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SKILL.md

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

  1. 科目、年級、課文/主題?
  2. 這份學習單的目的(預習/課中/複習/作業)?
  3. 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。

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Apr 10, 2026