tw-edu-worksheet-creator
學習單生成工具
設計系統 V2.0:Edu Warm × A4 格線
基於 Claude Design(2026-04-17)+ canvas-design 最少裝飾原則
A4 版面格線系統(595×842pt)
所有邊距: 72pt(1英寸)
內容欄寬: 451pt
格線 base unit: 8pt
行距建議: 1.75(閱讀舒適)
Edu Warm 學習單字型
主標題(學習單名稱): Work Sans Bold 18pt / color: #d97757
小節標題: Work Sans SemiBold 14pt
正文/問題: Noto Sans TC Regular 12pt / line-height: 1.75
填答空格標示: Noto Sans TC Regular 12pt / color: #6B6B6B
頁碼: Noto Sans TC Regular 10pt
禁用字型:Inter、Roboto、Arial — 缺乏教育溫感,改用 Work Sans + Noto Sans TC
禁用模式:每題加邊框裝飾色條、漸層背景 — 學習單以留白與對齊勝出
HTML artifact 輸出(A4 可列印版)
學習單優先輸出為 HTML artifact(A4 比例,可直接列印):
.worksheet { width: 595px; min-height: 842px; padding: 72pt;
font-family: 'Noto Sans TC', sans-serif;
background: white; }
.worksheet p, .worksheet li { text-wrap: pretty; } /* 防止孤字 */
@media print { .worksheet { page-break-inside: avoid; } }
canvas-design 最少裝飾原則
- 格線輔助:8pt 格線保持元素對齊,不顯示格線本身
- 色彩克制:最多 3 種顏色(Edu Warm 主色 #d97757 + 黑 + 灰)
- 空間留白:每個問題區塊之間保持 16pt 間距
Step 0:讀取文件
/mnt/skills/public/docx/SKILL.md
概念對齊協議(必要前置步驟):
../../tw_edu_concept_alignment.md
→ 在執行任何工作前,先完成概念對齊確認卡。
Step 1:資訊收集
- 科目、年級、課文/主題?
- 這份學習單的目的(預習/課中/複習/作業)?
- 需要哪類活動設計?
- 閱讀理解提問(三層次:字面/推論/評鑑)
- 概念圖/心智圖填寫框架
- 表格比較分析
- 仿作/創作引導
- 反思與自評
Step 2:生成學習單
python scripts/generate_worksheet.py \
--subject "[科目]" --grade "[年級]" --topic "[主題]" \
--purpose "[preview/inclass/review/homework]" \
--activities "[comprehension,concept_map,compare,writing]" \
--output "/mnt/user-data/outputs/[主題]_學習單.docx"
設計規範
- A4 直向,留白充足(學生書寫空間 > 50%)
- 標題明確,每個活動有清楚的任務說明
- 提供布魯姆層次提示(讓學生了解思考深度)
- 頁尾有班級/姓名/日期填寫欄
- 美觀排版:使用線框、底色區塊區隔不同活動
設計原則(影響學習效果的關鍵)
每頁聚焦一個核心任務 若學習單涵蓋多個概念,請切分為多頁或明確的多段。學生的注意力一次能有效處理的訊息有限,把多個任務塞進同一頁會讓他們來回切換、反而每個都學得淺。
圖文相鄰原則 說明文字與對應圖表放在相鄰位置,不分頁。純裝飾性插圖(不傳達概念的插圖)省略,視覺裝飾分散注意力而非幫助理解。
三層次題目設計邏輯
- 基礎題:確認學生是否具備先備知識
- 核心題:落在「有引導就能完成、無引導則困難」的區間
- 延伸題:讓能力較強的學生繼續探索
鷹架是可以撤除的支持 句型提示、部分填寫示例設計為可逐步移除:第一次使用 → 完整鷹架;熟悉後 → 只保留問題引導;最終目標是學生能獨立完成。
年級適應 + 引導式收集(v2.0 更新)
自動年級偵測
從使用者輸入辨識學習階段(國小/國中/高中),自動調整:
- 教學語言複雜度與詞彙難度
- 布魯姆認知層次分布
- 活動設計的自主程度
- 課綱代碼學段後綴(-E- / -J- / -U-)
詳見:../../tw_edu_grade_adapter.md
引導式資訊收集
啟動時執行漸進式三輪問答,確保取得充足資訊再開始任務。
詳見:../../tw_edu_guided_collection.md
MCP 連接器
Claude Code / Claude.ai(Pro/Team/Enterprise)
WebSearch(自動啟用):
搜尋最新課綱資料、教材資源、時事素材
Google Drive(若已連接,Settings → Connectors):
直接從 Drive 讀取現有教材
完成後直接儲存輸出文件到 Drive
Codex 平台
MCP Connectors 透過 ~/.codex/config.toml 設定(codex mcp add 指令或手動編輯)。
未設定時自動降級:請參閱上方降級方案。
Antigravity 平台(Google AI IDE)
MCP 透過 MCP Server Hub(1,500+ servers)或 ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json 設定。
支援 Jupyter Notebook 整合。未設定時自動降級:請參閱上方降級方案。
MCP 整合更新(v3.0)
讀取全域策略文件:../../tw_edu_mcp_strategy.md
本 Skill 適用的 MCP 最佳化
WebSearch(已啟用): 搜尋最新課綱資料、教學素材、時事情境。
Canva MCP(若已連接): 使用者說「幫我做更美觀的版本」或「Canva 設計」時: → 呼叫 Canva:generate-design 生成高設計感版本 → 優先適用:教案封面、簡報、學習單封面
Google Drive(若已連接): 文件生成後詢問:「要上傳到 Google Drive 嗎?」 → 確認後上傳,返回分享連結 → 不修改任何現有檔案的分享權限
安全原則: 所有 MCP 寫入操作執行前,必須顯示確認摘要並等待使用者確認。