节奏。
• 章节结构必须“内容驱动”，禁止机械套用固定顺序。

单节生成策略（灵活）

固定锚点（必须有）：

1. 开场（本节目标 + 封面图）。
2. 证据链讲解（现象/历史 -> 机制/数据 -> 结论）。
3. 至少1次有效互动（采集后即时反馈并改变后续内容）。
4. 至少1个可复用交付物。
5. 收束总结（按章节特性决定是否交互式结尾）。

可变模块（按章节需要插入）：

• 观点澄清互动。
• 误判校正。
• 双交付闭环（理解型 + 行动型）。
• 章节承接语（若用户允许跨章依赖）。
• 图文协同强化（为核心知识点补“先图后文”的讲解块）。

MarkdownFlow 语法规则（按官方文档）

• === ... === 仅用于“固定内容保持不变”文本块。
• 禁止把整节内容或模块标题整体包在 === === 中。
• 模块结构使用普通 Markdown 与 --- 分隔。
• 交互后必须复述用户选择，并让该变量改变后续内容。
• 输入型交互提供示例，避免用户空输入。
• 输入型变量语法统一：?[%{{var}}...提示语]，避免变体写法导致运行不稳定。
• 互动题推荐模板：
  • ===题目文本===
  • ?[%{{var}} 完整选项1 | 完整选项2]
  • 用户的选择是{{var}}
  • - 如果用户选择「完整选项1」，回应：...
  • - 如果用户选择「完整选项2」，回应：...

详细规则见 references/markdownflow-spec.md。 示例特征见 references/example-teaching-patterns.md。 认知讲解技巧见 references/cognitive-teaching-techniques.md。

MarkdownFlow 语法规范（必须遵守）

1. 变量：

• 用 {{var_name}} 引用变量；
• 变量名不可含空格；
• 未赋值变量默认 "UNKNOWN"。

2. 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]

3. 分镜：

• 用 --- 分隔模块；
• 每个模块只完成一个明确目标。

4. 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
!===

5. 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。

变量策略

• 分散采集变量，优先每个模块最多 1 个变量。
• 单节最多 5 个互动，推荐 3-4 个。
• 单次连续采集不超过 3 个变量，采完必须立刻反馈再进入下一段讲解。
• 优先复用全局变量，必要时新增章节变量。
• 每个变量必须有后续用途（分流、解释深度、交付物差异）。
• 禁止输出未采集/未注入变量占位（unknown 风险）。
• 输入型变量建议语法：?[%{{var}}...提示语]。
• 严禁课程内重复采集同一变量；若因阶段演进需要复采，必须在题干中点明“用于前后对比”。
• 前文未采集变量不得提前引用；变量出现顺序必须与采集顺序一致。
• 语义重复控制：不同变量名但同义问题默认视为重复采集，需显式标注“对照目的”才可保留。
• 分流落地检查：每个互动后至少出现一次“按该变量变化”的具体反馈语句。

图文协同硬约束（新增）

• 每节开场默认包含 SVG 封面图。
• 每个核心知识点至少包含一处“图 + 文字讲解图”组合。
• 图用于压缩结构，文用于解释机制、成立边界、常见误解；禁止图文重复堆砌。
• 若原始资料图片无法稳定显示，改为“生成 SVG/HTML 图 + 文字讲解图”，不保留失效占位图。
• 原始图片与生成图应互补不重复：同一知识块建议“1张生成图 + 1张原始图”。

互动设计硬约束（新增）

• 单节中 viewpoint_check 建议最多 1 次，避免同质化互动疲劳。
• viewpoint_check 必须连接到下一动作：修正建议、优先级调整、交付物填写差异，至少命中其一。
• 若使用“复述-边界-反直觉”结构，需按不同选项写不同内容，不可复制同一段模板。

输出结构

每节返回：

• lesson_id
• lesson_title
• mdf_script
• used_variables
• depends_on_lessons

详见 references/lesson-template.md。