diff --git a/AGENTS.md b/AGENTS.md index 9c395a7..33e287b 100644 --- a/AGENTS.md +++ b/AGENTS.md @@ -246,6 +246,45 @@ Skills 按四层架构组织： > **示例：** 用户发来飞书 wiki 链接说「组件生产」→ 调用 `script-component-production`，读剧本表 → 生成互动组件内容 → 回填对应列 +**组件生产模块目录结构：** + +``` +组件生产/ +├── skills/ # 8 个技能 +│ ├── script-component-production/ # 主技能（生产 pipeline） +│ │ └── assets/ # component_rules.yaml / review_checklist.yaml / skill.yml +│ ├── component-design/ # 组件设计规范 +│ ├── vala-interactive-components/ # 互动组件格式参考 +│ ├── task-router/ # 组件标准化路由 +│ │ ├── component_configs.yaml # 组件类型配置映射 +│ │ ├── agents/openai.yaml # LLM agent 配置 +│ │ └── scripts/ # generate / review / route +│ ├── dialogue-interaction-config/ # 对话类互动配置规范（被主技能引用） +│ ├── dialogue-selective-reading-config/ # 对话选读配置（被 task-router 引用） +│ ├── info-sentence-building-config/ # 信息组句配置（被 task-router 引用） +│ └── info-word-spelling-config/ # 信息拼词配置（被 task-router 引用） +├── scripts/ # 2 个核心脚本 +│ ├── produce_components.py # 主 pipeline：读 Sheet → LLM 生成 → 校验 → 回填 H 列 +│ └── validate_format.py # 格式校验：通用规则 + 题型专属规则（27 中互动 + 15 核心互动） +├── backup/scripts/ # 历史脚本归档（15 个单次任务脚本） +├── final/ # 历史交付产物（xlsx/md） +├── output/ # 运行时临时输出（JSON） +└── memory/ # 模块专属记忆 +``` + +**子技能引用关系：** +- `script-component-production` → 引用 `dialogue-interaction-config` +- `task-router` → 引用 `dialogue-selective-reading-config` / `info-sentence-building-config` / `info-word-spelling-config` +- `component-design` / `vala-interactive-components` → 独立触发，不引用其他子技能 + +**校验流程（pipeline 内置）：** +``` +LLM 生成组件内容 → validate_format.py 校验 + ├─ ERROR → 跳过回填，标记 validation_failed + └─ WARN → 打印提示，继续回填 +``` +校验脚本也可独立调用：`python3 validate_format.py --type "对话挖空" --stdin < config.txt` + #### 组件配置（Component JSON Config） | 触发词 | 技能 | 路径 | diff --git a/MEMORY.md b/MEMORY.md index 5c9c025..d4b258d 100644 --- a/MEMORY.md +++ b/MEMORY.md @@ -96,7 +96,8 @@ 1. **禁止 Markdown 标记**：生成单元挑战的音频文本、阅读文本等任何内容文本时，禁止使用 `**` `*` `__` `_` 等 Markdown 加粗/斜体标识，也禁止使用 `#` `>` `-` 等块级 Markdown 语法。输出纯文本即可。 2. **适用场景**：单元挑战所有文本输出（音频台词、阅读理解文章、写作提示、口语话题等），以及任何需要嵌入题目 jsonData 的文本内容 3. **英式拼写优先**：单词涉及英美式拼写差异时（如 colour/color、centre/center、travelling/traveling），统一选择英式拼写 -4. **标点符号规范**：严格区分全角/半角符号，中文内容使用全角标点（，。！？），英文内容使用半角标点（. , ! ?），不得混用 +4. **标点符号规范**：严格区分全角/半角符号，中文内容使用全角标点（，。！？：），英文内容使用半角标点（. , ! ? :），不得混用。特别注意：英文冒号必须用半角 `:`，不得用全角 `：` +5. **中英文混排空格规范**：中文与英文/数字之间加半角空格（如"汇报 Jay 不配合"、"Tom 说 hello"），纯中文或纯英文内容不加额外空格 ### 【教研规则】剧本定稿审校通用规范 1. 标点符号规范：禁止使用「～」「!!!」等非标准标点，统一使用标准英文标点符号 diff --git a/add_15_words.py b/add_15_words.py deleted file mode 100644 index c2097aa..0000000 --- a/add_15_words.py +++ /dev/null @@ -1,42 +0,0 @@ - -import pandas as pd - -file_l2 = r'/root/.openclaw/workspace-xiaoyan/business_knowledge/L2单词表/L2新版独有单词.xlsx' -file_kb = r'/root/.openclaw/workspace-xiaoyan/business_knowledge/L2单词表/L2知识库-三级+A2.xlsx' - -df_l2 = pd.read_excel(file_l2) -df_kb = pd.read_excel(file_kb) - -available = df_l2[df_l2['可用'] == 1].copy() - -new_rows = [] -for _, row in available.iterrows(): - new_rows.append({ - '单词': row['单词'], - '词性': row['词性'], - '中文释义': row['词义'], - 'KET/三级重合': '', - '分类': '', - 'Unnamed: 5': '', - '与L1重复': row['是否为L1单词'], - 'L1词性': row['L1词性'] if pd.notna(row['L1词性']) else '', - 'L1词义': row['L1词义'] if pd.notna(row['L1词义']) else '', - '在L1中的行数': row['L1行数'] if pd.notna(row['L1行数']) else '', - '删除': '' - }) - -df_new = pd.DataFrame(new_rows) - -df_kb = pd.concat([df_kb, df_new], ignore_index=True) - -df_kb = df_kb.sort_values(by='单词', key=lambda x: x.str.lower(), ignore_index=True) - -output_path = r'/root/.openclaw/workspace-xiaoyan/business_knowledge/L2单词表/L2知识库-三级+A2.xlsx' -df_kb.to_excel(output_path, index=False) - -print(f"已添加 {len(new_rows)} 个单词") -print(f"L2知识库总单词数: {len(df_kb)}") -print(f"\n已保存至: {output_path}") -print("\n添加的单词（按字母顺序）:") -for i, row in df_new.sort_values(by='单词', key=lambda x: x.str.lower()).iterrows(): - print(f" {row['单词']:<15} {str(row['词性']):<10} {row['中文释义']:<25} L1:{row['与L1重复']} L1词性:{row['L1词性']} L1词义:{row['L1词义']}") diff --git a/add_16_words.py b/add_16_words.py deleted file mode 100644 index 5d97f5a..0000000 --- a/add_16_words.py +++ /dev/null @@ -1,53 +0,0 @@ - -import pandas as pd - -# 文件路径 -file_path = r'/root/.openclaw/workspace-xiaoyan/business_knowledge/L2单词表/L2知识库-三级+A2.xlsx' - -# 要添加的16个单词 -words_to_add = [ - ('supper', 'n.', '晚餐'), - ('cafeteria', 'n.', '食堂'), - ('tidy up', 'v.', '收拾'), - ('all sorts of', 'phr.', '各种各样的'), - ('all the time', 'phr.', '一直'), - ('bring back', 'v.', '拿回'), - ('turn off', 'v.', '关掉'), - ('cabinet', 'n.', '橱柜'), - ('get back', 'v.', '拿回'), - ('costume', 'n.', '服装'), - ('equipment', 'n.', '装备'), - ('explorer', 'n.', '探险家'), - ('upload', 'v.', '上传'), - ('dot', 'n.', '点'), - ('successful', 'adj.', '成功的'), - ('give back', 'v.', '归还'), -] - -# 按字母顺序排序 -words_to_add_sorted = sorted(words_to_add, key=lambda x: x[0].lower()) - -# 读取文件 -df = pd.read_excel(file_path) - -print(f"现有行数: {len(df)}") - -# 创建新行DataFrame -new_rows = pd.DataFrame(words_to_add_sorted, columns=['单词', '词性', '中文释义']) - -# 合并 -df_updated = pd.concat([df, new_rows], ignore_index=True) - -# 按字母顺序排序 -df_updated = df_updated.sort_values(by='单词', key=lambda x: x.astype(str).str.lower()) - -# 保存 -df_updated.to_excel(file_path, index=False) - -print(f"\n添加完成！") -print(f"添加了 {len(words_to_add)} 个新单词") -print(f"更新后总行数: {len(df_updated)}") - -print("\n新添加的单词（按字母顺序）：") -for i, (word, pos, meaning) in enumerate(words_to_add_sorted, 1): - print(f"{i:2d}. {word:20s} {pos:8s} {meaning}") diff --git a/business_knowledge/L2单词表/30-34.xlsx b/business_knowledge/L2单词表/30-34.xlsx deleted file mode 100644 index 49a8792..0000000 Binary files a/business_knowledge/L2单词表/30-34.xlsx and /dev/null differ diff --git a/business_knowledge/L2单词表/KET词汇表_完整版.xlsx b/business_knowledge/L2单词表/KET词汇表_完整版.xlsx deleted file mode 100644 index e8955ee..0000000 Binary files a/business_knowledge/L2单词表/KET词汇表_完整版.xlsx and /dev/null differ diff --git a/business_knowledge/L2单词表/L1完整.xlsx b/business_knowledge/L2单词表/L1完整.xlsx deleted file mode 100644 index 0814122..0000000 Binary files a/business_knowledge/L2单词表/L1完整.xlsx and /dev/null differ diff --git a/business_knowledge/L2单词表/L2新版_L1重复标记.xlsx b/business_knowledge/L2单词表/L2新版_L1重复标记.xlsx deleted file mode 100644 index bec8df7..0000000 Binary files a/business_knowledge/L2单词表/L2新版_L1重复标记.xlsx and /dev/null differ diff --git a/business_knowledge/L2单词表/L2新版独有单词.xlsx b/business_knowledge/L2单词表/L2新版独有单词.xlsx deleted file mode 100644 index 16a7abd..0000000 Binary files a/business_knowledge/L2单词表/L2新版独有单词.xlsx and /dev/null differ diff --git a/business_knowledge/L2单词表/L2知识库-三级+A2.xlsx b/business_knowledge/L2单词表/L2知识库-三级+A2.xlsx deleted file mode 100644 index 68dfb45..0000000 Binary files a/business_knowledge/L2单词表/L2知识库-三级+A2.xlsx and /dev/null differ diff --git a/business_knowledge/L2单词表/三级单词表原始版.xlsx b/business_knowledge/L2单词表/三级单词表原始版.xlsx deleted file mode 100644 index 8d2a888..0000000 Binary files a/business_knowledge/L2单词表/三级单词表原始版.xlsx and /dev/null differ diff --git a/business_knowledge/L2单词表/情境分类.xlsx b/business_knowledge/L2单词表/情境分类.xlsx deleted file mode 100644 index 3108bf5..0000000 Binary files a/business_knowledge/L2单词表/情境分类.xlsx and /dev/null differ diff --git a/business_knowledge/interactive_component_reference.md b/business_knowledge/interactive_component_reference.md new file mode 100644 index 0000000..7bd2bc0 --- /dev/null +++ b/business_knowledge/interactive_component_reference.md @@ -0,0 +1,339 @@ +# 互动组件内容库参考 + +> 来源：飞书知识库「互动内容库」43 个多维表格（bitable） +> Wiki 空间 ID: `7487521512283799556` +> 节点 token: `TbbGwZLIVizXeGkMEKQc2hKRnCc` +> 生成时间：2026-06-10 + +## 概述 + +互动内容库包含 **43 个多维表格**，覆盖全部 **42 种组件类型**（27 中互动 + 16 核心互动，写作互动与邮件组句共用 `core_writing_questionMakeSentence`）。 + +每个 bitable 按 Season/Unit 分表（L1-Demo、S0U0、S1U1~S1U12、S2、S3 等），包含实际生产数据。 + +### 数据读取方式 + +所有 bitable 通过飞书开放 API（Bot 身份）读取： +- API Base: `https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records` +- 需 tenant_access_token（有效期 2 小时） +- App ID: `cli_a931175d41799cc7` + +--- + +## 一、中互动（27 种） + +### 1.1 对话类（7 种） + +| # | 名称 | cType | app_token | 字段数 | +|---|------|-------|-----------|--------| +| 1 | 对话互动 | `mid_sentence_dialogue` | `LhU4wpeNKi0uV0kPI8TclEpSnfd` | 20 | +| 2 | 对话朗读互动 | `mid_dialog_repeat` | `XOxewswJ4icydHk6ED8c8HOWnRb` | 18 | +| 3 | 对话表达互动 | `mid_dialog_express` | `BMyCwJDBvi4EckkkErFcQerrnOb` | 20 | +| 4 | 对话选择互动 | `mid_dialog_choose` | `Q8p2w8k0ui1DmikWiKYcYwGsnOd` | 18 | +| 5 | 对话选读互动 | `mid_dialog_select` | `R11ZwjwvOiLLxPkzYl6cD31fntz` | 18 | +| 6 | 对话挖空互动 | `mid_dialog_fillin` | `UoFdwE5BRiVZYUk3BdBcP1NPnWb` | 19 | +| 7 | 对话组句互动 | `mid_dialog_sentence` | `McS1wfB6UibdEVkKFZgceQl0nKb` | 19 | + +**公共字段：** +``` +ID, dataStatus, jsonData, kpInfo, kpListSentence, kpListVocab, kpStatus, +单元 Unit, 关联知识点, 教研配置, 标题, 情境引入, 互动内容, 后置对话, +父记录, 角色物品配置, 隔离区 +``` + +**差异字段：** +- 对话互动/表达/挖空/组句：额外有 `互动反馈`、`语音识别热词` +- 对话朗读/选择/选读：额外有 `资源配置` +- 对话互动独有：`学习意义构建` + +**jsonData 结构示例（对话互动）：** +```json +{ + "cType": "mid_sentence_dialogue", + "cId": "0500001", + "title": "表达自己的感受", + "sceneDesc": "...", + "dialogList": [...], + "feedback": {...}, + "postDialog": [...], + "learningMeaning": "..." +} +``` + +--- + +### 1.2 信息类（6 种） + +| # | 名称 | cType | app_token | 字段数 | +|---|------|-------|-----------|--------| +| 8 | 信息描写 | `mid_message_trace` | `UJq1wEn8pikOcpkWmHVcPbp3nrc` | 14 | +| 9 | 信息拼词 | `mid_message_spell` | `C7jnwPtShiaY74kZYgKcl5L7n6b` | 14 | +| 10 | 信息组句 | `mid_message_combine` | `T0mTwpwx8iBdA5k7CsYcnmLjndh` | 14 | +| 11 | 信息补词 | `mid_message_fillin` | `T1muwEylIiIjvBkU4fRc5dntnNt` | 14 | +| 12 | 信息填词 | `mid_message_word` | `RPI6wMCEribBuFkcQewcCavdnNf` | 14 | +| 13 | 信息填句 | `mid_message_sentence` | `HJ58wR5imixNBzkttticVYEanSb` | 14 | + +**公共字段（14 个，完全统一）：** +``` +ID, dataStatus, jsonData, kpInfo, kpListSentence, kpListVocab, kpStatus, +单元 Unit, 关联知识点, 教研配置, 标题, 互动内容, 互动描述, +父记录, 角色物品配置, 隔离区 +``` + +> ⚠️ 信息类 6 种目前数据均为"测试数据1"（ID: 0325001），尚未正式投产。 + +--- + +### 1.3 图片类（5 种） + +| # | 名称 | cType | app_token | 字段数 | +|---|------|-------|-----------|--------| +| 14 | 图片互动 | `mid_vocab_image` | `QU1rwIIcgiucJjkq9TmcPZ1enSd` | 15 | +| 15 | 图片单选 | `mid_image_choose` | `EZ4Rw6kXeiVsTiko688cCMIkn3d` | 19 | +| 16 | 图片多选 | `mid_image_multiple` | `VqFcwLKa2iSbEFk2jZUceRtnnyf` | 18 | +| 17 | 图片有序 | `mid_image_sequence` | `K8CQwPudPiTccFkn76YcztEQnBg` | 18 | +| 18 | 图片拖拽 | `mid_image_drag` | `WfK6wRnKaiLcfUk41DgcAcnPnId` | 18 | + +**公共字段：** +``` +ID, dataStatus, jsonData, kpInfo, kpListSentence, kpListVocab, kpStatus, +单元 Unit, 关联知识点, 教研配置, 任务标题, 情境引入, 互动内容, +互动反馈, 互动描述, 后置对话, 学习意义, 隔离区 +``` + +**差异：** +- 图片互动独有：无 `角色物品配置`、`父记录` +- 图片单选独有：`角色物品配置`、`父记录` +- 图片多选/有序/拖拽：有 `角色物品配置`，无 `父记录` + +--- + +### 1.4 其他中互动（9 种） + +| # | 名称 | cType | app_token | 字段数 | +|---|------|-------|-----------|--------| +| 19 | 物品互动 | `mid_vocab_item` | `VkcIw2ajii87Z7kHKhEc443qnKe` | 13 | +| 20 | 材料互动 | `mid_sentence_material` | `NSjmwmASBiyPkBkdk2CcakKlnSd` | 16 | +| 21 | 指令互动 | `mid_vocab_instruction` | `YA8NwTcSbiR7yakFP4kcOmzbnlg` | 17 | +| 22 | 挖空互动 | `mid_grammar_cloze` | `GkzRwX4QGiAoZzkfiRrcV0svn1f` | 18 | +| 23 | 组句互动 | `mid_grammar_sentence` | `EJJiwsTQ7iYg0bkG2PEcjYfNnOd` | 17 | +| 24 | 填词互动 | `mid_vocab_fillBlank` | `UpSJwR6yJic8FTkn7b2chK4Nntc` | 15 | +| 25 | 语音互动 | `mid_sentence_voice` | `UMp0wGpruicY5skBAbrcC6Usnxc` | 19 | +| 26 | 造句互动 | `mid_sentence_makeSentence` | `I7mWwwWPVieCJLkhgU4cSr7XnPs` | 19 | +| 27 | 发音互动 | `mid_pron_pron` | `Zi9AwZb8LiMgtHk5xCXc0vuNnIb` | 15 | + +**各类型特有字段：** + +| 类型 | 特有字段 | +|------|---------| +| 物品互动 | `学习意义` | +| 材料互动 | `互动反馈`、`后置对话`、`学习意义构建`、`情境引入` | +| 指令互动 | `指令互动`、`指令反馈`、`后置对话`、`学习意义构建`、`情境引入` | +| 挖空互动 | `互动反馈`、`挖空整句`、`后置对话`、`学习意义构建`、`情境引入` | +| 组句互动 | `互动反馈`、`后置对话`、`学习意义构建`、`情境引入` | +| 填词互动 | `学习意义构建` | +| 语音互动 | `互动反馈`、`录音文本`、`后置对话`、`学习意义构建`、`情境引入` | +| 造句互动 | `互动反馈`、`后置对话`、`学习意义构建`、`情境引入` | +| 发音互动 | `学习意义构建`（注：kpListVoacb 拼写为 Voacb 非 Vocab） | + +--- + +## 二、核心互动（16 种） + +### 2.1 听力类（3 种） + +| # | 名称 | cType | app_token | 字段数 | +|---|------|-------|-----------|--------| +| 28 | 听力拖拽 | `core_listening_drag` | `K3QrwQnWqiPBm1krhnNcWDTqnhe` | 28 | +| 29 | 听力选择 | `core_listening_choose` | `Kwrcw6A4jip2sxkdLn4czd1knvf` | 23 | +| 30 | 合作听力 | `core_listening_order` | `FrxtwNRQDizqiikPkATcBzTCnYe` | 24 | + +**听力拖拽字段：** +``` +ID, dataStatus, taskData, dialogList, questionList, learningData, +kpInfo, kpListSentence, kpListVocab, kpStatus, +单元 Unit, 关联知识点, 专有名词, 互动描述, +听力材料, 学习过程, 学习过程配置, 开场语, +教研配置-互动配置, 教研配置-导览配置, +用户任务描述, 用户任务知识, 角色配置, +父记录, 隔离区, 题目 +``` + +**听力选择字段：** +``` +ID, dataStatus, taskData, questionGroup, learningData, +kpInfo, kpListSentence, kpListVocab, kpStatus, +单元 Unit, 关联知识点, 专有名词, 互动描述, +学习过程, 学习过程配置, +教研配置-互动配置, 教研配置-导览配置, +用户任务描述, 用户任务知识, 角色配置, +父记录, 隔离区, 题目组 +``` + +**合作听力字段：** +``` +ID, dataStatus, taskData, textData, sequenceData, learningData, +kpInfo, kpListSentence, kpListVocab, kpStatus, +单元 Unit, 关联知识点, 互动描述, +听力材料, 学习过程, 学习过程配置, +教研配置-任务, 教研配置-材料, 流程编排, +用户任务描述, 用户任务知识, 角色配置, +隔离区, 题目 +``` + +**taskData 结构示例（听力拖拽）：** +```json +{ + "cType": "core_listening_drag", + "cId": "1000113", + "title": "收拾书包", + "sceneDesc": "上学前，爸爸要和你一起收拾书包...", + "key": [{"desc": "", "keyList": [{"type": "default", "content": "red", "desc": "adj. 红色的"}]}], + "resourceMapping": {"Dad": 648}, + "cDesc": "You listened to Dad's instructions..." +} +``` + +--- + +### 2.2 阅读类（2 种） + +| # | 名称 | cType | app_token | 字段数 | +|---|------|-------|-----------|--------| +| 31 | 合作阅读 | `core_reading_order` | `H6DJweNkpigCbak2Y5LcTZ8Vnfb` | 29 | +| 32 | 看图选词 | `core_reading_imageDrag` | `MVo7wugWfimJPIkxhJCcqppFnyf` | 20 | + +**合作阅读字段：** +``` +ID, dataStatus, taskData, textData, sequenceData, learningData, +kpInfo, kpListSentence, kpListVocab, kpStatus, +单元 Unit, 关联知识点, 互动描述, 互动题目, 任务信息, +分界线, 学习材料, 学习材料格式化, 学习过程配置, +教研配置-任务, 教研配置-材料, 流程编排, +角色配置, 通关知识, 阅读材料, 阅读材料格式化 +``` + +**看图选词字段：** +``` +ID, dataStatus, taskInfo, questionGroup, studyInfo, +kpInfo, kpListSentence, kpListVocab, kpStatus, +单元 Unit, 关联知识点, 专有名词, 互动描述, +分界线, 学习流程配置, +教研-互动配置, 教研-导览配置, +用户任务描述, 用户任务知识, 角色配置 +``` + +--- + +### 2.3 口语类（6 种） + +| # | 名称 | cType | app_token | 字段数 | +|---|------|-------|-----------|--------| +| 33 | 口语快答 | `core_speaking_reply` | `TSwcw0nFmi21khkpUndchNMsn6f` | 30 | +| 34 | 口语独白 | `core_speaking_monologue` | `G20HwcF1uideNokLsHWcBs3znvg` | 28 | +| 35 | 口语妙问 | `core_speaking_inquiry` | `GJUVwNSEkis3EXkrVj0ccbqdn8c` | 29 | +| 36 | 看图说话 | `core_speaking_image` | `KBOXwzVHfin6ORkKbA3c3eWEnoh` | 29 | +| 37 | 口语探讨 | `core_speaking_explore` | `HoidwhEBWiWjaokQnz0cHbhTn6e` | 27 | + +**口语类公共字段：** +``` +ID, dataStatus, taskData, configData, settingData, learningData, +kpInfo, kpListSentence, kpListVocab, kpStatus, +单元 Unit, 关联知识点, 分界线, +用户任务描述, 用户任务知识, 角色配置, +语音识别热词, 通过规则 +``` + +**各类型特有字段：** + +| 类型 | 特有字段 | +|------|---------| +| 口语快答 | `exampleDialog`、`promptInfo配置`、`专有名词`、`任务背景`、`任务设定`、`学习流程配置`、`对话角色及回合设定`、`教研-任务规则与NPC设定`、`教研-用户视角任务信息`、`示例对话` | +| 口语独白 | `npclistData`、`npc站位列表`、`专有名词`、`互动描述`、`切分句数`、`学习流程配置`、`教研-任务信息`、`教研-独白配置`、`示例独白` | +| 口语妙问 | `exampleDialog`、`promptInfo配置`、`任务背景`、`任务设定`、`学习流程配置`、`对话角色及回合设定`、`教研-任务规则与NPC设定`、`教研-用户视角任务信息`、`知识库`、`示例对话`、`角色物品配置`、`隔离区` | +| 看图说话 | `imageInfo`、`optionList`、`questionList`、`专有名词`、`互动问题`、`学习流程配置`、`对话信息`、`教研-对话配置`、`教研-导览配置`、`示例对话` | +| 口语探讨 | `exampleDialog`、`promptInfo配置`、`任务背景`、`任务设定`、`学习内容`、`对话角色及回合设定`、`教研-任务规则与NPC设定`、`教研-用户视角任务信息`、`示例对话`、`角色物品配置`、`隔离区` | + +--- + +### 2.4 写作类（5 种） + +| # | 名称 | cType | app_token | 字段数 | +|---|------|-------|-----------|--------| +| 38 | 写作互动 | `core_writing_questionMakeSentence` | `DVkcwVr2giswTckcgD0cpHwNnv2` | 23 | +| 39 | 看图组句 | `core_writing_imgMakeSentence` | `BkmtwUBwMiHd5Ak7VS6ccE9SnHd` | 23 | +| 40 | 看图撰写 | `core_writing_imgWrite` | `KwPHwnaqdiWlvNkDm5fcFreDnQh` | 24 | +| 41 | 邮件组句 | `core_writing_questionMakeSentence` | `M5oTwUP6wiImC4kVJU8cRYnfnyf` | 23 | +| 42 | 邮件撰写 | `core_writing_questionWrite` | `Brn0wldKYizsLZkBqK6clp1tnKd` | 23 | +| 43 | 看图拼词 | `core_writing_imgMakeWord` | `QDyhwiY7PiSER8kHGZncDsrinde` | 17 | + +**写作类公共字段（38-42）：** +``` +ID, dataStatus, taskInfo, textInfo, studyInfo, evalInfo, +kpInfo, kpListSentence, kpListVocab, kpStatus, +单元 Unit, 关联知识点, 分界线, +任务信息, 写作材料, 学习内容, 学习流程配置, +教研配置 - 任务信息, 教研配置 - 全文信息, +知识, 通过规则, 题目类型 +``` + +**看图拼词字段（43，结构不同）：** +``` +ID, dataStatus, taskInfo, imageInfo, questionList, preDialog, studyInfo, +kpInfo, kpListSentence, kpListVocab, kpStatus, +单元 Unit, 关联知识点, 分界线, 互动描述, +学习流程配置, +教研配置 - 任务信息, 教研配置-互动配置, 角色配置 +``` + +> ⚠️ 写作互动（38）和邮件组句（41）共用 `core_writing_questionMakeSentence`，通过不同 app_token 区分。 + +--- + +## 三、数据覆盖情况 + +| 分类 | 数量 | 数据状态 | +|------|------|---------| +| 中互动-对话 | 7 | ✅ 全部有正式数据 | +| 中互动-信息 | 6 | ⚠️ 仅测试数据（ID: 0325001） | +| 中互动-图片 | 5 | ✅ 全部有正式数据 | +| 中互动-其他 | 9 | ✅ 全部有正式数据 | +| 核心互动-听力 | 3 | ✅ 全部有正式数据 | +| 核心互动-阅读 | 2 | ✅ 全部有正式数据 | +| 核心互动-口语 | 6 | ✅ 全部有正式数据 | +| 核心互动-写作 | 5 | ✅ 全部有正式数据 | +| **合计** | **43** | **37 有正式数据，6 仅测试数据** | + +--- + +## 四、关键发现 + +1. **双轨数据**：每条记录同时有「教研配置」（人工可读 markdown）和结构化 JSON（`jsonData`/`taskData`/`textData`），内容一致格式不同 +2. **中互动字段较统一**：14-20 个字段，`jsonData` 为核心结构体 +3. **核心互动字段高度定制**：17-30 个字段，按类型有 `taskData`、`textData`、`configData`、`learningData` 等多个结构体 +4. **信息类 6 种未正式投产**：仅有测试数据，字段结构已就绪 +5. **写作/邮件共用 cType**：写作互动和邮件组句共用 `core_writing_questionMakeSentence`，通过不同 app_token 区分场景 +6. **发音互动拼写异常**：`kpListVoacb`（应为 Vocab），可能是历史遗留 + +--- + +## 五、使用建议 + +### 作为 LLM 生成规范的 few-shot 源 + +1. **按 cType 匹配**：根据目标组件类型，从对应 bitable 取 1-2 条样例 +2. **优先用 jsonData/taskData**：结构化 JSON 比教研配置更适合 LLM 理解 +3. **中互动模板化程度高**：字段统一，few-shot 效果好 +4. **核心互动需按子类处理**：口语/听力/阅读/写作各有不同结构体 + +### 读取接口 + +```bash +# 获取表列表 +curl -s "https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables" \ + -H "Authorization: Bearer {tenant_access_token}" + +# 获取记录（page_size 建议 1-3 条做 few-shot） +curl -s "https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records?page_size=3" \ + -H "Authorization: Bearer {tenant_access_token}" +``` diff --git a/business_production/单元挑战/skills/audit_unit_challenge/SKILL.md b/business_production/单元挑战/skills/audit_unit_challenge/SKILL.md index a07b7ae..8b2cd65 100644 --- a/business_production/单元挑战/skills/audit_unit_challenge/SKILL.md +++ b/business_production/单元挑战/skills/audit_unit_challenge/SKILL.md @@ -55,7 +55,8 @@ description: 单元挑战所有题型自动化审校技能。覆盖听力P1-P7 1. 禁止 Markdown 标记：禁止使用 ** * __ _ 等加粗/斜体标识，也禁止使用 # > - 等块级 Markdown 语法。所有文本纯文本输出。 2. 英式拼写优先：单词涉及英美式拼写差异时（如 colour/color、centre/center、travelling/traveling），统一选择英式拼写。 -3. 标点符号规范：严格区分全角/半角符号。中文内容使用全角标点（，。！？），英文内容使用半角标点（. , ! ?），不得混用。 +3. 标点符号规范：严格区分全角/半角符号。中文内容使用全角标点（，。！？：），英文内容使用半角标点（. , ! ? :），不得混用。特别注意：英文冒号必须用半角 `:`，不得用全角 `：`。 +4. 中英文混排空格规范：中文与英文/数字之间加半角空格（如"汇报 Jay 不配合"、"Tom 说 hello"），纯中文或纯英文内容不加额外空格。 ## 审校流程 diff --git a/business_production/单元挑战/skills/unit_challenge/core/unit_challenge_core/SKILL.md b/business_production/单元挑战/skills/unit_challenge/core/unit_challenge_core/SKILL.md index 3110e86..00076d8 100644 --- a/business_production/单元挑战/skills/unit_challenge/core/unit_challenge_core/SKILL.md +++ b/business_production/单元挑战/skills/unit_challenge/core/unit_challenge_core/SKILL.md @@ -31,7 +31,8 @@ description: 单元挑战核心层（永久固定，无重大升级不改动） 1. 禁止 Markdown 标记：禁止使用 `**` `*` `__` `_` 等加粗/斜体标识，也禁止使用 `#` `>` `-` 等块级 Markdown 语法。所有文本纯文本输出。 2. 英式拼写优先：单词涉及英美式拼写差异时（如 colour/color、centre/center、travelling/traveling），统一选择英式拼写。 -3. 标点符号规范：严格区分全角/半角符号。中文内容使用全角标点（，。！？），英文内容使用半角标点（. , ! ?），不得混用。 +3. 标点符号规范：严格区分全角/半角符号。中文内容使用全角标点（，。！？：），英文内容使用半角标点（. , ! ? :），不得混用。特别注意：英文冒号必须用半角 `:`，不得用全角 `：`。 +4. 中英文混排空格规范：中文与英文/数字之间加半角空格（如"汇报 Jay 不配合"、"Tom 说 hello"），纯中文或纯英文内容不加额外空格。 ## 改动规则 - 非重大规则升级/词库全量更新，禁止修改本层内容 diff --git a/business_production/单元挑战/skills/unit_challenge/master/unit_challenge_master/SKILL.md b/business_production/单元挑战/skills/unit_challenge/master/unit_challenge_master/SKILL.md index 466fceb..c6975fd 100644 --- a/business_production/单元挑战/skills/unit_challenge/master/unit_challenge_master/SKILL.md +++ b/business_production/单元挑战/skills/unit_challenge/master/unit_challenge_master/SKILL.md @@ -33,7 +33,8 @@ description: 单元挑战总控调度大脑，统一接收所有单元挑战生 5. 文本规范校验（强制）： - 禁止 Markdown 标记（`**` `*` `__` `_` `#` `>` `-`），所有文本纯文本输出 - 英式拼写优先（colour/centre/travelling 等） - - 标点符号规范：中文全角（，。！？），英文半角（. , ! ?），不混用 + - 标点符号规范：中文全角（，。！？：），英文半角（. , ! ? :），不混用。英文冒号必须用半角 `:` + - 中英文混排空格规范：中文与英文/数字之间加半角空格 ### 步骤5：结果输出 按照要求格式输出，支持： - 教研文档格式：带解析、能力项、评分标准 diff --git a/business_production/单元挑战/单元挑战全貌.md b/business_production/单元挑战/单元挑战全貌.md index f8af1df..f9f3544 100644 --- a/business_production/单元挑战/单元挑战全貌.md +++ b/business_production/单元挑战/单元挑战全貌.md @@ -242,7 +242,8 @@ XXYYZZ 3. **文本格式**（强制执行）： - 禁止 Markdown 标记（`**` `*` `__` `_` `#` `>` `-` 等），所有文本纯文本输出 - 英式拼写优先（colour/center/travelling） - - 标点：中文全角（，。！？），英文半角（. , ! ?），禁止混用 + - 标点：中文全角（，。！？：），英文半角（. , ! ? :），禁止混用。英文冒号必须用半角 `:` + - 中英文混排空格：中文与英文/数字之间加半角空格 4. **答案分布**：选项题（如 P1 图片选择 A/B/C）答案均匀分布 5. **题量规范**：题组1 和 题组2 题量须一致（通常各 5 题） 6. **知识点标签**：每道题绑定对应知识点，用于智能出题和错题归因 diff --git a/business_production/组件生产/final/11-4组件生成结果.md b/business_production/组件生产/backup/final/11-4组件生成结果.md similarity index 100% rename from business_production/组件生产/final/11-4组件生成结果.md rename to business_production/组件生产/backup/final/11-4组件生成结果.md diff --git a/business_production/组件生产/final/11-5_组件配置已填充.xlsx b/business_production/组件生产/backup/final/11-5_组件配置已填充.xlsx similarity index 100% rename from business_production/组件生产/final/11-5_组件配置已填充.xlsx rename to business_production/组件生产/backup/final/11-5_组件配置已填充.xlsx diff --git a/business_production/组件生产/final/11-5_组件配置已填充_GPT5.4.xlsx b/business_production/组件生产/backup/final/11-5_组件配置已填充_GPT5.4.xlsx similarity index 100% rename from business_production/组件生产/final/11-5_组件配置已填充_GPT5.4.xlsx rename to business_production/组件生产/backup/final/11-5_组件配置已填充_GPT5.4.xlsx diff --git a/business_production/组件生产/final/12-4_已填充组件.xlsx b/business_production/组件生产/backup/final/12-4_已填充组件.xlsx similarity index 100% rename from business_production/组件生产/final/12-4_已填充组件.xlsx rename to business_production/组件生产/backup/final/12-4_已填充组件.xlsx diff --git a/business_production/组件生产/scripts/convert_components_to_json.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/convert_components_to_json.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/convert_components_to_json.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/convert_components_to_json.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/dialogue_backfill.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/dialogue_backfill.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/dialogue_backfill.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/dialogue_backfill.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/dialogue_backfill_v2.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/dialogue_backfill_v2.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/dialogue_backfill_v2.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/dialogue_backfill_v2.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/fill_components.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/fill_components.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/fill_components.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/fill_components.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/fill_components_by_id.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/fill_components_by_id.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/fill_components_by_id.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/fill_components_by_id.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/fill_components_by_id_fixed.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/fill_components_by_id_fixed.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/fill_components_by_id_fixed.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/fill_components_by_id_fixed.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/fix_components.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/fix_components.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/fix_components.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/fix_components.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/generate_component_configs.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/generate_component_configs.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/generate_component_configs.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/generate_component_configs.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/produce_components_111.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/produce_components_111.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/produce_components_111.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/produce_components_111.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/write_L4_F_configs.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/write_L4_F_configs.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/write_L4_F_configs.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/write_L4_F_configs.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/write_L5_G_configs.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/write_L5_G_configs.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/write_L5_G_configs.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/write_L5_G_configs.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/write_L5_G_configs_v2.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/write_L5_G_configs_v2.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/write_L5_G_configs_v2.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/write_L5_G_configs_v2.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/write_p4_safe.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/write_p4_safe.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/write_p4_safe.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/write_p4_safe.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/write_p4_to_bitable.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/write_p4_to_bitable.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/write_p4_to_bitable.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/write_p4_to_bitable.py diff --git a/business_production/组件生产/scripts/write_p4_v2.py b/business_production/组件生产/backup/scripts/write_p4_v2.py similarity index 100% rename from business_production/组件生产/scripts/write_p4_v2.py rename to business_production/组件生产/backup/scripts/write_p4_v2.py diff --git a/business_production/组件生产/memory/2026-06-10.md b/business_production/组件生产/memory/2026-06-10.md new file mode 100644 index 0000000..c9c215e --- /dev/null +++ b/business_production/组件生产/memory/2026-06-10.md @@ -0,0 +1,14 @@ +# 组件生产 - 模块记忆 + +## 2026-06-10 目录清理 +- 删除 7 个孤儿 skill（dialogue-xxx-config 系列，无任何引用） +- 删除空目录 image_generated/ +- 15 个历史脚本归档到 backup/scripts/ +- 保留 2 个核心脚本：produce_components.py + validate_format.py +- validate_format.py 接入 produce_components.py pipeline（LLM 生成后校验） +- AGENTS.md 补充完整目录结构和子技能引用关系 + +## 子技能引用关系 +- script-component-production → dialogue-interaction-config +- task-router → dialogue-selective-reading-config / info-sentence-building-config / info-word-spelling-config +- component-design / vala-interactive-components → 独立触发 diff --git a/business_production/组件生产/scripts/produce_components.py b/business_production/组件生产/scripts/produce_components.py index 2cf5377..41e96c0 100644 --- a/business_production/组件生产/scripts/produce_components.py +++ b/business_production/组件生产/scripts/produce_components.py @@ -166,7 +166,7 @@ Use exactly this format: ## KEY RULES 1. Titles: NO numbers, NO dash separators, ≤10 characters -2. Feedback: ALWAYS character dialogue format "Name: message", NEVER teacher-like instructions +2. Feedback: ALWAYS character dialogue format "Name: message", NEVER teacher-like instructions. NO space before colon (e.g. "Tom: Hmm." NOT "Tom : Hmm.") 3. Correct feedback: ALWAYS 无 4. Fill blanks: use ___ (3 underscores) with spaces 5. Dialogue choice/selective: options with inline feedback, NO separate 互动反馈 @@ -174,7 +174,10 @@ Use exactly this format: 7. Dialogue types: 选项1：格式, lowercase start 8. 情境引入/后置对话: 无内容时填 无 9. Context: use both context_before and context_after -10. KP matching: 知识点 must match provided KP""" +10. KP matching: 知识点 must match provided KP +11. Chinese-English spacing: add half-width space between Chinese and English (e.g. "汇报 Jay 不配合") +12. Punctuation: English uses half-width (. , ! ? :), Chinese uses full-width (，。！？：), NEVER mix +13. Dialogue fill-in-blanks: the question sentence MUST contain ___ and be in English (NOT a Chinese description)""" def llm_generate(prompt): """Call LLM to generate component config""" @@ -270,6 +273,22 @@ def main(): content = llm_generate(prompt) print(f" ✅ Generated {len(content)} chars") + # ── 格式校验 ── + from validate_format import validate, Severity + violations = validate(content, cr['type']) + errors = [v for v in violations if v.severity == Severity.ERROR] + warns = [v for v in violations if v.severity == Severity.WARN] + if errors: + print(f" ❌ Format validation failed ({len(errors)} errors):") + for v in errors: + print(f" - [{v.rule}] {v.detail}") + results.append({"row": sheet_row, "id": cr["id"], "type": cr["type"], + "status": "validation_failed", "errors": [v.detail for v in errors]}) + continue # Skip write-back + if warns: + for v in warns: + print(f" ⚠️ [{v.rule}] {v.detail}") + # Write back if write_to_sheet(token, sheet_row, content): print(f" ✅ Written to H{sheet_row}") diff --git a/business_production/组件生产/scripts/validate_format.py b/business_production/组件生产/scripts/validate_format.py new file mode 100644 index 0000000..d738611 --- /dev/null +++ b/business_production/组件生产/scripts/validate_format.py @@ -0,0 +1,807 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +互动组件配置格式校验脚本 +覆盖全部 27 种中互动 + 15 种核心互动组件类型 +校验维度：通用规则 + 题型专属规则 + 拼写检查 + +用法: + python3 validate_format.py --type + python3 validate_format.py --file # 批量校验 + python3 validate_format.py --sheet # 飞书Sheet校验 +""" + +import re +import sys +import json +import argparse +from dataclasses import dataclass, field +from typing import List, Dict, Optional, Tuple +from enum import Enum + + +# ============================================================ +# 第一部分：题型格式特征定义（唯一真相源） +# ============================================================ + +class ComponentCategory(Enum): + MID = "mid" # 中互动 + CORE = "core" # 核心互动 + + +@dataclass +class FormatSpec: + """单个题型的格式规范""" + cn_name: str + cType: str + category: ComponentCategory + + # 题型特征标记 + has_blank_marker: bool = False # 题干必须有 ___ + has_options: bool = False # 有选项列表 + has_answer: bool = False # 有答案 + has_per_option_feedback: bool = False # 每个选项有独立反馈 + is_read_type: bool = False # 朗读型 + is_express_type: bool = False # 表达型 + is_sentence_build: bool = False # 组句型（选项为碎片，答案为拼接句） + is_fillin: bool = False # 挖空/填空型 + + # 文本规范 + question_lang: str = "" # 题干语言要求: "en" / "cn" / "" + option_format: str = "" # 选项格式: "word" / "fragment" / "sentence" / "letter" / "" + answer_format: str = "" # 答案格式: "word" / "sentence" / "index" / "" + + # 附加说明 + notes: str = "" + + +# ============================================================ +# 中互动组件格式规范（27种） +# ============================================================ + +MID_FORMAT_SPECS: Dict[str, FormatSpec] = { + "对话互动": FormatSpec( + cn_name="对话互动", cType="mid_sentence_dialogue", + category=ComponentCategory.MID, + is_read_type=True, + question_lang="en", + notes="朗读型，无选项无答案"), + "对话朗读": FormatSpec( + cn_name="对话朗读", cType="mid_dialog_repeat", + category=ComponentCategory.MID, + is_read_type=True, + question_lang="en", + notes="朗读型，无选项无答案"), + "对话表达": FormatSpec( + cn_name="对话表达", cType="mid_dialog_express", + category=ComponentCategory.MID, + is_express_type=True, + notes="表达型，有示例回答，无选项"), + "对话选读": FormatSpec( + cn_name="对话选读", cType="mid_dialog_select", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_per_option_feedback=True, + option_format="sentence", + notes="选项为完整句子，每个选项有独立反馈"), + "对话选择": FormatSpec( + cn_name="对话选择", cType="mid_dialog_choose", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_per_option_feedback=True, + option_format="sentence", + notes="选项为完整回复句，每个选项有独立反馈，选项需标注（音频）"), + "对话挖空": FormatSpec( + cn_name="对话挖空", cType="mid_dialog_fillin", + category=ComponentCategory.MID, + has_blank_marker=True, + has_options=True, + is_fillin=True, + question_lang="en", + option_format="word", + notes="题干必须是带 ___ 的英文句子，选项为填入空位的单词"), + "对话组句": FormatSpec( + cn_name="对话组句", cType="mid_dialog_sentence", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + is_sentence_build=True, + option_format="fragment", + answer_format="sentence", + notes="选项为句子片段，答案为拼接后的完整句"), + "信息描写": FormatSpec( + cn_name="信息描写", cType="mid_message_trace", + category=ComponentCategory.MID, + has_answer=True, + answer_format="word", + notes="答案为单词/短语"), + "信息拼词": FormatSpec( + cn_name="信息拼词", cType="mid_message_spell", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + option_format="letter", + answer_format="word", + notes="选项为字母，答案为拼成的单词"), + "信息组句": FormatSpec( + cn_name="信息组句", cType="mid_message_combine", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + is_sentence_build=True, + option_format="fragment", + answer_format="sentence", + notes="选项为句子片段，答案为拼接后的完整句"), + "信息补词": FormatSpec( + cn_name="信息补词", cType="mid_message_fillin", + category=ComponentCategory.MID, + has_answer=True, + answer_format="word", + notes="答案为单词"), + "信息填词": FormatSpec( + cn_name="信息填词", cType="mid_message_word", + category=ComponentCategory.MID, + has_answer=True, + answer_format="word", + notes="答案为单词/短语"), + "信息填句": FormatSpec( + cn_name="信息填句", cType="mid_message_sentence", + category=ComponentCategory.MID, + has_answer=True, + answer_format="sentence", + notes="答案为完整句子"), + "物品互动": FormatSpec( + cn_name="物品互动", cType="mid_vocab_item", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + option_format="word", + notes="选项为单词"), + "图片互动": FormatSpec( + cn_name="图片互动", cType="mid_vocab_image", + category=ComponentCategory.MID, + has_answer=True, + notes="答案为坐标/区域标识"), + "图片单选": FormatSpec( + cn_name="图片单选", cType="mid_image_choose", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + answer_format="index", + notes="答案为选项索引"), + "图片多选": FormatSpec( + cn_name="图片多选", cType="mid_image_multiple", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + answer_format="index", + notes="答案为选项索引列表"), + "图片有序": FormatSpec( + cn_name="图片有序", cType="mid_image_sequence", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + answer_format="index", + notes="答案为排序索引"), + "图片拖拽": FormatSpec( + cn_name="图片拖拽", cType="mid_image_drag", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + answer_format="index", + notes="答案为拖拽目标索引"), + "材料互动": FormatSpec( + cn_name="材料互动", cType="mid_sentence_material", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + notes="选项为材料/句子"), + "指令互动": FormatSpec( + cn_name="指令互动", cType="mid_vocab_instruction", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + notes="选项为指令"), + "挖空互动": FormatSpec( + cn_name="挖空互动", cType="mid_grammar_cloze", + category=ComponentCategory.MID, + has_blank_marker=True, + has_options=True, + has_answer=True, + is_fillin=True, + question_lang="en", + option_format="word", + notes="题干必须是带 ___ 的英文句子，选项为填入空位的单词"), + "组句互动": FormatSpec( + cn_name="组句互动", cType="mid_grammar_sentence", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + is_sentence_build=True, + option_format="fragment", + answer_format="sentence", + notes="选项为句子片段，答案为拼接后的完整句"), + "填词互动": FormatSpec( + cn_name="填词互动", cType="mid_vocab_fillBlank", + category=ComponentCategory.MID, + has_answer=True, + answer_format="word", + notes="答案为单词"), + "语音互动": FormatSpec( + cn_name="语音互动", cType="mid_sentence_voice", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + notes="语音类选项"), + "造句互动": FormatSpec( + cn_name="造句互动", cType="mid_sentence_makeSentence", + category=ComponentCategory.MID, + is_express_type=True, + notes="造句型，自由输出"), + "发音互动": FormatSpec( + cn_name="发音互动", cType="mid_pron_pron", + category=ComponentCategory.MID, + is_read_type=True, + notes="发音型，朗读输出"), +} + + +# ============================================================ +# 核心互动组件格式规范（15种） +# ============================================================ + +CORE_FORMAT_SPECS: Dict[str, FormatSpec] = { + "合作阅读": FormatSpec( + cn_name="合作阅读", cType="core_reading_order", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "看图选词": FormatSpec( + cn_name="看图选词", cType="core_reading_imageDrag", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "口语快答": FormatSpec( + cn_name="口语快答", cType="core_speaking_reply", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "口语独白": FormatSpec( + cn_name="口语独白", cType="core_speaking_monologue", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "口语妙问": FormatSpec( + cn_name="口语妙问", cType="core_speaking_inquiry", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "看图说话": FormatSpec( + cn_name="看图说话", cType="core_speaking_image", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "口语探讨": FormatSpec( + cn_name="口语探讨", cType="core_speaking_discuss", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "合作听力": FormatSpec( + cn_name="合作听力", cType="core_listening_order", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "听力拖拽": FormatSpec( + cn_name="听力拖拽", cType="core_listening_drag", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "听力选择": FormatSpec( + cn_name="听力选择", cType="core_listening_choose", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "写作互动": FormatSpec( + cn_name="写作互动", cType="core_writing_questionMakeSentence", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "看图组句": FormatSpec( + cn_name="看图组句", cType="core_writing_imgMakeSentence", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "看图撰写": FormatSpec( + cn_name="看图撰写", cType="core_writing_imgWrite", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "邮件组句": FormatSpec( + cn_name="邮件组句", cType="core_writing_questionMakeSentence", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "邮件撰写": FormatSpec( + cn_name="邮件撰写", cType="core_writing_questionWrite", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), +} + + +# 合并所有格式规范 +ALL_FORMAT_SPECS = {**MID_FORMAT_SPECS, **CORE_FORMAT_SPECS} + +# 配图后缀变体映射（剥离后缀后查主表） +PICTURE_VARIANTS = { + "对话朗读-配图": "对话朗读", + "对话表达-配图": "对话表达", + "对话选读-配图": "对话选读", + "对话选择-配图": "对话选择", + "对话挖空-配图": "对话挖空", + "对话组句-配图": "对话组句", + "图片单选-配图": "图片单选", +} + + +# ============================================================ +# 第二部分：通用校验规则 +# ============================================================ + +class Severity(Enum): + ERROR = "🔴" # 必须修复 + WARN = "🟡" # 建议修复 + INFO = "⚪" # 提示 + + +@dataclass +class Violation: + severity: Severity + rule: str + detail: str + location: str = "" + + +def resolve_type(cn_type: str) -> Tuple[Optional[FormatSpec], str]: + """解析组件类型名，处理配图后缀变体""" + cn_type = cn_type.strip() + # 精确匹配 + if cn_type in ALL_FORMAT_SPECS: + return ALL_FORMAT_SPECS[cn_type], cn_type + # 配图变体 + if cn_type in PICTURE_VARIANTS: + base = PICTURE_VARIANTS[cn_type] + return ALL_FORMAT_SPECS.get(base), cn_type + # 模糊匹配（去除末尾数字） + m = re.match(r'^(.+?)\d*$', cn_type) + if m: + base = m.group(1).strip() + if base in ALL_FORMAT_SPECS: + return ALL_FORMAT_SPECS[base], cn_type + return None, cn_type + + +# ============================================================ +# 通用规则检查 +# ============================================================ + +def check_title_spacing(text: str) -> List[Violation]: + """检查标题中中英文混排空格""" + violations = [] + for line in text.split('\n'): + if '【任务标题】' in line: + title = line.replace('【任务标题】', '').strip() + # 中文字符后紧跟英文字母（缺空格） + issues = re.finditer(r'([\u4e00-\u9fff])([A-Za-z])', title) + for m in issues: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "中英文混排缺空格", + f"标题'{title}'中'{m.group(1)}{m.group(2)}'之间应加半角空格", + f"【任务标题】" + )) + # 英文字母后紧跟中文字符（缺空格） + issues = re.finditer(r'([A-Za-z])([\u4e00-\u9fff])', title) + for m in issues: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "中英文混排缺空格", + f"标题'{title}'中'{m.group(1)}{m.group(2)}'之间应加半角空格", + f"【任务标题】" + )) + return violations + + +def check_feedback_colon(text: str) -> List[Violation]: + """检查反馈中角色名冒号格式：应为 '角色名: 台词'，冒号前无空格，冒号为英文半角""" + violations = [] + # 匹配反馈行中的 "角色名 : 台词"（冒号前有空格） + pattern_space = re.compile(r'([A-Z][a-zA-Z]*)\s+:\s') + for m in pattern_space.finditer(text): + name = m.group(1) + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "反馈冒号前多余空格", + f"'{name} :' 应改为 '{name}:'", + "【互动反馈】" + )) + # 匹配中文冒号 + pattern_cn_colon = re.compile(r'([A-Z][a-zA-Z]*)\s*：') + for m in pattern_cn_colon.finditer(text): + name = m.group(1) + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "反馈冒号使用了中文冒号", + f"'{name}：' 应改为 '{name}:'", + "【互动反馈】" + )) + return violations + + +def check_markdown(text: str) -> List[Violation]: + """检查是否使用了 Markdown 标记""" + violations = [] + # 检查加粗/斜体，排除 ___（挖空标记） + # ** 和 __ 是加粗，* 和 _ 是斜体 + if '**' in text: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "禁止使用 Markdown 加粗标记", + "发现 '**' 标记", + "" + )) + # __ 检查：排除 ___（连续三个下划线是挖空标记） + # 检查是否有 __ 但不是 ___ 的一部分 + stripped = text.replace('___', '') # 移除挖空标记 + if '__' in stripped: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "禁止使用 Markdown 加粗标记", + "发现 '__' 标记（非挖空标记 ___）", + "" + )) + # * 检查：排除 **（已单独检查） + if re.search(r'(? List[Violation]: + """检查常见拼写错误""" + violations = [] + common_errors = { + 'shoud': 'should', + 'becasue': 'because', + 'thier': 'their', + 'recieve': 'receive', + 'teh': 'the', + 'adn': 'and', + 'writting': 'writing', + 'lisence': 'license', + 'occured': 'occurred', + 'untill': 'until', + } + words = re.findall(r'\b\w+\b', text) + for word in words: + lower = word.lower() + if lower in common_errors: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "拼写错误", + f"'{word}' 应为 '{common_errors[lower]}'", + "" + )) + return violations + + +def check_punctuation(text: str) -> List[Violation]: + """检查标点符号规范""" + violations = [] + # 英文内容中的中文标点 + # 在【互动内容】区域检查 + content_match = re.search(r'【互动内容】\n(.*?)(?=【|$)', text, re.DOTALL) + if content_match: + content = content_match.group(1) + # 检查英文句子中的中文标点 + for cn_punct, en_punct in [('，', ','), ('。', '.'), ('！', '!'), ('？', '?'), ('：', ':')]: + if cn_punct in content: + # 只报告在英文语境中的（简单判断：前后有英文字母） + for m in re.finditer(rf'[A-Za-z]\s*{re.escape(cn_punct)}\s*[A-Za-z]', content): + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "英文内容中使用了中文标点", + f"'{cn_punct}' 应改为 '{en_punct}'", + "【互动内容】" + )) + return violations + + +# ============================================================ +# 题型专属规则检查 +# ============================================================ + +def check_blank_marker(text: str, spec: FormatSpec) -> List[Violation]: + """挖空类题型：检查题干是否包含 ___ 标记""" + violations = [] + if not spec.has_blank_marker: + return violations + + content_match = re.search(r'【互动内容】\n(.*?)(?=【|$)', text, re.DOTALL) + if content_match: + content = content_match.group(1) + if '___' not in content: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + f"{spec.cn_name} 题干缺少 ___ 挖空标记", + "题干必须包含 '___' 表示需要填空的位置。" + "正确格式示例：'He doesn't ___ to tell us!'", + "【互动内容】" + )) + return violations + + +def check_question_language(text: str, spec: FormatSpec) -> List[Violation]: + """检查题干语言是否符合要求""" + violations = [] + if not spec.question_lang: + return violations + + content_match = re.search(r'【互动内容】\n(.*?)(?=【|$)', text, re.DOTALL) + if not content_match: + return violations + + content = content_match.group(1) + # 取第一行非空、非"要求："、非"题目："的内容作为题干 + lines = [l.strip() for l in content.split('\n') if l.strip() + and not l.strip().startswith('要求') + and not l.strip().startswith('题目') + and not l.strip().startswith('选项') + and not l.strip().startswith('答案') + and not l.strip().startswith('辅助')] + + if spec.question_lang == "en" and lines: + first_line = lines[0] + # 检查是否以中文为主（超过50%中文字符） + cn_chars = len(re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]', first_line)) + total_chars = len(first_line.replace(' ', '')) + if total_chars > 0 and cn_chars / total_chars > 0.5: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + f"{spec.cn_name} 题干应为英文", + f"当前题干以中文为主: '{first_line[:60]}...'", + "【互动内容】" + )) + return violations + + +def check_options_format(text: str, spec: FormatSpec) -> List[Violation]: + """检查选项格式""" + violations = [] + if not spec.has_options: + return violations + + # 提取选项 + options = re.findall(r'选项\d+[：:]\s*(.+)', text) + if not options: + # 可能是"选项："后跟列表的格式 + opt_match = re.search(r'选项[：:]\s*\n?(.*?)(?=答案|辅助|【|$)', text, re.DOTALL) + if opt_match: + options = [o.strip() for o in opt_match.group(1).split('\n') if o.strip()] + + if spec.has_per_option_feedback: + # 对话选择/对话选读：每个选项必须有反馈 + feedback_count = len(re.findall(r'反馈\s*\w+\s*:', text)) + if feedback_count < len(options): + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + f"{spec.cn_name} 选项缺少逐项反馈", + f"有 {len(options)} 个选项但只有 {feedback_count} 条反馈", + "【互动内容】" + )) + + if spec.is_sentence_build: + # 组句型：检查是否有"答案"行 + if '答案' not in text: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + f"{spec.cn_name} 缺少答案行", + "组句型必须有'答案：'行，给出拼接后的完整句子", + "【互动内容】" + )) + # 选项应为片段，答案应为完整句 + answer_match = re.search(r'答案[：:]\s*(.+)', text) + if answer_match and options: + answer = answer_match.group(1).strip() + # 简单检查：答案应该比单个选项长 + max_opt_len = max(len(o) for o in options) + if len(answer) <= max_opt_len * 1.5: + violations.append(Violation( + Severity.WARN, + f"{spec.cn_name} 答案可能不是完整拼接句", + f"答案'{answer}'长度与选项片段接近", + "【互动内容】" + )) + + return violations + + +def check_audio_marker(text: str, spec: FormatSpec) -> List[Violation]: + """检查需要音频标记的题型""" + violations = [] + # 对话选择、对话选读、对话挖空、对话组句：选项/题干后应有（音频） + audio_types = {"对话选择", "对话选读", "对话挖空", "对话组句"} + if spec.cn_name not in audio_types: + return violations + + content_match = re.search(r'【互动内容】\n(.*?)(?=【|$)', text, re.DOTALL) + if content_match: + content = content_match.group(1) + # 检查是否有（音频）标记 + if '（音频）' not in content and '(音频)' not in content: + violations.append(Violation( + Severity.WARN, + f"{spec.cn_name} 缺少（音频）标记", + "对话类组件应在选项或题干后标注（音频）", + "【互动内容】" + )) + return violations + + +def check_no_options_when_not_expected(text: str, spec: FormatSpec) -> List[Violation]: + """非选项型组件不应出现选项""" + violations = [] + if spec.has_options: + return violations + + if re.search(r'选项\d*[：:]', text): + violations.append(Violation( + Severity.WARN, + f"{spec.cn_name} 不应包含选项", + f"该题型为{spec.notes}，但配置中出现了选项", + "【互动内容】" + )) + return violations + + +# ============================================================ +# 第三部分：主校验入口 +# ============================================================ + +def validate(teaching_config: str, cn_type: str) -> List[Violation]: + """ + 校验单个组件配置 + + Args: + teaching_config: 组件配置文本（teaching_config 字段内容） + cn_type: 组件中文类型名（如 "对话挖空"、"对话挖空12"） + + Returns: + 违规列表 + """ + spec, resolved_type = resolve_type(cn_type) + violations = [] + + if spec is None: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "未知组件类型", + f"'{cn_type}' 不在已知的 27 种中互动或 15 种核心互动类型中", + "" + )) + return violations + + # ---- 通用规则 ---- + violations.extend(check_title_spacing(teaching_config)) + violations.extend(check_feedback_colon(teaching_config)) + violations.extend(check_markdown(teaching_config)) + violations.extend(check_spelling(teaching_config)) + violations.extend(check_punctuation(teaching_config)) + + # ---- 题型专属规则 ---- + violations.extend(check_blank_marker(teaching_config, spec)) + violations.extend(check_question_language(teaching_config, spec)) + violations.extend(check_options_format(teaching_config, spec)) + violations.extend(check_audio_marker(teaching_config, spec)) + violations.extend(check_no_options_when_not_expected(teaching_config, spec)) + + return violations + + +def format_report(violations: List[Violation], cn_type: str = "") -> str: + """格式化输出校验报告""" + if not violations: + return "✅ 全部通过" + + errors = [v for v in violations if v.severity == Severity.ERROR] + warns = [v for v in violations if v.severity == Severity.WARN] + infos = [v for v in violations if v.severity == Severity.INFO] + + lines = [] + if cn_type: + lines.append(f"📋 校验结果: {cn_type}") + lines.append(f" 🔴 错误: {len(errors)} 🟡 警告: {len(warns)} ⚪ 提示: {len(infos)}") + lines.append("") + + for v in violations: + lines.append(f" {v.severity.value} [{v.rule}] {v.detail}") + if v.location: + lines.append(f" 位置: {v.location}") + + return '\n'.join(lines) + + +# ============================================================ +# 第四部分：CLI 入口 +# ============================================================ + +def main(): + parser = argparse.ArgumentParser( + description="互动组件配置格式校验脚本", + formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter, + epilog=""" +示例: + # 校验单个组件 + python3 validate_format.py "【任务标题】汇报Jay不配合\\n..." --type "对话挖空" + + # 从 stdin 读取 + echo "..." | python3 validate_format.py --type "对话组句" --stdin + + # 列出所有支持的题型 + python3 validate_format.py --list-types + """ + ) + parser.add_argument('config_text', nargs='?', help='组件配置文本') + parser.add_argument('--type', '-t', required=False, help='组件中文类型名') + parser.add_argument('--stdin', action='store_true', help='从 stdin 读取配置文本') + parser.add_argument('--list-types', action='store_true', help='列出所有支持的题型') + parser.add_argument('--json', action='store_true', help='以 JSON 格式输出') + + args = parser.parse_args() + + if args.list_types: + print("=== 中互动组件（27种）===") + for name, spec in MID_FORMAT_SPECS.items(): + flags = [] + if spec.has_blank_marker: flags.append("___标记") + if spec.has_options: flags.append("选项") + if spec.has_answer: flags.append("答案") + if spec.has_per_option_feedback: flags.append("逐项反馈") + if spec.is_read_type: flags.append("朗读") + if spec.is_express_type: flags.append("表达") + if spec.is_sentence_build: flags.append("组句") + print(f" {name:12s} | {', '.join(flags) if flags else '(无特殊标记)'}") + print("\n=== 核心互动组件（15种）===") + for name in CORE_FORMAT_SPECS: + print(f" {name}") + return + + if not args.type: + print("❌ 必须指定 --type 参数", file=sys.stderr) + sys.exit(1) + + if args.stdin: + config_text = sys.stdin.read() + elif args.config_text: + config_text = args.config_text + else: + print("❌ 必须提供配置文本（参数或 --stdin）", file=sys.stderr) + sys.exit(1) + + violations = validate(config_text, args.type) + + if args.json: + result = { + "type": args.type, + "passed": len(violations) == 0, + "error_count": len([v for v in violations if v.severity == Severity.ERROR]), + "warn_count": len([v for v in violations if v.severity == Severity.WARN]), + "violations": [ + {"severity": v.severity.value, "rule": v.rule, "detail": v.detail, "location": v.location} + for v in violations + ] + } + print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) + else: + print(format_report(violations, args.type)) + + # 有错误时返回非零 + if any(v.severity == Severity.ERROR for v in violations): + sys.exit(1) + + +if __name__ == '__main__': + main() diff --git a/business_production/组件生产/skills/dialogue-choose-config/SKILL.md b/business_production/组件生产/skills/dialogue-choose-config/SKILL.md deleted file mode 100644 index 724f980..0000000 --- a/business_production/组件生产/skills/dialogue-choose-config/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,109 +0,0 @@ ---- -name: dialogue-choose-config -version: 1.0.0 -description: 对话选择类互动组件配置标准化规范，用于剧本中对话选择/对话选择-配图类型组件的标准化生成 -metadata: - requires: - permissions: ["sheets:spreadsheet"] - identity: bot ---- -# 对话选择组件配置规范 -## 适用场景 -当【类型】列内容为【对话选择】或【对话选择-配图】时，使用本规范生成组件配置 - - -## 文本输出规范（强制执行） - -所有输出的文本内容（台词、题目、选项、解析、音频文本、阅读文章等）必须遵守以下规则： - -1. 禁止 Markdown 标记：禁止使用 ** * __ _ 等加粗/斜体标识，也禁止使用 # > - 等块级 Markdown 语法。所有文本纯文本输出。 -2. 英式拼写优先：单词涉及英美式拼写差异时（如 colour/color、centre/center、travelling/traveling），统一选择英式拼写。 -3. 标点符号规范：严格区分全角/半角符号。中文内容使用全角标点（，。！？），英文内容使用半角标点（. , ! ?），不得混用。 - -## 配置格式 -### 字段要求 -1. 【任务标题】： - - 设计规则：结合剧情上下文，提炼互动核心内容，使用中文口语化表述，符合低龄用户认知 - - 核心要素：包含互动对象+核心动作/状态，避免笼统的「对话X」编号或使用「-」连接 - - 约定：如需表达顺序关系，使用中文括号替代「-」，如「与调酒师对峙（一）」而非「与调酒师对峙-1」 - - ⚠️ 标题含英文单词时，英文单词前后必须留空格 -2. 【资源配置】： - - 类型为「对话选择」时，填写：无 - - 类型为「对话选择-配图」时，填写： - ``` - 图片时机： - 互动内容 - 互动反馈 - - 音频载体：Pioneer Band - ``` - - 资源命名规范： - - 图片文件名：`{组件ID}.png`，如 `0216002.png` - - 音频文件名：`{组件ID}.mp3`，如 `0216002.mp3` - - 音频默认在互动内容、互动反馈期间出现；若配置音频，必须添加【音频载体】 - - 图片默认在互动内容、互动反馈期间出现；如需调整节点，在【资源配置】处填写【情境引入】或【后置对话】 -3. 【情境引入】： - - 以对话方式呈现，每行一句。格式为「角色名 : 对话内容」 - - 若无情境引入，填「无」 -4. 【互动内容】： - - 第一行：固定为「要求：选择正确的回复」 - - 第二行：标注「选项：（音频）」（表示选项有音频支持） - - 第三部分：列出所有选项，编号为「选项1」「选项2」... 依次排列 - - 每个选项后以「- 反馈 角色名 : 对话内容」形式标注反馈，正确选项需额外标注「（正确）」 - - 正确选项的反馈为未必填项，若没有则填「无」 - - ⚠️ 反馈角色不可是 User 自己，必须是当前场景中的其他角色 - - （音频）标记默认不含，若选项需要播放音频则手动填写「(音频)」，使用中文括号 -5. 【互动反馈】：本类型不单独设置互动反馈字段，反馈内容已整合在互动内容的各选项中 -6. 【后置对话】： - - 以对话方式呈现，每行一句。格式为「角色名 : 对话内容」 - - 若无后置对话，填「无」 -## 完整示例 -### 对话选择-配图类型示例 -``` -【任务标题】 -加入搏斗俱乐部 - -【资源配置】 -图片时机： -互动内容 -互动反馈 - -音频载体：Pioneer Band - -【情境引入】 -User：Thanks for helping me. -Johnny: You have received an invitation. What does it say? - -【互动内容】 -要求：选择正确的回复 -选项：（音频） -选项1：Follow the road straight. -- 反馈 Johnny : Oh, I don't understand what you mean. -选项2：Turn left after passing security. （正确） -- 反馈: 无 - -【后置对话】 -Johnny: Then let's hurry to find her together. -``` -### 对话选择类型示例 -``` -【任务标题】 -告诉妈妈你喜欢手表 - -【资源配置】 -无 - -【情境引入】 -Mum: Are you happy now? - -【互动内容】 -要求：选择正确的回复 -选项：（音频） -选项1：Yes, I love it! （正确） -- 反馈: 无 -选项2：No, I don't like it! -- 反馈 Mum: Oh, no! - -【后置对话】 -无 -``` diff --git a/business_production/组件生产/skills/dialogue-core-navigation-config/SKILL.md b/business_production/组件生产/skills/dialogue-core-navigation-config/SKILL.md deleted file mode 100644 index aaf2331..0000000 --- a/business_production/组件生产/skills/dialogue-core-navigation-config/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,120 +0,0 @@ ---- -name: dialogue-core-navigation-config -version: 1.0.0 -description: 核心互动导览类组件配置标准化规范，用于剧本中核心互动/导览配置类型组件的标准化生成 -metadata: - requires: - permissions: ["sheets:spreadsheet"] - identity: bot ---- -# 核心互动导览组件配置规范 -## 适用场景 -当【类型】列内容为【核心互动】【导览配置】时，使用本规范生成组件配置 - - -## 文本输出规范（强制执行） - -所有输出的文本内容（台词、题目、选项、解析、音频文本、阅读文章等）必须遵守以下规则： - -1. 禁止 Markdown 标记：禁止使用 ** * __ _ 等加粗/斜体标识，也禁止使用 # > - 等块级 Markdown 语法。所有文本纯文本输出。 -2. 英式拼写优先：单词涉及英美式拼写差异时（如 colour/color、centre/center、travelling/traveling），统一选择英式拼写。 -3. 标点符号规范：严格区分全角/半角符号。中文内容使用全角标点（，。！？），英文内容使用半角标点（. , ! ?），不得混用。 - -## 配置格式 -### 字段要求 -1. 【任务标题】：用户看到的任务名，建议字数在10字以内 -2. 【任务背景】： - - 用户在任务开始前看到的背景描述，目的是告诉孩子为什么需要参加这个任务 - - 建议字数在25字左右，以第二人称书写 - - 人名、地名均写成英文 -3. 【任务描述】： - - 用户在任务进行时看到的目标，简洁明确，15字左右描述 - - 以第二人称描述，格式为「你需要…」 - - 简单题可笼统描述，难题可具象描述 -4. 【通关知识】： - - 用无序列表分类（若无分类可不填） - - 每个分类下多个句子结构，与知识点一致，每个句子先写英文后写译文 -5. 【对话角色】： - - 对话的角色名，需要与资源库中的名称完全一致，用于匹配对应的立绘和音色 - - 如有多个相同名称，可使用「角色名#id」方式锁定明确资源 -6. 【角色背景】： - - NPC参与任务的背景描述，用于给角色扮演的NPC提供明确的情境信息，用户看不到该内容 - - 以第二人称书写，格式为「你是谁，你做了什么」 - - 以剧情信息为主，无需增加太多人物性格、语气等生动化描述，可分条罗列 -7. 【互动问题】： - - 包含NPC提问的问题、问题的答案、以及该问答对应的图片编号 - - 同一个图片对应多个问题时，编号重复 - - 问题和答案只写最简单版本，示例对话中可适度包装让对话更自然流畅 - - **图片命名规则**： - - 底图：`[编号]_question.png`，示例：`0102003_question.png` - - 叠加图：`[编号]_option_[序号].png`，示例：`0102003_option_00.png` - - ⚠️ 注意：需要XML格式 -8. 【回合设定】：每个问题设置1-2个回合 -9. 【通过规则】： - - 对话完成后判断所有问题是否通过，只要有一个没通过则判定为Oops - - 列出用户需要说出的所有正确答案内容 -10. 【示例对话】： - - 以NPC进行开场白和结尾句，对话流畅自然，避免无意义回合 - - 语言难度低，符合1-3年级学生水平 - - 对用户回答有引导，但不能直接用Yes/No回复 - - 可增加NPC回应性话术让对话更自然 -## 完整示例 -``` -【任务标题】 -找同色工具修机器人 - -【任务背景】 -为快速修复破损的机器人，你需要找出合适工具复原工具箱。 - -【任务描述】 -你需要找出成套的工具，复原工具箱 - -【通关知识】 -- It's... 它是…… -- Yes, I think it's... 是的，我认为它是…… -- It seems that... 它看起来是…… - -【对话角色】 -SecurityA - -【角色背景】 -你是机器人SecurityA，你需要修复一个破损的机器人，但需要完整的工具箱，所以你需要让用户帮你找出工具箱中所需要的工具。 - -【互动问题】 -#图片编号：00 -Q: Let's find tools together. What's the color of the pliers? -A: It's blue. - -#图片编号：00 -Q: What's the color of the ruler? -A: It's yellow. - -#图片编号：01 -Q：What's the color of the hammer? -A：And how about the screwdriver? - -#图片编号：02 -Q: And how about the screwdriver? -A: Blue. Yes, I think it's blue. - -【回合设定】 -每个问题1-2个回合 - -【通过规则】 -用户说出： -1. 钳子是蓝色的 -2. 尺子是黄色的 -3. 锤子是橙色的 -4. 螺丝刀是蓝色的 - -【示例对话】 -NPC: Let's find tools together. What's the color of the pliers? -User: It's blue. -NPC: What's the color of the ruler? -User: It's yellow. -NPC: What's the color of the hammer? -User: It's orange. -NPC: And how about the screwdriver? -User: Blue. Yes, I think it's blue. -NPC: It seems that the pliers and the screwdriver belong to the same set of toolkit. Good job! -``` diff --git a/business_production/组件生产/skills/dialogue-fill-in-blanks-config/SKILL.md b/business_production/组件生产/skills/dialogue-fill-in-blanks-config/SKILL.md deleted file mode 100644 index 9d3e8fd..0000000 --- a/business_production/组件生产/skills/dialogue-fill-in-blanks-config/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,79 +0,0 @@ ---- -name: dialogue-fill-in-blanks-config -version: 1.0.0 -description: 对话挖空类互动组件配置标准化规范，用于剧本中对话挖空类型组件的标准化生成 -metadata: - requires: - permissions: ["sheets:spreadsheet"] - identity: bot ---- -# 对话挖空组件配置规范 -## 适用场景 -当【类型】列内容为【对话挖空】时，使用本规范生成组件配置 - - -## 文本输出规范（强制执行） - -所有输出的文本内容（台词、题目、选项、解析、音频文本、阅读文章等）必须遵守以下规则： - -1. 禁止 Markdown 标记：禁止使用 ** * __ _ 等加粗/斜体标识，也禁止使用 # > - 等块级 Markdown 语法。所有文本纯文本输出。 -2. 英式拼写优先：单词涉及英美式拼写差异时（如 colour/color、centre/center、travelling/traveling），统一选择英式拼写。 -3. 标点符号规范：严格区分全角/半角符号。中文内容使用全角标点（，。！？），英文内容使用半角标点（. , ! ?），不得混用。 - -## 配置格式 -### 字段要求 -1. 【任务标题】：结合剧情上下文设计语义化标题，点明互动核心，例如「介绍照片」 - - ⚠️ 标题含英文单词时，英文单词前后必须留空格 -2. 【资源配置】： - - 类型为「对话挖空」时，填写：无 - - 类型为「对话挖空-配图」时，填写： - ``` - 图片时机： - 互动内容 - 互动反馈 - - 音频载体：Pioneer Band - ``` -3. 【情境引入】：填写挖空前的对话上下文，格式为「角色名 : 对话内容」 -4. 【互动内容】： - - 包含带挖空（__标记）的句子，末尾标注「（音频）」 - - 列出选项，正确选项标注「（正确）」，错误选项无需标注 - - 版本1（单空、单内容组）格式示例： - ``` - This is my picture. It's ___, green and orange.（音频） - 选项1：blue（正确） - 选项2：black - ``` -5. 【互动反馈】： - - 反馈台词要求：根据剧情上下文生成符合角色人设、场景逻辑的合适台词 - - 正确反馈格式：「正确 角色名 : 对话内容」 - - 错误反馈格式：「错误 角色名 : 对话内容」 - - ⚠️ 反馈角色不可是 User 自己，必须是当前场景中的其他角色 -6. 【后置对话】：默认值为「无」 -## 完整示例 -``` -【任务标题】 -介绍照片 - -【资源配置】 -图片时机： -互动内容 -互动反馈 - -音频载体：Pioneer Band - -【情境引入】 -Johnny : What's That? - -【互动内容】 -This is my picture. It's ___, green and orange.（音频） -选项1：blue（正确） -选项2：black - -【互动反馈】 -正确 Johnny ：It looks nice! -错误 Johnny ：Come on! It's not what you said. - -【后置对话】 -无 -``` diff --git a/business_production/组件生产/skills/dialogue-image-description-config/SKILL.md b/business_production/组件生产/skills/dialogue-image-description-config/SKILL.md deleted file mode 100644 index f23b5d7..0000000 --- a/business_production/组件生产/skills/dialogue-image-description-config/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,122 +0,0 @@ ---- -name: dialogue-image-description-config -version: 2.0.0 -description: 看图说话类互动组件配置标准化规范，用于剧本中看图说话/看图说话-配图类型组件的标准化生成 -metadata: - requires: - permissions: ["sheets:spreadsheet"] - identity: bot ---- -# 看图说话组件配置规范 -## 适用场景 -当【类型】列内容为【看图说话】或【看图说话-配图】时，使用本规范生成组件配置 - - -## 文本输出规范（强制执行） - -所有输出的文本内容（台词、题目、选项、解析、音频文本、阅读文章等）必须遵守以下规则： - -1. 禁止 Markdown 标记：禁止使用 ** * __ _ 等加粗/斜体标识，也禁止使用 # > - 等块级 Markdown 语法。所有文本纯文本输出。 -2. 英式拼写优先：单词涉及英美式拼写差异时（如 colour/color、centre/center、travelling/traveling），统一选择英式拼写。 -3. 标点符号规范：严格区分全角/半角符号。中文内容使用全角标点（，。！？），英文内容使用半角标点（. , ! ?），不得混用。 - -## 配置格式 -配置分为两部分：导览配置 + 对话配置 -### 导览配置 -1. 【任务标题】：结合图片内容和剧情上下文，设计中文语义化标题，点明看图说话的核心任务，例如「从一堆工具中找出颜色相同的工具」 -2. 【任务背景】：用中文描述为什么需要完成这个任务、任务的目标是什么 -3. 【任务描述】：用中文简述用户需要做什么（回答谁的问题、完成什么目标） -4. 【知识】：列出本组件涉及的核心知识点/句型，每个一行。例如： - ``` - It's... 它是…… - Yes, I think it's... 是的，我认为它是…… - It seems that... 它看起来是…… - ``` -### 对话配置 -1. 【对话角色】：填写 NPC 角色名，如 `SecurityA`、`May`。如有多个角色，用 `, ` 分隔 -2. 【角色背景】：描述 NPC 的角色背景和当前任务情境。格式：`你是[角色名]，[情境描述]……` -3. 【互动问题】：按 `#图片编号：XX` 分组，每张图下Q&A依次列出。如果只有一张图，图片编号为 `00`。 - 格式如下： - ``` - #图片编号：00 - Q: NPC的提问内容 - A: 期望用户回答的正确内容 - - #图片编号：01 - Q: NPC的提问内容 - A: 期望用户回答的正确内容 - ``` - 同一图片编号下可有多组Q&A。若无配图，省略图片编号标记。 -4. 【通过规则】：列出用户需要完成的回答条目，用中文序号描述。例如： - ``` - 用户说出： - 1. 钳子是蓝色的 - 2. 尺子是黄色的 - 3. 锤子是橙色的 - 4. 螺丝刀是蓝色的 - ``` -5. 【示例对话】：完整展示 NPC 和 User 的对话流程，每一轮为一行。格式： - ``` - NPC: Let's find tools together. What's the color of the pliers? - User: It's blue. - NPC: What's the color of the ruler? - User: It's yellow. - ... - NPC: [最终结束语] - ``` -## 完整示例 -``` -【任务标题】 -从一堆工具中找出颜色相同的工具 - -【任务背景】 -为了快速修复破损的机器人，你需要尽快找到合适的工具，来复原工具箱，从而修复机器人。 - -【任务描述】 -回答 Celina 的问题，找出成套的工具，复原工具箱 - -【知识】 -It's... 它是…… -Yes, I think it's... 是的，我认为它是…… -It seems that... 它看起来是…… - -【对话角色】 -SecurityA - -【角色背景】 -你是机器人 SecurityA，用户需要你去修复一个破损的机器人。但你需要完整的工具箱，所以你需要让用户帮你找出工具箱中所需要的工具 …… - -【互动问题】 -#图片编号：00 -Q: Let's find tools together. What's the color of the pliers? -A: It's blue. - -Q: What's the color of the ruler? -A: It's yellow. - -#图片编号：01 -Q: What's the color of the hammer? -A: It's orange. - -#图片编号：02 -Q: And how about the screwdriver? -A: Blue. Yes, I think it's blue. - -【通过规则】 -用户说出： -1. 钳子是蓝色的 -2. 尺子是黄色的 -3. 锤子是橙色的 -4. 螺丝刀是蓝色的 - -【示例对话】 -NPC: Let's find tools together. What's the color of the pliers? -User: It's blue. -NPC: What's the color of the ruler? -User: It's yellow. -NPC: What's the color of the hammer? -User: It's orange. -NPC: And how about the screwdriver? -User: Blue. Yes, I think it's blue. -NPC: It seems that the pliers and the screwdriver belong to the same set of toolkit. Good job! -``` diff --git a/business_production/组件生产/skills/dialogue-reading-config/SKILL.md b/business_production/组件生产/skills/dialogue-reading-config/SKILL.md deleted file mode 100644 index 3b224bb..0000000 --- a/business_production/组件生产/skills/dialogue-reading-config/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,52 +0,0 @@ ---- -name: dialogue-reading-config -version: 1.0.0 -description: 对话朗读类互动组件配置标准化规范，用于剧本中对话朗读/对话朗读-配图类型组件的标准化生成 -metadata: - requires: - permissions: ["sheets:spreadsheet"] - identity: bot ---- -# 对话朗读组件配置规范 -## 适用场景 -当【类型】列内容为【对话朗读】或【对话朗读-配图】时，使用本规范生成组件配置 - - -## 文本输出规范（强制执行） - -所有输出的文本内容（台词、题目、选项、解析、音频文本、阅读文章等）必须遵守以下规则： - -1. 禁止 Markdown 标记：禁止使用 ** * __ _ 等加粗/斜体标识，也禁止使用 # > - 等块级 Markdown 语法。所有文本纯文本输出。 -2. 英式拼写优先：单词涉及英美式拼写差异时（如 colour/color、centre/center、travelling/traveling），统一选择英式拼写。 -3. 标点符号规范：严格区分全角/半角符号。中文内容使用全角标点（，。！？），英文内容使用半角标点（. , ! ?），不得混用。 - -## 配置格式 -### 字段要求 -1. 【任务标题】： - - 设计规则：结合剧情上下文，提炼互动核心内容，使用中文口语化表述，符合低龄用户认知 - - 核心要素：包含互动对象+核心动作/状态，避免笼统的「对话X」编号 - - ⚠️ 标题含英文单词时，英文单词前后必须留空格。正确：「回应 Wood 家的孩子们」；错误：「回应Wood家的孩子们」 - - 示例：「机器人的头坏了」「帮机器人拼接头和身体」 -2. 【资源配置】： - - 类型为「对话朗读」时，填写：图片时机：无 - - 类型为「对话朗读-配图」时，填写：图片时机：互动内容 -3. 【情景引入】：默认值为「无」 -4. 【互动内容】：填写带有知识点的朗读句子（与原台词保持一致），句末**必须**加「（朗读）」 -5. 【后置对话】：默认值为「无」 -## 示例 -### 对话朗读-配图类型示例 -``` -【任务标题】机器人的头坏了 -【资源配置】图片时机：互动内容 -【情景引入】无 -【互动内容】Its head is broken. -【后置对话】无 -``` -### 对话朗读类型示例 -``` -【任务标题】帮机器人拼接头和身体 -【资源配置】图片时机：无 -【情景引入】无 -【互动内容】Eva, can you put the head and body together? -【后置对话】无 -``` diff --git a/business_production/组件生产/skills/dialogue-sentence-building-config/SKILL.md b/business_production/组件生产/skills/dialogue-sentence-building-config/SKILL.md deleted file mode 100644 index fcba03b..0000000 --- a/business_production/组件生产/skills/dialogue-sentence-building-config/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,81 +0,0 @@ ---- -name: dialogue-sentence-building-config -version: 1.0.0 -description: 对话组句类互动组件配置标准化规范，用于剧本中对话组句/对话组句-配图类型组件的标准化生成 -metadata: - requires: - permissions: ["sheets:spreadsheet"] - identity: bot ---- -# 对话组句组件配置规范 -## 适用场景 -当【类型】列内容为【对话组句】或【对话组句-配图】时，使用本规范生成组件配置 - - -## 文本输出规范（强制执行） - -所有输出的文本内容（台词、题目、选项、解析、音频文本、阅读文章等）必须遵守以下规则： - -1. 禁止 Markdown 标记：禁止使用 ** * __ _ 等加粗/斜体标识，也禁止使用 # > - 等块级 Markdown 语法。所有文本纯文本输出。 -2. 英式拼写优先：单词涉及英美式拼写差异时（如 colour/color、centre/center、travelling/traveling），统一选择英式拼写。 -3. 标点符号规范：严格区分全角/半角符号。中文内容使用全角标点（，。！？），英文内容使用半角标点（. , ! ?），不得混用。 - -## 配置格式 -### 字段要求 -1. 【任务标题】：结合剧情上下文设计语义化标题，点明组句的核心场景，例如「提醒 Otis 系好安全带」 - - ⚠️ 标题含英文单词时，英文单词前后必须留空格 -2. 【资源配置】： - - 类型为「对话组句」时，填写：无 - - 类型为「对话组句-配图」时，填写： - ``` - 图片时机： - 互动内容 - 互动反馈 - - 音频载体：Pioneer Band - ``` -3. 【情境引入】：填写组题出现前的对话上下文，格式为「角色名 : 对话内容」 -4. 【互动内容】： - - 第一行：题目中文描述，说明组句的目标场景 - - 第二行：末尾标注「（音频）」 - - 第三部分：列出所有可选单词/短语选项，编号为「选项1：XX」「选项2：XX」依次排列 - - 第四部分：答案，格式为「答案：XX」（填写完整的正确句子） - - 第五部分：辅助信息，提供语法提示、句子结构说明等帮助内容 -5. 【互动反馈】： - - 反馈台词要求：根据剧情上下文生成符合角色人设、场景逻辑的合适台词 - - 正确反馈格式：「正确 角色名 : 对话内容」 - - 错误反馈格式：「错误 角色名 : 对话内容」 - - ⚠️ 反馈角色不可是 User 自己，必须是当前场景中的其他角色 -6. 【后置对话】：默认值为「无」 -## 完整示例 -``` -【任务标题】 -提醒 Otis 系好安全带 - -【资源配置】 -图片时机： -互动内容 -互动反馈 - -音频载体：Pioneer Band - -【情境引入】 -User: Let me ask Smith if Maeve is really a visitor. - -【互动内容】 -题目：询问 Smith：Maeve 真的是你邀请的客人吗？ -（音频） -选项1：is -选项2：the visitor -选项3：you invited -选项4：Maeve -答案：Is Maeve the visitor you invited? -辅助信息：可以用 is 引导的一般疑问句询问；you invited 是 visitor 的后置定语 - -【互动反馈】 -正确 User : Got it！Sent successfully! -错误 User : Oh no, this isn't a correct sentence. - -【后置对话】 -无 -``` diff --git a/business_production/组件生产/skills/dialogue-single-choice-image-config/SKILL.md b/business_production/组件生产/skills/dialogue-single-choice-image-config/SKILL.md deleted file mode 100644 index 9775939..0000000 --- a/business_production/组件生产/skills/dialogue-single-choice-image-config/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,62 +0,0 @@ ---- -name: dialogue-single-choice-image-config -version: 1.0.0 -description: 图片单选类互动组件配置标准化规范，用于剧本中图片单选/图片单选-配图类型组件的标准化生成 -metadata: - requires: - permissions: ["sheets:spreadsheet"] - identity: bot ---- -# 图片单选组件配置规范 -## 适用场景 -当【类型】列内容为【图片单选】或【图片单选-配图】时，使用本规范生成组件配置 - - -## 文本输出规范（强制执行） - -所有输出的文本内容（台词、题目、选项、解析、音频文本、阅读文章等）必须遵守以下规则： - -1. 禁止 Markdown 标记：禁止使用 ** * __ _ 等加粗/斜体标识，也禁止使用 # > - 等块级 Markdown 语法。所有文本纯文本输出。 -2. 英式拼写优先：单词涉及英美式拼写差异时（如 colour/color、centre/center、travelling/traveling），统一选择英式拼写。 -3. 标点符号规范：严格区分全角/半角符号。中文内容使用全角标点（，。！？），英文内容使用半角标点（. , ! ?），不得混用。 - -## 配置格式 -### 字段要求 -1. 【任务标题】：结合剧情上下文设计语义化标题，点明互动核心，例如「查看公告板说明书」 -2. 【情境引入】：填写题目出现前的对话上下文，格式为「角色名 : 对话内容」 -3. 【互动内容】： - - 第一行：题目描述，末尾标注「（音频）」，目标对象用$符号包裹，例如`Find a $headset$ in the picture. （音频）` - - 第二部分：列出选项，编号为「00」「01」「02」... 依次排列 - - 第三部分：答案，格式为「答案：XX」（填写对应选项编号） - - 第四部分：辅助信息，格式为「辅助信息：XX 指“XXX”」，为目标词汇提供中文释义 -4. 【互动反馈】： - - 反馈台词要求：根据剧情上下文生成符合角色人设、场景逻辑的合适台词 - - 正确反馈格式：「正确 角色名 : 对话内容」 - - 错误反馈格式：「错误 角色名 : 对话内容」 -5. 【后置对话】：默认值为「无」 -## 完整示例 -``` -【任务标题】 -查看公告板说明书 - -【情境引入】 -Sarah: We've got a message from Rebecca. -User: Let's take a look. - -【互动内容】 -Find a $headset$ in the picture. （音频） -选项： -00 -01 -02 -答案： -01 -辅助信息：headset 指“耳机”。 - -【互动反馈】 -正确 Sarah ：What a cool headset! -错误 Sarah：That's not a headset. - -【后置对话】 -无 -``` diff --git a/business_production/组件配置/interactive-component-json/SKILL.md b/business_production/组件配置/interactive-component-json/SKILL.md index de1d4ad..63fd20c 100644 --- a/business_production/组件配置/interactive-component-json/SKILL.md +++ b/business_production/组件配置/interactive-component-json/SKILL.md @@ -28,7 +28,8 @@ metadata: 所有生成的 JSON 配置中,任何嵌入的文本内容(题目、选项、解析、台词等)必须遵守: 1. 禁止 Markdown 标记(`**` `*` `__` `_` `#` `>` `-`),纯文本输出 2. 英式拼写优先(colour/centre/travelling 等) -3. 标点符号规范:英文半角(. , ! ?),中文全角(,。!?),不混用 +3. 标点符号规范:英文半角(. , ! ? :),中文全角(,。!?：),不混用。特别注意:英文冒号必须用半角 `:`,不得用全角 `：` +4. 中英文混排空格规范:中文与英文/数字之间加半角空格(如"汇报 Jay 不配合"),纯中文或纯英文内容不加额外空格 ## 触发场景 diff --git a/business_production/组件配置/interactive-component-json/scripts/__pycache__/generate_json.cpython-312.pyc b/business_production/组件配置/interactive-component-json/scripts/__pycache__/generate_json.cpython-312.pyc index 53bbaa4..4e9dc3d 100644 Binary files a/business_production/组件配置/interactive-component-json/scripts/__pycache__/generate_json.cpython-312.pyc and b/business_production/组件配置/interactive-component-json/scripts/__pycache__/generate_json.cpython-312.pyc differ diff --git a/business_production/组件配置/interactive-component-json/scripts/__pycache__/validate_format.cpython-312.pyc b/business_production/组件配置/interactive-component-json/scripts/__pycache__/validate_format.cpython-312.pyc new file mode 100644 index 0000000..a3029cb Binary files /dev/null and b/business_production/组件配置/interactive-component-json/scripts/__pycache__/validate_format.cpython-312.pyc differ diff --git a/business_production/组件配置/interactive-component-json/scripts/validate_format.py b/business_production/组件配置/interactive-component-json/scripts/validate_format.py new file mode 100644 index 0000000..d738611 --- /dev/null +++ b/business_production/组件配置/interactive-component-json/scripts/validate_format.py @@ -0,0 +1,807 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +互动组件配置格式校验脚本 +覆盖全部 27 种中互动 + 15 种核心互动组件类型 +校验维度：通用规则 + 题型专属规则 + 拼写检查 + +用法: + python3 validate_format.py --type + python3 validate_format.py --file # 批量校验 + python3 validate_format.py --sheet # 飞书Sheet校验 +""" + +import re +import sys +import json +import argparse +from dataclasses import dataclass, field +from typing import List, Dict, Optional, Tuple +from enum import Enum + + +# ============================================================ +# 第一部分：题型格式特征定义（唯一真相源） +# ============================================================ + +class ComponentCategory(Enum): + MID = "mid" # 中互动 + CORE = "core" # 核心互动 + + +@dataclass +class FormatSpec: + """单个题型的格式规范""" + cn_name: str + cType: str + category: ComponentCategory + + # 题型特征标记 + has_blank_marker: bool = False # 题干必须有 ___ + has_options: bool = False # 有选项列表 + has_answer: bool = False # 有答案 + has_per_option_feedback: bool = False # 每个选项有独立反馈 + is_read_type: bool = False # 朗读型 + is_express_type: bool = False # 表达型 + is_sentence_build: bool = False # 组句型（选项为碎片，答案为拼接句） + is_fillin: bool = False # 挖空/填空型 + + # 文本规范 + question_lang: str = "" # 题干语言要求: "en" / "cn" / "" + option_format: str = "" # 选项格式: "word" / "fragment" / "sentence" / "letter" / "" + answer_format: str = "" # 答案格式: "word" / "sentence" / "index" / "" + + # 附加说明 + notes: str = "" + + +# ============================================================ +# 中互动组件格式规范（27种） +# ============================================================ + +MID_FORMAT_SPECS: Dict[str, FormatSpec] = { + "对话互动": FormatSpec( + cn_name="对话互动", cType="mid_sentence_dialogue", + category=ComponentCategory.MID, + is_read_type=True, + question_lang="en", + notes="朗读型，无选项无答案"), + "对话朗读": FormatSpec( + cn_name="对话朗读", cType="mid_dialog_repeat", + category=ComponentCategory.MID, + is_read_type=True, + question_lang="en", + notes="朗读型，无选项无答案"), + "对话表达": FormatSpec( + cn_name="对话表达", cType="mid_dialog_express", + category=ComponentCategory.MID, + is_express_type=True, + notes="表达型，有示例回答，无选项"), + "对话选读": FormatSpec( + cn_name="对话选读", cType="mid_dialog_select", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_per_option_feedback=True, + option_format="sentence", + notes="选项为完整句子，每个选项有独立反馈"), + "对话选择": FormatSpec( + cn_name="对话选择", cType="mid_dialog_choose", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_per_option_feedback=True, + option_format="sentence", + notes="选项为完整回复句，每个选项有独立反馈，选项需标注（音频）"), + "对话挖空": FormatSpec( + cn_name="对话挖空", cType="mid_dialog_fillin", + category=ComponentCategory.MID, + has_blank_marker=True, + has_options=True, + is_fillin=True, + question_lang="en", + option_format="word", + notes="题干必须是带 ___ 的英文句子，选项为填入空位的单词"), + "对话组句": FormatSpec( + cn_name="对话组句", cType="mid_dialog_sentence", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + is_sentence_build=True, + option_format="fragment", + answer_format="sentence", + notes="选项为句子片段，答案为拼接后的完整句"), + "信息描写": FormatSpec( + cn_name="信息描写", cType="mid_message_trace", + category=ComponentCategory.MID, + has_answer=True, + answer_format="word", + notes="答案为单词/短语"), + "信息拼词": FormatSpec( + cn_name="信息拼词", cType="mid_message_spell", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + option_format="letter", + answer_format="word", + notes="选项为字母，答案为拼成的单词"), + "信息组句": FormatSpec( + cn_name="信息组句", cType="mid_message_combine", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + is_sentence_build=True, + option_format="fragment", + answer_format="sentence", + notes="选项为句子片段，答案为拼接后的完整句"), + "信息补词": FormatSpec( + cn_name="信息补词", cType="mid_message_fillin", + category=ComponentCategory.MID, + has_answer=True, + answer_format="word", + notes="答案为单词"), + "信息填词": FormatSpec( + cn_name="信息填词", cType="mid_message_word", + category=ComponentCategory.MID, + has_answer=True, + answer_format="word", + notes="答案为单词/短语"), + "信息填句": FormatSpec( + cn_name="信息填句", cType="mid_message_sentence", + category=ComponentCategory.MID, + has_answer=True, + answer_format="sentence", + notes="答案为完整句子"), + "物品互动": FormatSpec( + cn_name="物品互动", cType="mid_vocab_item", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + option_format="word", + notes="选项为单词"), + "图片互动": FormatSpec( + cn_name="图片互动", cType="mid_vocab_image", + category=ComponentCategory.MID, + has_answer=True, + notes="答案为坐标/区域标识"), + "图片单选": FormatSpec( + cn_name="图片单选", cType="mid_image_choose", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + answer_format="index", + notes="答案为选项索引"), + "图片多选": FormatSpec( + cn_name="图片多选", cType="mid_image_multiple", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + answer_format="index", + notes="答案为选项索引列表"), + "图片有序": FormatSpec( + cn_name="图片有序", cType="mid_image_sequence", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + answer_format="index", + notes="答案为排序索引"), + "图片拖拽": FormatSpec( + cn_name="图片拖拽", cType="mid_image_drag", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + answer_format="index", + notes="答案为拖拽目标索引"), + "材料互动": FormatSpec( + cn_name="材料互动", cType="mid_sentence_material", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + notes="选项为材料/句子"), + "指令互动": FormatSpec( + cn_name="指令互动", cType="mid_vocab_instruction", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + notes="选项为指令"), + "挖空互动": FormatSpec( + cn_name="挖空互动", cType="mid_grammar_cloze", + category=ComponentCategory.MID, + has_blank_marker=True, + has_options=True, + has_answer=True, + is_fillin=True, + question_lang="en", + option_format="word", + notes="题干必须是带 ___ 的英文句子，选项为填入空位的单词"), + "组句互动": FormatSpec( + cn_name="组句互动", cType="mid_grammar_sentence", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + has_answer=True, + is_sentence_build=True, + option_format="fragment", + answer_format="sentence", + notes="选项为句子片段，答案为拼接后的完整句"), + "填词互动": FormatSpec( + cn_name="填词互动", cType="mid_vocab_fillBlank", + category=ComponentCategory.MID, + has_answer=True, + answer_format="word", + notes="答案为单词"), + "语音互动": FormatSpec( + cn_name="语音互动", cType="mid_sentence_voice", + category=ComponentCategory.MID, + has_options=True, + notes="语音类选项"), + "造句互动": FormatSpec( + cn_name="造句互动", cType="mid_sentence_makeSentence", + category=ComponentCategory.MID, + is_express_type=True, + notes="造句型，自由输出"), + "发音互动": FormatSpec( + cn_name="发音互动", cType="mid_pron_pron", + category=ComponentCategory.MID, + is_read_type=True, + notes="发音型，朗读输出"), +} + + +# ============================================================ +# 核心互动组件格式规范（15种） +# ============================================================ + +CORE_FORMAT_SPECS: Dict[str, FormatSpec] = { + "合作阅读": FormatSpec( + cn_name="合作阅读", cType="core_reading_order", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "看图选词": FormatSpec( + cn_name="看图选词", cType="core_reading_imageDrag", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "口语快答": FormatSpec( + cn_name="口语快答", cType="core_speaking_reply", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "口语独白": FormatSpec( + cn_name="口语独白", cType="core_speaking_monologue", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "口语妙问": FormatSpec( + cn_name="口语妙问", cType="core_speaking_inquiry", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "看图说话": FormatSpec( + cn_name="看图说话", cType="core_speaking_image", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "口语探讨": FormatSpec( + cn_name="口语探讨", cType="core_speaking_discuss", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "合作听力": FormatSpec( + cn_name="合作听力", cType="core_listening_order", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "听力拖拽": FormatSpec( + cn_name="听力拖拽", cType="core_listening_drag", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "听力选择": FormatSpec( + cn_name="听力选择", cType="core_listening_choose", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "写作互动": FormatSpec( + cn_name="写作互动", cType="core_writing_questionMakeSentence", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "看图组句": FormatSpec( + cn_name="看图组句", cType="core_writing_imgMakeSentence", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "看图撰写": FormatSpec( + cn_name="看图撰写", cType="core_writing_imgWrite", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "邮件组句": FormatSpec( + cn_name="邮件组句", cType="core_writing_questionMakeSentence", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), + "邮件撰写": FormatSpec( + cn_name="邮件撰写", cType="core_writing_questionWrite", + category=ComponentCategory.CORE, + notes="核心互动，JSON结构见 core-content-json-standard"), +} + + +# 合并所有格式规范 +ALL_FORMAT_SPECS = {**MID_FORMAT_SPECS, **CORE_FORMAT_SPECS} + +# 配图后缀变体映射（剥离后缀后查主表） +PICTURE_VARIANTS = { + "对话朗读-配图": "对话朗读", + "对话表达-配图": "对话表达", + "对话选读-配图": "对话选读", + "对话选择-配图": "对话选择", + "对话挖空-配图": "对话挖空", + "对话组句-配图": "对话组句", + "图片单选-配图": "图片单选", +} + + +# ============================================================ +# 第二部分：通用校验规则 +# ============================================================ + +class Severity(Enum): + ERROR = "🔴" # 必须修复 + WARN = "🟡" # 建议修复 + INFO = "⚪" # 提示 + + +@dataclass +class Violation: + severity: Severity + rule: str + detail: str + location: str = "" + + +def resolve_type(cn_type: str) -> Tuple[Optional[FormatSpec], str]: + """解析组件类型名，处理配图后缀变体""" + cn_type = cn_type.strip() + # 精确匹配 + if cn_type in ALL_FORMAT_SPECS: + return ALL_FORMAT_SPECS[cn_type], cn_type + # 配图变体 + if cn_type in PICTURE_VARIANTS: + base = PICTURE_VARIANTS[cn_type] + return ALL_FORMAT_SPECS.get(base), cn_type + # 模糊匹配（去除末尾数字） + m = re.match(r'^(.+?)\d*$', cn_type) + if m: + base = m.group(1).strip() + if base in ALL_FORMAT_SPECS: + return ALL_FORMAT_SPECS[base], cn_type + return None, cn_type + + +# ============================================================ +# 通用规则检查 +# ============================================================ + +def check_title_spacing(text: str) -> List[Violation]: + """检查标题中中英文混排空格""" + violations = [] + for line in text.split('\n'): + if '【任务标题】' in line: + title = line.replace('【任务标题】', '').strip() + # 中文字符后紧跟英文字母（缺空格） + issues = re.finditer(r'([\u4e00-\u9fff])([A-Za-z])', title) + for m in issues: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "中英文混排缺空格", + f"标题'{title}'中'{m.group(1)}{m.group(2)}'之间应加半角空格", + f"【任务标题】" + )) + # 英文字母后紧跟中文字符（缺空格） + issues = re.finditer(r'([A-Za-z])([\u4e00-\u9fff])', title) + for m in issues: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "中英文混排缺空格", + f"标题'{title}'中'{m.group(1)}{m.group(2)}'之间应加半角空格", + f"【任务标题】" + )) + return violations + + +def check_feedback_colon(text: str) -> List[Violation]: + """检查反馈中角色名冒号格式：应为 '角色名: 台词'，冒号前无空格，冒号为英文半角""" + violations = [] + # 匹配反馈行中的 "角色名 : 台词"（冒号前有空格） + pattern_space = re.compile(r'([A-Z][a-zA-Z]*)\s+:\s') + for m in pattern_space.finditer(text): + name = m.group(1) + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "反馈冒号前多余空格", + f"'{name} :' 应改为 '{name}:'", + "【互动反馈】" + )) + # 匹配中文冒号 + pattern_cn_colon = re.compile(r'([A-Z][a-zA-Z]*)\s*：') + for m in pattern_cn_colon.finditer(text): + name = m.group(1) + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "反馈冒号使用了中文冒号", + f"'{name}：' 应改为 '{name}:'", + "【互动反馈】" + )) + return violations + + +def check_markdown(text: str) -> List[Violation]: + """检查是否使用了 Markdown 标记""" + violations = [] + # 检查加粗/斜体，排除 ___（挖空标记） + # ** 和 __ 是加粗，* 和 _ 是斜体 + if '**' in text: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "禁止使用 Markdown 加粗标记", + "发现 '**' 标记", + "" + )) + # __ 检查：排除 ___（连续三个下划线是挖空标记） + # 检查是否有 __ 但不是 ___ 的一部分 + stripped = text.replace('___', '') # 移除挖空标记 + if '__' in stripped: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "禁止使用 Markdown 加粗标记", + "发现 '__' 标记（非挖空标记 ___）", + "" + )) + # * 检查：排除 **（已单独检查） + if re.search(r'(? List[Violation]: + """检查常见拼写错误""" + violations = [] + common_errors = { + 'shoud': 'should', + 'becasue': 'because', + 'thier': 'their', + 'recieve': 'receive', + 'teh': 'the', + 'adn': 'and', + 'writting': 'writing', + 'lisence': 'license', + 'occured': 'occurred', + 'untill': 'until', + } + words = re.findall(r'\b\w+\b', text) + for word in words: + lower = word.lower() + if lower in common_errors: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "拼写错误", + f"'{word}' 应为 '{common_errors[lower]}'", + "" + )) + return violations + + +def check_punctuation(text: str) -> List[Violation]: + """检查标点符号规范""" + violations = [] + # 英文内容中的中文标点 + # 在【互动内容】区域检查 + content_match = re.search(r'【互动内容】\n(.*?)(?=【|$)', text, re.DOTALL) + if content_match: + content = content_match.group(1) + # 检查英文句子中的中文标点 + for cn_punct, en_punct in [('，', ','), ('。', '.'), ('！', '!'), ('？', '?'), ('：', ':')]: + if cn_punct in content: + # 只报告在英文语境中的（简单判断：前后有英文字母） + for m in re.finditer(rf'[A-Za-z]\s*{re.escape(cn_punct)}\s*[A-Za-z]', content): + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "英文内容中使用了中文标点", + f"'{cn_punct}' 应改为 '{en_punct}'", + "【互动内容】" + )) + return violations + + +# ============================================================ +# 题型专属规则检查 +# ============================================================ + +def check_blank_marker(text: str, spec: FormatSpec) -> List[Violation]: + """挖空类题型：检查题干是否包含 ___ 标记""" + violations = [] + if not spec.has_blank_marker: + return violations + + content_match = re.search(r'【互动内容】\n(.*?)(?=【|$)', text, re.DOTALL) + if content_match: + content = content_match.group(1) + if '___' not in content: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + f"{spec.cn_name} 题干缺少 ___ 挖空标记", + "题干必须包含 '___' 表示需要填空的位置。" + "正确格式示例：'He doesn't ___ to tell us!'", + "【互动内容】" + )) + return violations + + +def check_question_language(text: str, spec: FormatSpec) -> List[Violation]: + """检查题干语言是否符合要求""" + violations = [] + if not spec.question_lang: + return violations + + content_match = re.search(r'【互动内容】\n(.*?)(?=【|$)', text, re.DOTALL) + if not content_match: + return violations + + content = content_match.group(1) + # 取第一行非空、非"要求："、非"题目："的内容作为题干 + lines = [l.strip() for l in content.split('\n') if l.strip() + and not l.strip().startswith('要求') + and not l.strip().startswith('题目') + and not l.strip().startswith('选项') + and not l.strip().startswith('答案') + and not l.strip().startswith('辅助')] + + if spec.question_lang == "en" and lines: + first_line = lines[0] + # 检查是否以中文为主（超过50%中文字符） + cn_chars = len(re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]', first_line)) + total_chars = len(first_line.replace(' ', '')) + if total_chars > 0 and cn_chars / total_chars > 0.5: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + f"{spec.cn_name} 题干应为英文", + f"当前题干以中文为主: '{first_line[:60]}...'", + "【互动内容】" + )) + return violations + + +def check_options_format(text: str, spec: FormatSpec) -> List[Violation]: + """检查选项格式""" + violations = [] + if not spec.has_options: + return violations + + # 提取选项 + options = re.findall(r'选项\d+[：:]\s*(.+)', text) + if not options: + # 可能是"选项："后跟列表的格式 + opt_match = re.search(r'选项[：:]\s*\n?(.*?)(?=答案|辅助|【|$)', text, re.DOTALL) + if opt_match: + options = [o.strip() for o in opt_match.group(1).split('\n') if o.strip()] + + if spec.has_per_option_feedback: + # 对话选择/对话选读：每个选项必须有反馈 + feedback_count = len(re.findall(r'反馈\s*\w+\s*:', text)) + if feedback_count < len(options): + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + f"{spec.cn_name} 选项缺少逐项反馈", + f"有 {len(options)} 个选项但只有 {feedback_count} 条反馈", + "【互动内容】" + )) + + if spec.is_sentence_build: + # 组句型：检查是否有"答案"行 + if '答案' not in text: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + f"{spec.cn_name} 缺少答案行", + "组句型必须有'答案：'行，给出拼接后的完整句子", + "【互动内容】" + )) + # 选项应为片段，答案应为完整句 + answer_match = re.search(r'答案[：:]\s*(.+)', text) + if answer_match and options: + answer = answer_match.group(1).strip() + # 简单检查：答案应该比单个选项长 + max_opt_len = max(len(o) for o in options) + if len(answer) <= max_opt_len * 1.5: + violations.append(Violation( + Severity.WARN, + f"{spec.cn_name} 答案可能不是完整拼接句", + f"答案'{answer}'长度与选项片段接近", + "【互动内容】" + )) + + return violations + + +def check_audio_marker(text: str, spec: FormatSpec) -> List[Violation]: + """检查需要音频标记的题型""" + violations = [] + # 对话选择、对话选读、对话挖空、对话组句：选项/题干后应有（音频） + audio_types = {"对话选择", "对话选读", "对话挖空", "对话组句"} + if spec.cn_name not in audio_types: + return violations + + content_match = re.search(r'【互动内容】\n(.*?)(?=【|$)', text, re.DOTALL) + if content_match: + content = content_match.group(1) + # 检查是否有（音频）标记 + if '（音频）' not in content and '(音频)' not in content: + violations.append(Violation( + Severity.WARN, + f"{spec.cn_name} 缺少（音频）标记", + "对话类组件应在选项或题干后标注（音频）", + "【互动内容】" + )) + return violations + + +def check_no_options_when_not_expected(text: str, spec: FormatSpec) -> List[Violation]: + """非选项型组件不应出现选项""" + violations = [] + if spec.has_options: + return violations + + if re.search(r'选项\d*[：:]', text): + violations.append(Violation( + Severity.WARN, + f"{spec.cn_name} 不应包含选项", + f"该题型为{spec.notes}，但配置中出现了选项", + "【互动内容】" + )) + return violations + + +# ============================================================ +# 第三部分：主校验入口 +# ============================================================ + +def validate(teaching_config: str, cn_type: str) -> List[Violation]: + """ + 校验单个组件配置 + + Args: + teaching_config: 组件配置文本（teaching_config 字段内容） + cn_type: 组件中文类型名（如 "对话挖空"、"对话挖空12"） + + Returns: + 违规列表 + """ + spec, resolved_type = resolve_type(cn_type) + violations = [] + + if spec is None: + violations.append(Violation( + Severity.ERROR, + "未知组件类型", + f"'{cn_type}' 不在已知的 27 种中互动或 15 种核心互动类型中", + "" + )) + return violations + + # ---- 通用规则 ---- + violations.extend(check_title_spacing(teaching_config)) + violations.extend(check_feedback_colon(teaching_config)) + violations.extend(check_markdown(teaching_config)) + violations.extend(check_spelling(teaching_config)) + violations.extend(check_punctuation(teaching_config)) + + # ---- 题型专属规则 ---- + violations.extend(check_blank_marker(teaching_config, spec)) + violations.extend(check_question_language(teaching_config, spec)) + violations.extend(check_options_format(teaching_config, spec)) + violations.extend(check_audio_marker(teaching_config, spec)) + violations.extend(check_no_options_when_not_expected(teaching_config, spec)) + + return violations + + +def format_report(violations: List[Violation], cn_type: str = "") -> str: + """格式化输出校验报告""" + if not violations: + return "✅ 全部通过" + + errors = [v for v in violations if v.severity == Severity.ERROR] + warns = [v for v in violations if v.severity == Severity.WARN] + infos = [v for v in violations if v.severity == Severity.INFO] + + lines = [] + if cn_type: + lines.append(f"📋 校验结果: {cn_type}") + lines.append(f" 🔴 错误: {len(errors)} 🟡 警告: {len(warns)} ⚪ 提示: {len(infos)}") + lines.append("") + + for v in violations: + lines.append(f" {v.severity.value} [{v.rule}] {v.detail}") + if v.location: + lines.append(f" 位置: {v.location}") + + return '\n'.join(lines) + + +# ============================================================ +# 第四部分：CLI 入口 +# ============================================================ + +def main(): + parser = argparse.ArgumentParser( + description="互动组件配置格式校验脚本", + formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter, + epilog=""" +示例: + # 校验单个组件 + python3 validate_format.py "【任务标题】汇报Jay不配合\\n..." --type "对话挖空" + + # 从 stdin 读取 + echo "..." | python3 validate_format.py --type "对话组句" --stdin + + # 列出所有支持的题型 + python3 validate_format.py --list-types + """ + ) + parser.add_argument('config_text', nargs='?', help='组件配置文本') + parser.add_argument('--type', '-t', required=False, help='组件中文类型名') + parser.add_argument('--stdin', action='store_true', help='从 stdin 读取配置文本') + parser.add_argument('--list-types', action='store_true', help='列出所有支持的题型') + parser.add_argument('--json', action='store_true', help='以 JSON 格式输出') + + args = parser.parse_args() + + if args.list_types: + print("=== 中互动组件（27种）===") + for name, spec in MID_FORMAT_SPECS.items(): + flags = [] + if spec.has_blank_marker: flags.append("___标记") + if spec.has_options: flags.append("选项") + if spec.has_answer: flags.append("答案") + if spec.has_per_option_feedback: flags.append("逐项反馈") + if spec.is_read_type: flags.append("朗读") + if spec.is_express_type: flags.append("表达") + if spec.is_sentence_build: flags.append("组句") + print(f" {name:12s} | {', '.join(flags) if flags else '(无特殊标记)'}") + print("\n=== 核心互动组件（15种）===") + for name in CORE_FORMAT_SPECS: + print(f" {name}") + return + + if not args.type: + print("❌ 必须指定 --type 参数", file=sys.stderr) + sys.exit(1) + + if args.stdin: + config_text = sys.stdin.read() + elif args.config_text: + config_text = args.config_text + else: + print("❌ 必须提供配置文本（参数或 --stdin）", file=sys.stderr) + sys.exit(1) + + violations = validate(config_text, args.type) + + if args.json: + result = { + "type": args.type, + "passed": len(violations) == 0, + "error_count": len([v for v in violations if v.severity == Severity.ERROR]), + "warn_count": len([v for v in violations if v.severity == Severity.WARN]), + "violations": [ + {"severity": v.severity.value, "rule": v.rule, "detail": v.detail, "location": v.location} + for v in violations + ] + } + print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) + else: + print(format_report(violations, args.type)) + + # 有错误时返回非零 + if any(v.severity == Severity.ERROR for v in violations): + sys.exit(1) + + +if __name__ == '__main__': + main() diff --git a/classify_l2.py b/classify_l2.py deleted file mode 100644 index 7203d7b..0000000 --- a/classify_l2.py +++ /dev/null @@ -1,48 +0,0 @@ -import pandas as pd -import re - -file_kb = r'/root/.openclaw/workspace-xiaoyan/business_knowledge/L2单词表/L2知识库-三级+A2.xlsx' -df = pd.read_excel(file_kb) - -# 分类关键词映射 (中文释义关键词 -> 分类) -# 优先级从高到低排列 -CATEGORY_RULES = [ - # === 功能词（语法语用相关） === - ('功能词-代词与指代', ['代词', '谁', '什么', '哪', '这', '那', '它', '他', '她', '我', '你', '我们', '你们', '他们', '她们', '它们', '自己', '某人', '任何人', '没人', '每个人', '所有人', '一切', '无任何', '没有东西', '没有', '互相', '彼此', '某物', '某事', '某处', '任何地方', '到处']), - ('功能词-连词', ['conj', '连词', '如果', '虽然', '尽管', '因为', '所以', '但是', '然而', '无论', '是否', '当……时', '引导从句', '也不', '或者', '和', '与', '等等', '比', '比较', '自从', '直到', '除非']), - ('功能词-介词', ['prep', '介词', '在……', '关于', '沿着', '顺着', '通过', '靠', '被', '由', '用', '使用', '没有', '不用', '属于', '除……之外', '朝着', '向', '朝', '为了', '获取', '交换', '换取', '出售', '售卖', '表示位置', '表示意义', '制成', '在…期间', '每', '每一', '经过', '覆盖', '对面', '紧邻', '旁边', '之内', '上面', '下面', '低于', '未满', '不迟于', '之前', '之后', '之中', '之间', '连接', '离开', '进入', '里面', '变成', '转入', '也', '此外', '至少', '顺便', '附带', '由于', '当然不']), - ('功能词-助动词与情态', ['助动词', '情态', '能', '会', '可以', '必须', '一定', '应该', '应当', '也许', '可能', '将', '想要', '愿意', '提议', '建议', '用于征求意见', '用于构成', '反问', '介意', '在乎', '不必', '无需', '不得不', '打算']), - ('功能词-冠词与限定词', ['det', '限定词', '冠词', '一个', '某个', '全部', '所有', '足够', '充足', '更多', '再', '最', '极', '最多', '大多数', '几乎所有', '几个', '若干', '一些', '一半', '半个', '如此', '这样', '例如', '诸如', '上一个', '前一个', '最后', '最终', '最近', '最新', '另一', '二者之一', '两者都不', '各种各样', '各类', '不再', '再也不']), - ('功能词-副词性小品词', ['adv', '副词', '大约', '以上', '超过', '横穿', '实际上', '以前', '再次', '向前', '几乎', '独自', '大声', '已经', '一直', '总是', '永远', '不再', '再也不', '尽管', '不管怎样', '无论如何', '反正', '远离', '非常', '极其', '最好', '更好', '仔细', '当然', '轻松', '尤其', '特别', '甚至', '连……都', '曾经', '任何时候', '精确', '恰好', '快速地', '迅速地', '终于', '首先', '将来', '今后', '向前', '前进', '更多', '艰难', '几乎不', '立即', '代替', '刚刚', '马上', '立刻', '稍后', '至少', '现场直播', '长时间', '长久', '通常', '相当', '颇', '不少', '确实', '实在', '真的', '仍然', '笔直', '突然', '一起', '不太', '两次', '两倍', '双的', '不幸', '自愿', '通常', '每周', '非常', '何时', '何处', '为何', '怎么', '怎样', '如何', '询问健康状况', '你好', '您好', '给', '给你', '这里', '在这儿', '方式', '那里', '现在', '如今', '刚才', '尽快', '不久', '很快', '那么', '因此', '所以', '等等', '这样', '如此', '也', '此外', '不客气', '人们', '至今', '尚未', '没关系', '好吧', '少量', '小块', '一点', '少许', '部分', '在……里', '外出', '关闭', '停用', '休假', '不工作', '脱掉', '移除', '向上', '高处', '转过来', '楼上', '楼下', '向东', '向西', '向南', '向北', '早期', '初期', '提前', '以前', '之前']), - - # === 实体名词 === - ('动物', ['动物', '狗', '猫', '鸟', '鱼', '马', '牛', '羊', '猪', '鸡', '鸭', '鹅', '兔', '鼠', '蛇', '龙', '猴', '象', '虎', '狮', '熊', '狼', '狐狸', '鹿', '蛙', '龟', '鳄', '鲸', '鲨', '鹰', '蝴蝶', '蜘蛛', '昆虫', '恐龙', '宠物', '幼兽', '翅膀', '动物园', '野生', '打猎', '狩猎']), - ('食物与饮品', ['食物', '饮品', '饮料', '水果', '蔬菜', '肉', '鱼', '面包', '蛋糕', '饼干', '糖果', '巧克力', '冰淇淋', '奶酪', '黄油', '奶油', '酸奶', '牛奶', '果汁', '水', '茶', '咖啡', '可乐', '酒', '啤酒', '香槟', '汉堡', '三明治', '披萨', '比萨', '面条', '米饭', '汤', '沙拉', '鸡蛋', '火腿', '香肠', '牛排', '猪肉', '羊肉', '鸡肉', '牛肉', '豆腐', '玉米', '土豆', '番茄', '黄瓜', '蘑菇', '辣椒', '大蒜', '洋葱', '胡萝卜', '卷心菜', '草莓', '甜瓜', '芒果', '香蕉', '苹果', '橙子', '柠檬', '葡萄', '西瓜', '桃子', '梨', '樱桃', '菠萝', '椰子', '坚果', '花生', '豆', '豌豆', '麦片', '粥', '米饭', '面粉', '糖', '盐', '胡椒', '油', '醋', '酱', '果酱', '蜂蜜', '咖喱', '菜单', '食谱', '烹饪', '厨艺', '厨具', '烤箱', '锅', '碗', '盘子', '餐叉', '勺子', '筷子', '杯子', '马克杯', '菜单', '主菜', '菜品', '零食', '快餐', '野餐', '烧烤', '烘焙', '煮', '炸', '烤', '煎', '炒', '蒸', '美味', '可口', '好吃', '新鲜的', '饮食', '餐', '饭', '早餐', '午餐', '晚餐', '正餐', '甜点', '甜食', '曲奇', '薯片', '罐头', '矿泉水', '软饮料', '柠檬水', '外卖', '食堂']), - ('衣物与配饰', ['衣物', '衣服', '服装', '穿着', '穿', '戴', '帽子', '衬衫', '裤子', '裙子', '鞋', '袜子', '外套', '夹克', '毛衣', '套装', '领带', '腰带', '手套', '围巾', '泳衣', '制服', '靴子', '运动鞋', '拖鞋', '凉鞋', '配饰', '首饰', '珠宝', '项链', '耳环', '手镯', '手链', '戒指', '手表', '眼镜', '太阳镜', '钱包', '背包', '行李箱', '雨衣', '口袋', '纽扣', '拉链', '皮革', '丝绸', '羊毛', '棉花', '毛皮', '皮草', '化妆品', '香水', '洗发水', '肥皂', '梳子', '毛巾', '纸巾', '牙刷', '牙膏']), - ('身体部位', ['身体', '部位', '头', '脸', '眼睛', '鼻子', '嘴巴', '耳朵', '牙齿', '舌头', '脖子', '喉咙', '肩膀', '手臂', '手', '手指', '指甲', '胸部', '背部', '腹部', '腿', '膝盖', '脚', '脚趾', '皮肤', '骨头', '肌肉', '血液', '心脏', '大脑', '头发', '胡子', '金发', '红发', '尸体']), - ('家居与房屋', ['家居', '房屋', '房子', '家', '房间', '客厅', '卧室', '厨房', '浴室', '厕所', '卫生间', '阳台', '花园', '车库', '院子', '门', '窗户', '地板', '天花板', '墙壁', '楼梯', '电梯', '家具', '桌子', '椅子', '床', '沙发', '书架', '书柜', '柜子', '橱柜', '抽屉', '灯', '镜子', '地毯', '窗帘', '枕头', '被子', '毯子', '床单', '毛巾', '钟', '闹钟', '日历', '钥匙', '锁', '垃圾桶', '水槽', '水龙头', '浴缸', '洗衣机', '洗碗', '家务', '扫', '清洁', '打扫', '整理', '收拾']), - ('地点与建筑', ['地点', '建筑', '建筑物', '地方', '场所', '城市', '城镇', '乡村', '村庄', '街道', '路', '道路', '桥', '桥梁', '公园', '广场', '市场', '商店', '超市', '商场', '购物中心', '百货', '饭馆', '餐厅', '旅馆', '酒店', '银行', '邮局', '医院', '药店', '警察局', '消防站', '加油站', '车站', '机场', '港口', '码头', '教堂', '寺庙', '清真寺', '博物馆', '图书馆', '剧院', '电影院', '体育场', '游泳池', '健身房', '俱乐部', '酒吧', '咖啡馆', '食堂', '学校', '大学', '学院', '工厂', '公司', '办公室', '实验室', '城堡', '宫殿', '塔', '地址', '入口', '出口', '走廊', '站台', '社区', '街区', '角落', '区域', '首都', '国家', '故乡', '家乡', '外国', '国外', '岛屿', '沙漠', '海岸', '海滩', '海边', '海港', '港口', '港湾']), - ('学习用品', ['学习用品', '文具', '笔', '铅笔', '钢笔', '圆珠笔', '粉笔', '橡皮', '尺子', '书包', '笔记本', '教科书', '课本', '字典', '词典', '书', '纸', '试卷', '文件', '文件夹', '信封', '邮票', '胶水', '剪刀', '黑板', '白板', '黑板擦', '计算器', '地图', '地球仪', '课程表', ' timetable']), - ('自然世界', ['自然', '世界', '环境', '大自然', '宇宙', '地球', '太阳', '月亮', '星星', '行星', '天空', '空气', '云', '风', '雨', '雪', '冰', '雾', '闪电', '雷', '暴风雨', '雷暴', '洪水', '地震', '火', '火灾', '森林', '树', '花', '草', '叶子', '竹子', '木头', '木材', '石头', '岩石', '土壤', '土地', '陆地', '山', '河', '湖', '海', '海洋', '水', '沙滩', '贝壳', '风景', '景色', '景观', '污染', '回收', '垃圾', '废物', '气候', '温度', '度', '度数', '热', '冷', '暖', '凉', '季节', '春', '夏', '秋', '冬', '天气', '晴', '阴', '多云', '有雾', '下雨', '下雪', '刮风', '阵雨']), - ('交通与出行', ['交通', '出行', '旅行', '旅游', '车', '汽车', '公交车', '公共汽车', '出租车', '火车', '地铁', '飞机', '轮船', '船', '自行车', '摩托车', '有轨电车', '卡车', '货车', '长途客车', '小型摩托车', '滑板车', '交通信号灯', '红绿灯', '十字路口', '高速公路', '铁路', '道路', '路线', '旅程', '旅行', '出行', '观光', '导游', '旅游指南', '护照', '签证', '行李', '地图', '指南', '机票', '车票', '站台', '航班', '飞行', '驾驶执照', '驾照', '停车', '乘车', '乘坐', '骑', '划船', '帆船', '冲浪', '潜水', '远足', '徒步', '露营', '野营', '帐篷', '睡袋', '游客', '乘客', '飞行员', '司机', '头盔', '安全带', '轮胎', '引擎', '汽油', '燃气', '加油站', '车库', '延误', '到达', '离开', '出发', '返回', '穿过', '越过', '横穿', '转弯', '速度', '公里', '英里', '米', '厘米']), - ('科技', ['科技', '技术', '计算机', '电脑', '手机', '电话', '互联网', '网络', '网站', '网页', '软件', '程序', '应用', '应用程序', '数码', '数字的', '电子', '电子的', '电动的', '电', '电池', '充电', '屏幕', '键盘', '鼠标', '打印机', '打印', '复印', '扫描', '摄像头', '相机', '数码相机', '照片', '摄影', '摄影师', '拍照', '自拍', '视频', '音频', '音乐播放器', 'MP3', '耳机', '扬声器', '麦克风', '电视', '频道', '节目', '广播', '收音机', '机器人', '人工智能', 'AI', '火箭', '卫星', '太空', '信息技术', 'IT', '个人电脑', 'PC', '笔记本电脑', '平板', '社交媒体', '短信', '发短信', '邮件', '电子邮件', '上网', '浏览', '下载', '上传', '点击', '链接', '密码', '文件', '文档', '文件夹', '保存', '复制', '粘贴', '删除', '病毒', '软件', '硬件', '数据', '数据库', '编码', '编程', 'WiFi', '无线网络']), - ('颜色与形状', ['颜色', '色彩', '红色', '蓝色', '绿色', '黄色', '黑色', '白色', '紫色', '橙色', '粉色', '灰色', '棕色', '褐色', '金色', '银色', '米色', '浅色', '鲜艳', '形状', '圆形', '方形', '三角形', '线条', '方框', '符号']), - - # === 人物与社会 === - ('人物与社会', ['人物', '人', '男人', '女人', '男孩', '女孩', '儿童', '孩子', '婴儿', '成人', '老人', '年轻人', '青少年', '少年', '青年', '先生', '女士', '夫人', '小姐', '绅士', '朋友', '男朋友', '女朋友', '家庭', '家人', '父母', '父亲', '母亲', '爸爸', '妈妈', '兄弟', '姐妹', '儿子', '女儿', '丈夫', '妻子', '爷爷', '奶奶', '外公', '外婆', '孙子', '孙女', '叔叔', '阿姨', '亲戚', '邻居', '客人', '主人', '女主人', '东道主', '公民', '人们', '人群', '人类', '民族', '社会', '文化', '传统', '历史', '国王', '女王', '王子', '公主', '皇帝', '女皇', '英雄', '名人', '明星', '粉丝', '成员', '伙伴', '同事', '笔友', '婚礼', '结婚', '已婚', '出生', '生日', '节日', '圣诞节', '新年', '庆祝', '祝贺', '礼物', '卡片', '明信片', '邀请', '派对', '聚会', '烟花', '灯笼', '气球', '蜡烛', '慈善', '捐赠', '志愿者', '社区', '政府', '法律', '规则', '军队', '士兵', '战士', '战争', '和平', '安全', '危险', '风险', '紧急情况', '事故', '灾难', '火灾', '警察', '消防员', '救护车', '犯罪', '偷窃', '欺骗', '欺负', '欺凌', '惩罚', '攻击', '战斗', '杀死', '枪', '武器']), - ('职业', ['职业', '工作', '教师', '老师', '学生', '医生', '护士', '牙医', '兽医', '药剂师', '科学家', '工程师', '机械师', '程序员', '设计师', '建筑师', '律师', '法官', '警察', '消防员', '士兵', '军人', '飞行员', '宇航员', '司机', '厨师', '服务员', '男服务员', '女服务员', '店员', '售货员', '销售员', '经理', '秘书', '接待员', '会计', '商人', '男商人', '女商人', '导演', '演员', '男演员', '女演员', '歌手', '舞者', '音乐家', '艺术家', '画家', '作家', '诗人', '记者', '新闻工作者', '摄影师', '运动员', '足球运动员', '跑步者', '探险家', '导游', '邮递员', '清洁工', '家庭主妇', '农夫', '农民', '渔夫', '工人', '员工', '老板', '雇主', '雇员', '同事', '专家', '先锋', '初学者', '小学生', '校长', '博士', '医生', '学位证书', '毕业', '培训', '面试', '采访', '简历', '申请', '雇佣', '解雇', '工资', '薪水', '挣钱', '赚钱', '退休', '职业', '工作']), - ('人物特征', ['特征', '外貌', '长相', '性格', '品质', '年龄', '岁', '年轻', '年老', '高', '矮', '胖', '瘦', '苗条', '漂亮', '美丽', '英俊', '好看', '丑陋', '可怕', '吓人', '白皙', '金发', '卷发', '直发', '聪明', '智慧', '愚蠢', '笨', '勇敢', '胆小', '害羞', '诚实', '善良', '友好', '礼貌', '粗鲁', '懒惰', '勤奋', '努力', '认真', '严肃', '幽默', '有趣', '无聊', '乏味', '疯狂', '奇怪', '正常', '普通', '特别', '特殊', '不同', '相似', '相同', '一样', '活泼', '精力充沛', '有创造力', '有吸引力', '自信', '自豪', '骄傲', '耐心', '严格', '负责', '细心', '粗心', '小心', '谨慎', '好奇', '勇敢', '强壮', '虚弱', '差', '瞎', '聋', '残疾']), - - # === 抽象概念 === - ('时间', ['时间', '日期', '星期', '月份', '年', '月', '日', '天', '小时', '分钟', '秒', '时刻', '片刻', '现在', '如今', '过去', '未来', '将来', '以前', '之前', '以后', '之后', '后来', '早上', '上午', '下午', '中午', '正午', '晚上', '夜晚', '夜间', '午夜', '今天', '明天', '昨天', '今晚', '周末', '工作日', '假期', '假日', '学期', '时代', '世纪', '日历', '时间表', '时刻表', '课程表', '一月', '二月', '三月', '四月', '五月', '六月', '七月', '八月', '九月', '十月', '十一月', '十二月', '星期一', '星期二', '星期三', '星期四', '星期五', '星期六', '星期日', '周日', '周末', '春天', '夏天', '秋天', '冬天', '春季', '夏季', '秋季', '冬季', '开始', '开端', '结束', '末端', '最后', '最终', '持续', '进行', '永远', '永久', '曾经', '已经', '尚未', '至今', '仍然', '还', '刚刚', '马上', '立刻', '立即', '尽快', '不久', '很快', '稍后', '后来', '突然', '同时', '期间', '在…期间', '当……时', '自从', '直到', '从……以来', '经常', '有时', '总是', '一直', '从不', '很少', '再次', '又一次', '第一次', '最后一次', '下一次', '上一个', '前一个', '下一个', '最近', '最新', '早期', '初期', '提前', '迟到', '延误', '延迟', '准时', '按时']), - ('数字与数量', ['数字', '数量', '数', '零', '一', '二', '三', '四', '五', '六', '七', '八', '九', '十', '百', '千', '百万', '十亿', '第一', '第二', '第三', '一半', '四分之一', '百分之', '双', '两倍', '一次', '两次', '多次', '许多', '很多', '大量', '少量', '一点', '少许', '几个', '一些', '若干', '足够', '充足', '更多', '更少', '较少', '最多', '最少', '至少', '全部', '所有', '整个', '整体', '部分', '一半', '半个', '大多数', '几乎所有', '总数', '总和', '平均', '平均数', '增加', '减少', '加倍', '减', '负', '加', '乘', '除', '计算', '数数', '计数', '测量', '重量', '重', '千克', '克', '吨', '升', '毫升', '尺寸', '尺码', '大小', '规模', '高度', '长度', '宽度', '深度', '速度', '温度', '度数', '价格', '费用', '花费', '价值', '钱', '货币', '元', '美元', '欧元', '英镑', '便士', '美分', '硬币', '现金', '支票', '信用卡', '账单', '收据', '预算', '折扣', '半价', '免费', '租金', '租用', '出售', '售卖', '大减价', '购物', '买', '卖', '支付', '付钱', '存钱', '省钱', '浪费', '财富', '财产', '富有', '贫穷', '可怜']), - ('位置与方位', ['位置', '方位', '方向', '左边', '右边', '上面', '下面', '前面', '后面', '中间', '旁边', '附近', '周围', '对面', '里面', '外面', '顶部', '底部', '边缘', '一侧', '一边', '中心', '中央', '角落', '末端', '尽头', '东方', '西方', '南方', '北方', '东部', '西部', '南部', '北部', '向东', '向西', '向南', '向北', '左边', '左侧', '右边', '右侧', '楼上', '楼下', '室内', '户外', '远处', '近处', '这里', '那里', '哪里', '何处', '到处', '处处', '任何地方', '某处', '某地', '在……对面', '在……旁边', '在……之间', '在……后面', '在……前面', '在……上面', '在……下面', '在……里面', '在……外面', '在……附近', '在……周围', '在……中心', '在……尽头', '在……边缘', '在……顶部', '在……底部', '在……左边', '在……右边', '在……北边', '在……南边', '在……东边', '在……西边', '沿着', '顺着', '穿过', '通过', '越过', '横穿', '经过', '到达', '离开', '进入', '出去', '返回', '来', '去', '移动', '搬', '移', '推', '拉', '放', '放置', '拿', '带', '携带', '运送', '运输', '传递', '交递', '上升', '下降', '落下', '掉', '滴', '倒', '倒出', '悬挂', '粘贴', '粘住', '连接', '链接', '分开', '分离', '混合', '搅拌', '摇', '震动', '敲', '击', '拍', '轻拍', '触摸', '接触', '压', '按', '推', '拉', '打开', '开启', '关闭', '关上', '覆盖', '遮住', '隐藏', '展示', '显示', '出现', '消失', '寻找', '找到', '发现', '丢失', '迷路', '失踪']), - ('程度与频率', ['程度', '频率', '非常', '很', '极', '极其', '特别', '尤其', '相当', '颇', '不少', '确实', '实在', '真的', '完全', '绝对', '几乎', '差不多', '大约', '大概', '也许', '可能', '或许', '似乎', '好像', '看起来', '听起来', '几乎不', '几乎没', '很少', '从不', '有时', '经常', '总是', '一直', '通常', '一般', '偶尔', '频繁', '再次', '又一次', '还', '也', '此外', '甚至', '连……都', '仅仅', '只有', '至少', '最多', '最少', '更', '更加', '越来越', '稍微', '略微', '有点', '相当', '十分', '极其', '非常', '太', '过于', '足够', '充足', '不够', '不足', '太多', '太少', '正好', '恰好', '精确', '准确', '大概', '大约', '差不多', '几乎', '将近', '超过', '以上', '以下', '低于', '未满', '最多', '最少', '至少', '至多', '大约', '左右', '上下', '前后', '以内', '以外', '之间', '之中', '之内', '之外', '以上', '以下', '以前', '以后', '以来', '以内', '以外', '之上', '之下', '之前', '之后', '之中', '之间', '之内', '之外']), - - # === 动作与行为 === - ('动作与行为', ['动作', '行为', '做', '干', '搞', '弄', '进行', '从事', '执行', '完成', '实现', '达到', '成功', '失败', '尝试', '试图', '努力', '开始', '着手', '出发', '继续', '停止', '结束', '完成', '取消', '放弃', '改变', '变化', '变成', '成为', '发生', '产生', '创造', '制造', '制作', '建造', '建立', '创立', '破坏', '打破', '损坏', '破碎', '骨折', '修理', '修复', '恢复', '改进', '提高', '改善', '发展', '增长', '增加', '减少', '降低', '扩大', '缩小', '加强', '减弱', '加速', '减速', '上升', '下降', '升起', '落下', '移动', '搬', '移', '推', '拉', '拖', '扔', '抛', '投', '接', '抓', '拿', '取', '给', '送', '递', '传', '交', '收', '接受', '拒绝', '允许', '禁止', '阻止', '防止', '保护', '保存', '保留', '保持', '维持', '存放', '储存', '收集', '积累', '聚集', '分散', '分布', '分配', '分享', '共享', '合作', '协作', '帮助', '援助', '辅助', '支持', '鼓励', '激励', '表扬', '赞扬', '批评', '指责', '抱怨', '投诉', '争论', '争吵', '打架', '战斗', '攻击', '防御', '保护', '守卫', '警戒', '警告', '威胁', '危险', '冒险', '挑战', '竞争', '比赛', '竞赛', '赢', '输', '胜利', '失败', '得分', '进球', '目标', '目的', '计划', '安排', '组织', '管理', '控制', '指挥', '领导', '指导', '引导', '教导', '教', '讲授', '学习', '研究', '调查', '探索', '发现', '发明', '创造', '创新', '设计', '开发', '测试', '实验', '试验', '证明', '验证', '确认', '检查', '检验', '审查', '审核', '评估', '评价', '判断', '决定', '选择', '挑选', '比较', '对比', '分析', '解释', '说明', '描述', '定义', '分类', '整理', '组织', '安排', '准备', '计划', '预测', '预计', '期望', '盼望', '希望', '愿望', '梦想', '想象', '猜想', '猜测', '假设', '认为', '以为', '相信', '信任', '怀疑', '疑惑', '犹豫', '考虑', '思考', '想', '想起', '记得', '记忆', '忘记', '遗忘', '忽略', '忽视', '注意', '关注', '集中', '聚焦', '专心', '分心', '打扰', '干扰', '打断', '插入', '干预', '参与', '参加', '加入', '退出', '离开', '留下', '遗留', '遗忘', '丢失', '遗失', '寻找', '搜索', '搜寻', '查找', '找到', '发现', '察觉', '注意到', '看到', '看见', '观看', '观察', '听', '听见', '听到', '闻', '嗅', '尝', '品尝', '触摸', '感觉', '感受', '体验', '经历', '遭受', '忍受', '承受', '容忍', '允许', '许可', '批准', '同意', '赞成', '反对', '拒绝', '否认', '承认', '接受', '收到', '获得', '获取', '得到', '失去', '损失', '浪费', '节约', '节省', '消费', '花费', '支付', '购买', '出售', '售卖', '交易', '交换', '贸易', '商业', '生意', '投资', '赚钱', '挣钱', '存钱', '省钱', '借钱', '借出', '归还', '还', '欠', '捐赠', '贡献', '奉献', '牺牲', '冒险', '赌博', '打赌', '猜', '猜测', '估计', '计算', '数', '测量', '称重', '量', '比较', '对比', '匹配', '适合', '适应', '调整', '修改', '改正', '纠正', '修复', '修理', '维修', '保养', '维护', '更新', '升级', '替换', '代替', '取代', '移除', '删除', '清除', '清理', '打扫', '洗', '洗涤', '刷', '擦', '抹', '扫', '拖', '吸尘', '整理', '收拾', '组织', '安排', '布置', '装饰', '装修', '粉刷', '油漆', '画', '绘画', '涂', '写', '书写', '打字', '打印', '复印', '扫描', '传真', '邮寄', '发送', '接收', '回复', '回答', '回应', '反应', '响应', '处理', '解决', '应对', '面对', '面临', '遭遇', '遇到', '碰到', '接触', '联系', '沟通', '交流', '交际', '谈话', '对话', '讨论', '商量', '协商', '谈判', '争论', '辩论', '争吵', '吵架', '打架', '战斗', '战争', '冲突', '矛盾', '问题', '困难', '麻烦', '挑战', '机会', '机遇', '可能性', '选择', '决定', '决策', '计划', '方案', '策略', '方法', '方式', '手段', '工具', '资源', '材料', '原料', '成分', '要素', '因素', '原因', '结果', '后果', '影响', '效果', '作用', '功能', '用途', '目的', '目标', '意义', '价值', '重要性', '必要性', '可能性', '可行性', '有效性', '效率', '效果', '质量', '数量', '标准', '水平', '等级', '级别', '程度', '范围', '领域', '方面', '角度', '观点', '看法', '意见', '建议', '提议', '推荐', '介绍', '展示', '演示', '表演', '演出', '表现', '表达', '表示', '表明', '显示', '说明', '解释', '阐述', '描述', '叙述', '讲述', '告诉', '告知', '通知', '报告', '汇报', '宣布', '声明', '公布', '发布', '出版', '发表', '发行', '传播', '宣传', '广告', '推广', '营销', '销售', '促销', '打折', '优惠', '折扣', '降价', '涨价', '价格', '价值', '成本', '费用', '支出', '收入', '利润', '亏损', '盈利', '赚钱', '赔钱', '投资', '融资', '贷款', '借款', '还款', '利息', '税率', '税收', '预算', '结算', '结账', '付款', '收款', '发票', '收据', '凭证', '证据', '证明', '文件', '文档', '档案', '记录', '登记', '注册', '申请', '提交', '递交', '呈交', '上交', '下达', '发布', '颁布', '实施', '执行', '落实', '贯彻', '遵守', '遵循', '服从', '听从', '违反', '违背', '破坏', '扰乱', '干扰', '妨碍', '阻碍', '阻止', '禁止', '限制', '约束', '控制', '管理', '监督', '检查', '审查', '审计', '评估', '考核', '测试', '考试', '测验', '面试', '采访', '调查', '研究', '分析', '总结', '归纳', '概括', '抽象', '具体', '详细', '细致', '仔细', '认真', '努力', '勤奋', '刻苦', '坚持', '持续', '继续', '保持', '维持', '停止', '中断', '暂停', '休息', '放松', '休闲', '娱乐', '玩耍', '游戏', '运动', '锻炼', '训练', '练习', '排练', '彩排', '准备', '预备', '预习', '复习', '回顾', '反思', '反省', '总结', '评估', '改进', '提高', '进步', '发展', '成长', '成熟', '变化', '转变', '转型', '改革', '创新', '创造', '发明', '发现', '探索', '开拓', '开发', '开辟', '建立', '建设', '构建', '打造', '塑造', '形成', '产生', '生成', '制造', '生产', '加工', '处理', '操作', '运行', '运转', '工作', '劳动', '服务', '提供', '供应', '满足', '需求', '要求', '需要', '必要', '必须', '应该', '应当', '可以', '能够', '可能', '也许', '或许', '大概', '大约', '差不多', '几乎', '将近', '接近', '靠近', '远离', '离开', '出发', '到达', '抵达', '进入', '出去', '上来', '下去', '过来', '过去', '回来', '回去', '进来', '进去', '出来', '出去', '上来', '上去', '下来', '下去', '过来', '过去', '回来', '回去', '起来', '起床', '睡觉', '入睡', '醒来', '叫醒', '唤醒', '做梦', '梦', '休息', '放松', '度假', '休假', '请假', '上班', '下班', '工作', '加班', '出差', '旅行', '旅游', '出行', '外出', '出门', '回家', '到家', '离开', '出发', '启程', '动身', '上路', '赶路', '赶时间', '匆忙', '赶紧', '赶快', '快点', '慢点', '小心', '当心', '注意', '留神', '警惕', '提防', '防备', '预防', '防止', '避免', '逃避', '躲避', '隐藏', '躲藏', '藏', '找', '寻找', '搜索', '搜寻', '查找', '发现', '找到', '遇见', '遇到', '碰到', '见面', '会见', '会面', '约会', '预约', '预定', '预订', '订购', '购买', '采购', '购物', '逛街', '逛商场', '逛超市', '逛商店', '买东西', '卖东西', '出售', '售卖', '销售', '促销', '打折', '优惠', '便宜', '贵', '昂贵', '价格', '价钱', '费用', '花费', '消费', '支付', '付款', '结账', '买单', '找零', '退款', '退货', '换货', '投诉', '抱怨', '表扬', '称赞', '赞美', '夸奖', '批评', '指责', '责备', '责怪', '惩罚', '处罚', '奖励', '奖赏', '奖品', '奖金', '奖牌', '奖杯', '证书', '文凭', '学位', '学历', '资格', '资质', '能力', '才能', '天赋', '技能', '技巧', '技术', '知识', '学问', '学识', '智慧', '智力', '智商', '情商', '性格', '个性', '品质', '品德', '道德', '伦理', '价值观', '信念', '信仰', '宗教', '文化', '传统', '习俗', '习惯', '风俗', '礼仪', '礼貌', '规矩', '规则', '规定', '制度', '法律', '法规', '条例', '政策', '方针', '路线', '方向', '目标', '目的', '任务', '使命', '责任', '义务', '权利', '权力', '利益', '好处', '坏处', '优点', '缺点', '优势', '劣势', '长处', '短处', '强项', '弱项', '特色', '特点', '特征', '特性', '性质', '属性', '本质', '实质', '内容', '形式', '结构', '框架', '体系', '系统', '机制', '模式', '模型', '范例', '例子', '案例', '样本', '样品', '标本', '典型', '代表', '象征', '标志', '信号', '迹象', '征兆', '预兆', '预示', '预测', '预报', '预告', '预警', '提醒', '提示', '暗示', '示意', '指示', '指令', '命令', '要求', '请求', '申请', '提议', '建议', '推荐', '介绍', '引见', '引荐', '推荐信', '介绍信', '证明信', '邀请函', '请柬', '通知', '通告', '公告', '广告', '海报', '传单', '宣传册', '手册', '指南', '说明书', '使用说明', '操作指南', '用户手册', '帮助文档', '常见问题', 'FAQ', '客服', '售后服务', '技术支持', '维修服务', '保养服务', '咨询服务', '信息服务', '数据服务', '云服务', '网络服务', '互联网服务', '在线服务', '离线服务', '远程服务', '现场服务', '上门服务', '送货上门', '快递', '物流', '运输', '配送', '分发', '分配', '分派', '派遣', '打发', '送', '邮寄', '快递', '包裹', '邮件', '信件', '信封', '邮票', '明信片', '贺卡', '请柬', '邀请函', '感谢信', '道歉信', '投诉信', '建议信', '推荐信', '求职信', '简历', '履历', '自传', '自我介绍', '个人陈述', '申请材料', '证明材料', '证件', '证书', '执照', '许可证', '通行证', '护照', '签证', '身份证', '学生证', '工作证', '会员卡', '信用卡', '借记卡', '银行卡', '存折', '支票', '汇票', '本票', '现金', '零钱', '硬币', '纸币', '钞票', '货币', '外汇', '汇率', '利率', '利息', '本金', '贷款', '借款', '还款', '分期付款', '按揭', '抵押', '担保', '保险', '理赔', '索赔', '赔偿', '补偿', '补贴', '津贴', '补助', '福利', '待遇', '薪酬', '工资', '薪水', '奖金', '提成', '分红', '股权', '期权', '股票', '基金', '债券', '期货', '外汇', '黄金', '白银', '铂金', '钻石', '珠宝', '首饰', '古董', '艺术品', '收藏品', '拍卖', '竞拍', '投标', '招标', '中标', '签约', '合同', '协议', '条约', '协定', '公约', '宣言', '声明', '公告', '通知', '通告', '通报', '报告', '汇报', '请示', '批复', '批示', '指示', '指令', '命令', '决定', '决议', '规定', '规章', '制度', '办法', '细则', '标准', '规范', '准则', '守则', '条例', '法规', '法律', '宪法', '刑法', '民法', '商法', '行政法', '国际法', '海洋法', '航空法', '太空法', '环境法', '劳动法', '合同法', '公司法', '知识产权法', '专利法', '商标法', '著作权法', '版权法', '隐私法', '数据保护法', '网络安全法', '信息法', '传媒法', '广告法', '消费者权益保护法', '反垄断法', '反不正当竞争法', '税法', '海关法', '移民法', '国籍法', '人权法', '人道主义法', '战争法', '和平法', '条约法', '外交法', '领事法', '海洋法', '航空法', '太空法', '极地法', '南极法', '北极法', '环境法', '自然资源法', '能源法', '矿产法', '水法', 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'冰上丝绸之路', '数字丝绸之路', '健康丝绸之路', '绿色丝绸之路', '和平丝绸之路', '繁荣丝绸之路', '开放丝绸之路', '创新丝绸之路', '文明丝绸之路', '廉洁丝绸之路', '安全丝绸之路', '合作丝绸之路', '共赢丝绸之路', '共享丝绸之路', '共建丝绸之路', '共商丝绸之路', '共治丝绸之路', '共享丝绸之路']), - - # === 活动与领域 === - ('学校生活', ['学校', '学习', '教育', '教学', '上课', '下课', '课堂', '教室', '课程', '科目', '学科', '专业', '语文', '数学', '英语', '物理', '化学', '生物', '地理', '历史', '政治', '体育', '音乐', '美术', '计算机', '信息技术', '科学', '考试', '测验', '测试', '分数', '成绩', '及格', '不及格', '通过', '优秀', '良好', '中等', '差', '作业', '功课', '练习', '复习', '预习', '阅读', '写作', '听力', '口语', '语法', '词汇', '拼写', '发音', '翻译', '对话', '讨论', '演讲', '报告', '论文', '文章', '段落', '句子', '单词', '字母', '大写字母', '标点', '标题', '题目', '答案', '问题', '错误', '正确', '改正', '纠正', '批改', '评分', '打分', '评级', '等级', '年级', '班级', '同学', '同桌', '校友', '学长', '学弟', '学妹', '学姐', '老师', '教师', '教授', '讲师', '助教', '导师', '辅导员', '班主任', '校长', '院长', '系主任', '教务', '学籍', '注册', '报到', '入学', '升学', '毕业', '肄业', '辍学', '退学', '休学', '复学', '转学', '留学', '交换', '访学', '进修', '培训', '实习', '见习', '实验', '试验', '研究', '课题', '项目', '论文', '答辩', '学位', '学士', '硕士', '博士', '博士后', '文凭', '证书', '毕业证', '学位证', '成绩单', '推荐信', '奖学金', '助学金', '贷款', '学费', '杂费', '书本费', '住宿费', '生活费', '零花钱', '打工', '兼职', '全职', '实习', '见习', '志愿者', '社团', '学生会', '俱乐部', '协会', '组织', '活动', '比赛', '竞赛', '演出', '表演', '展览', '讲座', '研讨会', '论坛', '峰会', '年会', '季会', '月会', '周会', '日会', '晨会', '晚会', '班会', '队会', '团会', '党委会', '支部会', '小组会', '全体会', '代表会', '委员会', '理事会', '董事会', '监事会', '股东大会', '职工大会', '员工大会', '全员大会', '全体会议', '扩大会议', '常务会议', '专题会议', '工作会议', '座谈会', '研讨会', '论证会', '评审会', '评估会', '验收会', '总结会', '表彰会', '动员会', '誓师会', '发布会', '通气会', '吹风会', '见面会', '招待会', '宴会', '酒会', '茶话会', '联欢会', '晚会', '舞会', '音乐会', '演唱会', '歌会', '诗会', '朗诵会', '读书会', '报告会', '演讲会', '辩论会', '听证会', '质询会', '问责会', '检讨会', '反思会', '生活会', '民主生活', '组织生活', '政治生活', '社会生活', '经济生活', '文化生活', '精神生活', '物质生活', '日常生活', '家庭生活', '学校生活', '职场生活', '社会生活', '公共生活', '私人生活', '内心生活', '外在生活', '线上生活', '线下生活', '虚拟生活', '现实生活', '数字生活', '智能生活', '绿色生活', '低碳生活', '可持续生活', '美好生活', '幸福生活', '品质生活', '精致生活', '极简生活', '慢生活', '快生活', '都市生活', '乡村生活', '田园生活', '山林生活', '海岛生活', '沙漠生活', '极地生活', '太空生活', '海底生活', '地下生活', '空中生活', '水上生活', '陆上生活', '冰上生活', '雪上生活', '草原生活', '森林生活', '湿地生活', '荒漠生活', '高原生活', '盆地生活', '平原生活', '丘陵生活', '山地生活', '峡谷生活', '河流生活', '湖泊生活', '海洋生活', '岛屿生活', '半岛生活', '大陆生活', '洲际生活', '全球生活', '宇宙生活', '星际生活', '银河生活', '太阳系生活', '地球生活', '月球生活', '火星生活', '金星生活', '木星生活', '水星生活', '土星生活', '天王星生活', '海王星生活', '冥王星生活']), - ('爱好与休闲', ['爱好', '休闲', '娱乐', '玩耍', '游戏', '玩具', '棋', '牌', '扑克', '麻将', '骰子', '赌博', '赌场', '彩票', '抽奖', '中奖', '奖品', '奖金', '奖赏', '奖励', '音乐', '歌曲', '唱歌', '跳舞', '舞蹈', '舞会', '乐器', '钢琴', '吉他', '小提琴', '鼓', '笛子', '口琴', '手风琴', '电子琴', '键盘乐器', '管弦乐', '交响乐', '古典音乐', '流行音乐', '摇滚', '爵士', '嘻哈', '说唱', '灵魂乐', '蓝调', '乡村音乐', '民谣', '民歌', '歌剧', '音乐会', '演唱会', '专辑', '唱片', '磁带', 'CD', 'DVD', 'MP3', '播放器', '播放', '演奏', '演出', '表演', '舞台', '剧院', '电影院', '电影', '影片', '动画', '卡通', '漫画', '喜剧', '悲剧', '戏剧', '电视剧', '纪录片', '新闻', '广播', '收音机', '电视', '频道', '节目', '综艺', '真人秀', '选秀', '比赛', '竞赛', '才艺', '达人', '明星', '名人', '偶像', '粉丝', '追星', '签名', '合影', '自拍', '拍照', '摄影', '摄像', '录像', '视频', '直播', '录播', '点播', '回放', '重播', '首播', '热播', '联播', '转播', '插播', '停播', '禁播', '限播', '画', '绘画', '画画', '涂鸦', '素描', '油画', '水彩', '水墨', '国画', '书法', '雕刻', '雕塑', '陶艺', '手工', '手工艺', '编织', '刺绣', '缝纫', '裁剪', '设计', '时装', '时尚', '潮流', '趋势', '风格', '品味', '审美', '美学', '艺术', '艺术家', '画家', '雕塑家', '书法家', '设计师', '建筑师', '摄影师', '导演', '编剧', '作家', '诗人', '作曲家', '作词家', '编曲家', '指挥家', '演奏家', '歌唱家', '舞蹈家', '表演艺术家', '收藏', '集邮', '集币', '集卡', '集票', '集报', '集刊', '集书', '集画', '集瓷', '集玉', '集石', '集木', '集根', '集叶', '集花', '集草', '集虫', '集蝶', '集贝', '集螺', '集鱼', '集鸟', '集兽', '集骨', '集化石', '集矿物', '集宝石', '集陨石', '集古董', '集钱币', '集邮票', '集明信片', '集信封', '集信纸', '集便签', '集贴纸', '集标签', '集门票', '集车票', '集船票', '集机票', '集电影票', '集戏票', '集演唱会票', '集体育比赛票', '集展览票', '集博物馆票', '集公园票', '集景区票', '集景点票', '集游乐场票', '集主题公园票', '集水上乐园票', '集海洋馆票', '集动物园票', '集植物园票', '集水族馆票', '集天文馆票', '集科技馆票', '集自然博物馆票', '集历史博物馆票', '集艺术博物馆票', '集军事博物馆票', '集航空博物馆票', '集航天博物馆票', '集铁路博物馆票', '集汽车博物馆票', '集船舶博物馆票', '集邮票博物馆票', '集钱币博物馆票', '集钟表博物馆票', '集相机博物馆票', '集电话博物馆票', '集计算机博物馆票', '集机器人博物馆票', '集玩具博物馆票', '集游戏博物馆票', '集电影博物馆票', '集音乐博物馆票', '集体育博物馆票', '集奥林匹克博物馆票', '集世界杯博物馆票', '集NBA博物馆票', '集英超博物馆票', '集西甲博物馆票', '集意甲博物馆票', '集德甲博物馆票', '集法甲博物馆票', '集中超博物馆票', '集亚冠博物馆票', '集欧冠博物馆票', '集欧联博物馆票', '集美洲杯博物馆票', '集非洲杯博物馆票', '集亚洲杯博物馆票', '集欧洲杯博物馆票', '集世界杯博物馆票', '集奥运会博物馆票', '集亚运会博物馆票', '集全运会博物馆票', '集大运会博物馆票', '集青奥会博物馆票', '集残奥会博物馆票', '集特奥会博物馆票', '集冬奥会博物馆票', '集夏奥会博物馆票', '集春奥会博物馆票', '集秋奥会博物馆票']), - ('运动', ['运动', '体育', '比赛', '竞赛', '球', '足球', '篮球', '排球', '网球', '乒乓球', '羽毛球', '棒球', '垒球', '橄榄球', '高尔夫', '板球', '曲棍球', '冰球', '水球', '手球', '壁球', '台球', '保龄球', '门球', '毽球', '藤球', '沙滩排球', '沙滩足球', '沙滩手球', '沙滩网球', '沙滩羽毛球', '沙滩乒乓球', '沙滩棒球', '沙滩垒球', '沙滩橄榄球', '沙滩高尔夫', '沙滩板球', '沙滩曲棍球', '沙滩冰球', '沙滩水球', '沙滩手球', '沙滩壁球', '沙滩台球', '沙滩保龄球', '沙滩门球', '沙滩毽球', '沙滩藤球', '游泳', '跑步', '跳', '跳跃', '跳高', '跳远', '三级跳', '撑杆跳', '投掷', '铅球', '铁饼', '标枪', '链球', '举重', '体操', '单杠', '双杠', '吊环', '鞍马', '跳马', '平衡木', '高低杠', '自由体操', '艺术体操', '韵律体操', '健美操', '啦啦操', '街舞', '霹雳舞', '滑冰', '滑雪', '单板滑雪', '双板滑雪', '越野滑雪', '跳台滑雪', '高山滑雪', '自由式滑雪', '花样滑冰', '速度滑冰', '短道速滑', '冰壶', '雪车', '雪橇', '钢架雪车', '冬季两项', '北欧两项', '射击', '射箭', '击剑', '拳击', '跆拳道', '柔道', '空手道', '武术', '功夫', '太极', '气功', '瑜伽', '普拉提', '健身', '健美', '举重', '力量训练', '有氧运动', '无氧运动', '间歇训练', '循环训练', '功能性训练', '核心训练', '平衡训练', '柔韧训练', '拉伸', '热身', '冷却', '放松', '恢复', '按摩', '理疗', '康复', '运动医学', '运动营养', '运动心理', '运动生理', '运动生物力学', '运动训练学', '运动竞赛学', '运动管理学', '运动营销学', '运动法学', '运动伦理学', '运动哲学', '运动美学', '运动社会学', '运动人类学', '运动历史学', '运动地理学', '运动经济学', '运动政治学', '运动外交学', '运动传播学', '运动教育学', '运动心理学', '运动医学', '运动康复学', '运动营养学', '运动生物化学', '运动生物物理学', '运动生物信息学', '运动基因组学', '运动蛋白质组学', '运动代谢组学', '运动微生物组学', '运动免疫学', '运动内分泌学', '运动神经科学', '运动心血管学', '运动呼吸学', '运动消化', '运动泌尿', '运动生殖', '运动骨骼肌肉', '运动皮肤', '运动感官', '运动神经', '运动内分泌', '运动免疫', '运动循环', '运动呼吸', '运动消化', '运动泌尿', '运动生殖', '运动骨骼', '运动关节', '运动韧带', '运动肌腱', '运动筋膜', '运动肌肉', '运动神经肌肉接头', '运动终板', '运动单位', '运动神经元', '运动皮层', '运动前区', '运动辅助区', '基底节', '小脑', '脑干', '脊髓', '周围神经', '自主神经', '交感神经', '副交感神经', '肠神经', '心神经', '肺神经', '肝神经', '肾神经', '脾神经', '胰神经', '胃神经', '肠神经', '膀胱神经', '子宫神经', '卵巢神经', '睾丸神经', '前列腺神经', '甲状腺神经', '甲状旁腺神经', '肾上腺神经', '垂体神经', '下丘脑神经', '松果体神经', '胸腺神经', '扁桃体神经', '淋巴结神经', '骨髓神经', '血管神经', '淋巴管神经', '气管神经', '支气管神经', '肺泡神经', '胸膜神经', '腹膜神经', '心包神经', '脑膜神经', '脊髓膜神经', '神经鞘', '神经束膜', '神经内膜', '神经外膜', '神经节', '神经丛', '神经网络', '神经回路', '神经通路', '神经递质', '神经调质', '神经激素', '神经肽', '神经生长因子', '神经营养因子', '神经导向因子', '神经黏附分子', '神经细胞黏附分子', '神经胶质细胞黏附分子', '神经突触黏附分子', '神经肌肉接头黏附分子', '神经免疫黏附分子', '神经内分泌黏附分子', '神经血管黏附分子', '神经淋巴黏附分子', '神经上皮黏附分子', '神经间质黏附分子', '神经基质黏附分子', '神经基底膜黏附分子', '神经细胞外基质黏附分子', '神经细胞骨架黏附分子', '神经细胞核黏附分子', '神经细胞质黏附分子', '神经细胞膜黏附分子', '神经细胞器黏附分子', '神经细胞核膜黏附分子', '神经细胞核质黏附分子', '神经细胞核仁黏附分子', '神经细胞染色体黏附分子', '神经细胞染色质黏附分子', '神经细胞DNA黏附分子', '神经细胞RNA黏附分子', '神经细胞蛋白质黏附分子', '神经细胞脂质黏附分子', '神经细胞糖类黏附分子', '神经细胞核酸黏附分子', '神经细胞氨基酸黏附分子', '神经细胞核苷酸黏附分子', '神经细胞辅酶黏附分子', '神经细胞维生素黏附分子', '神经细胞矿物质黏附分子', '神经细胞微量元素黏附分子', '神经细胞宏量元素黏附分子', '神经细胞水黏附分子', '神经细胞氧气黏附分子', '神经细胞二氧化碳黏附分子', '神经细胞一氧化氮黏附分子', '神经细胞一氧化碳黏附分子', '神经细胞硫化氢黏附分子', '神经细胞氨黏附分子', '神经细胞尿素黏附分子', '神经细胞尿酸黏附分子', '神经细胞肌酸黏附分子', '神经细胞肌酐黏附分子', '神经细胞胆红素黏附分子', '神经细胞胆汁酸黏附分子', '神经细胞胆固醇黏附分子', '神经细胞甘油三酯黏附分子', '神经细胞磷脂黏附分子', '神经细胞糖脂黏附分子', '神经细胞脂蛋白黏附分子', '神经细胞载脂蛋白黏附分子', '神经细胞白蛋白黏附分子', '神经细胞球蛋白黏附分子', '神经细胞纤维蛋白原黏附分子', '神经细胞凝血因子黏附分子', '神经细胞抗凝血因子黏附分子', '神经细胞纤溶因子黏附分子', '神经细胞抗纤溶因子黏附分子', '神经细胞补体黏附分子', '神经细胞抗体黏附分子', '神经细胞抗原黏附分子', '神经细胞细胞因子黏附分子', '神经细胞趋化因子黏附分子', '神经细胞生长因子黏附分子', '神经细胞分化因子黏附分子', '神经细胞凋亡因子黏附分子', '神经细胞存活因子黏附分子', '神经细胞迁移因子黏附分子', '神经细胞黏附因子黏附分子', '神经细胞基质金属蛋白酶黏附分子', '神经细胞组织抑制剂黏附分子', '神经细胞丝氨酸蛋白酶黏附分子', '神经细胞半胱氨酸蛋白酶黏附分子', '神经细胞天冬氨酸蛋白酶黏附分子', '神经细胞金属蛋白酶黏附分子', '神经细胞蛋白酶体黏附分子', '神经细胞溶酶体黏附分子', '神经细胞过氧化物酶体黏附分子', '神经细胞内质网黏附分子', '神经细胞高尔基体黏附分子', '神经细胞线粒体黏附分子', '神经细胞叶绿体黏附分子', '神经细胞核糖体黏附分子', '神经细胞中心体黏附分子', '神经细胞中心粒黏附分子', '神经细胞微管黏附分子', '神经细胞微丝黏附分子', '神经细胞中间丝黏附分子', '神经细胞核纤层黏附分子', '神经细胞核孔复合体黏附分子', '神经细胞核膜黏附分子', '神经细胞核质黏附分子', '神经细胞核仁黏附分子', '神经细胞染色体黏附分子', '神经细胞染色质黏附分子', '神经细胞端粒黏附分子', '神经细胞着丝粒黏附分子', '神经细胞动粒黏附分子', '神经细胞纺锤体黏附分子', '神经细胞星体黏附分子', '神经细胞中心体黏附分子', '神经细胞中心粒黏附分子', '神经细胞基体黏附分子', '神经细胞鞭毛黏附分子', '神经细胞纤毛黏附分子', '神经细胞微绒毛黏附分子', '神经细胞伪足黏附分子', '神经细胞片状伪足黏附分子', '神经细胞丝状伪足黏附分子', '神经细胞黏着斑黏附分子', '神经细胞半桥粒黏附分子', '神经细胞桥粒黏附分子', '神经细胞紧密连接黏附分子', '神经细胞间隙连接黏附分子', '神经细胞锚定连接黏附分子', '神经细胞通讯连接黏附分子', '神经细胞化学突触黏附分子', '神经细胞电突触黏附分子', '神经细胞免疫突触黏附分子', '神经细胞神经肌肉接头黏附分子', '神经细胞神经腺体接头黏附分子', '神经细胞神经血管接头黏附分子', '神经细胞神经淋巴接头黏附分子', '神经细胞神经上皮接头黏附分子', '神经细胞神经间质接头黏附分子', '神经细胞神经基质接头黏附分子', '神经细胞神经基底膜接头黏附分子', '神经细胞神经细胞外基质接头黏附分子', '神经细胞神经细胞骨架接头黏附分子', '神经细胞神经细胞核接头黏附分子', '神经细胞神经细胞质接头黏附分子', '神经细胞神经细胞膜接头黏附分子', '神经细胞神经细胞器接头黏附分子', '神经细胞神经细胞核膜接头黏附分子', '神经细胞神经细胞核质接头黏附分子', '神经细胞神经细胞核仁接头黏附分子', '神经细胞神经细胞染色体接头黏附分子', '神经细胞神经细胞染色质接头黏附分子', '神经细胞神经细胞DNA接头黏附分子', '神经细胞神经细胞RNA接头黏附分子', '神经细胞神经细胞蛋白质接头黏附分子', '神经细胞神经细胞脂质接头黏附分子', '神经细胞神经细胞糖类接头黏附分子', '神经细胞神经细胞核酸接头黏附分子', '神经细胞神经细胞氨基酸接头黏附分子', '神经细胞神经细胞核苷酸接头黏附分子', '神经细胞神经细胞辅酶接头黏附分子', '神经细胞神经细胞维生素接头黏附分子', '神经细胞神经细胞矿物质接头黏附分子', '神经细胞神经细胞微量元素接头黏附分子', '神经细胞神经细胞宏量元素接头黏附分子', '神经细胞神经细胞水接头黏附分子', '神经细胞神经细胞氧气接头黏附分子', '神经细胞神经细胞二氧化碳接头黏附分子', '神经细胞神经细胞一氧化氮接头黏附分子', '神经细胞神经细胞一氧化碳接头黏附分子', '神经细胞神经细胞硫化氢接头黏附分子', '神经细胞神经细胞氨接头黏附分子', '神经细胞神经细胞尿素接头黏附分子', '神经细胞神经细胞尿酸接头黏附分子', '神经细胞神经细胞肌酸接头黏附分子', '神经细胞神经细胞肌酐接头黏附分子', '神经细胞神经细胞胆红素接头黏附分子', '神经细胞神经细胞胆汁酸接头黏附分子', '神经细胞神经细胞胆固醇接头黏附分子', '神经细胞神经细胞甘油三酯接头黏附分子', '神经细胞神经细胞磷脂接头黏附分子', '神经细胞神经细胞糖脂接头黏附分子', '神经细胞神经细胞脂蛋白接头黏附分子', '神经细胞神经细胞载脂蛋白接头黏附分子', '神经细胞神经细胞白蛋白接头黏附分子', '神经细胞神经细胞球蛋白接头黏附分子', '神经细胞神经细胞纤维蛋白原接头黏附分子', '神经细胞神经细胞凝血因子接头黏附分子', '神经细胞神经细胞抗凝血因子接头黏附分子', '神经细胞神经细胞纤溶因子接头黏附分子', '神经细胞神经细胞抗纤溶因子接头黏附分子', '神经细胞神经细胞补体接头黏附分子', '神经细胞神经细胞抗体接头黏附分子', '神经细胞神经细胞抗原接头黏附分子', '神经细胞神经细胞细胞因子接头黏附分子', '神经细胞神经细胞趋化因子接头黏附分子', '神经细胞神经细胞生长因子接头黏附分子', '神经细胞神经细胞分化因子接头黏附分子', '神经细胞神经细胞凋亡因子接头黏附分子', '神经细胞神经细胞存活因子接头黏附分子', '神经细胞神经细胞迁移因子接头黏附分子', '神经细胞神经细胞黏附因子接头黏附分子', '神经细胞神经细胞基质金属蛋白酶接头黏附分子', '神经细胞神经细胞组织抑制剂接头黏附分子', '神经细胞神经细胞丝氨酸蛋白酶接头黏附分子', '神经细胞神经细胞半胱氨酸蛋白酶接头黏附分子', '神经细胞神经细胞天冬氨酸蛋白酶接头黏附分子', '神经细胞神经细胞金属蛋白酶接头黏附分子', '神经细胞神经细胞蛋白酶体接头黏附分子', '神经细胞神经细胞溶酶体接头黏附分子', '神经细胞神经细胞过氧化物酶体接头黏附分子', '神经细胞神经细胞内质网接头黏附分子', ' \ No newline at end of file diff --git a/compare_l1_l2.py b/compare_l1_l2.py deleted file mode 100644 index 16c96e0..0000000 --- a/compare_l1_l2.py +++ /dev/null @@ -1,71 +0,0 @@ - -import pandas as pd - -# 文件路径 -l2_file = r'/root/.openclaw/workspace-xiaoyan/business_knowledge/L2单词表/L2知识库-三级+A2.xlsx' -l1_file = r'/root/.openclaw/workspace-xiaoyan/business_knowledge/L2单词表/L1完整.xlsx' - -# 读取文件 -l2_df = pd.read_excel(l2_file) -l1_df = pd.read_excel(l1_file) - -print("L2文件列名:", l2_df.columns.tolist()) -print(f"L2行数: {len(l2_df)}") -print("\nL1文件列名:", l1_df.columns.tolist()) -print(f"L1行数: {len(l1_df)}") - -# 创建L1单词查找字典（小写为key） -l1_dict = {} -for idx, row in l1_df.iterrows(): - word = str(row.iloc[0]).strip().lower() - pos = row.iloc[1] if len(row) > 1 else "" - meaning = row.iloc[2] if len(row) > 2 else "" - l1_dict[word] = { - "row": idx + 2, # Excel从第2行开始 - "pos": pos, - "meaning": meaning - } - -# 处理L2表格 -is_l1 = [] -l1_rows = [] -l1_pos = [] -l1_meaning = [] - -for idx, row in l2_df.iterrows(): - word = str(row.iloc[0]).strip().lower() - if word in l1_dict: - info = l1_dict[word] - is_l1.append("是") - l1_rows.append(info["row"]) - l1_pos.append(info["pos"]) - 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- -df_new = pd.read_excel(file_new) -df_old = pd.read_excel(file_old) - -old_words = set(str(w).strip().lower() for w in df_old.iloc[:, 0]) - -only_in_new = [] -for idx, row in df_new.iterrows(): - word = str(row['单词']).strip().lower() - if word not in old_words: - only_in_new.append(row) - -print(f"L2新版总单词数: {len(df_new)}") -print(f"L2知识库总单词数: {len(df_old)}") -print(f"\nL2新版中存在但L2知识库中不存在的单词: {len(only_in_new)} 个") - -# 保存到文件 -with open('/root/.openclaw/workspace-xiaoyan/only_in_new.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: - f.write(f"L2新版中存在但L2知识库中不存在的单词: {len(only_in_new)} 个\n") - f.write("=" * 60 + "\n") - f.write(f"{'序号':<5} {'单词':<35} {'词性':<12} {'词义'}\n") - f.write("-" * 80 + "\n") - for i, row in enumerate(only_in_new, 1): - f.write(f"{i:<5} {str(row['单词']):<35} {str(row['词性']):<12} {str(row['词义'])}\n") - -print("\n完整列表已保存到 only_in_new.txt") diff --git a/find_music_words.py b/find_music_words.py deleted file mode 100644 index a5a7abe..0000000 --- a/find_music_words.py +++ /dev/null @@ -1,29 +0,0 @@ - -import pandas as pd - -file_path = r'/root/.openclaw/workspace-xiaoyan/business_knowledge/L2单词表/L2知识库-三级+A2.xlsx' -df = pd.read_excel(file_path) - -music_keywords = ['唱歌', '音乐', '歌曲', '歌', '唱', '乐器', '钢琴', '吉他', '小提琴', '鼓', - '演奏', '乐队', '音乐会', '演唱会', '旋律', '节奏', '音符', '录音', '歌手', - 'sing', 'song', 'music', 'musical', 'piano', 'guitar', 'violin', 'drum', - 'band', 'concert', 'melody', 'rhythm', 'note', 'record', 'singer', 'musician', - 'instrument', 'listen', 'sound', 'voice', 'choir', 'opera', 'jazz', - 'rock', 'pop', 'dance', 'rap', 'tune', 'lyric', 'album', 'audio'] - -results = [] -for idx, row in df.iterrows(): - word = str(row.iloc[0]).strip().lower() - meaning = str(row.iloc[2]).strip().lower() if len(row) > 2 else '' - for kw in music_keywords: - if kw in word or kw in meaning: - results.append(row) - break - -print(f"L2知识库总单词数: {len(df)}") -print(f"\n🎵 唱歌/音乐相关单词 ({len(results)} 个):") -print("-" * 60) -print(f"{'单词':<25} {'词性':<10} {'中文释义'}") -print("-" * 60) -for row in sorted(results, key=lambda x: str(x.iloc[0]).lower()): - print(f"{str(row.iloc[0]):<25} {str(row.iloc[1]):<10} {str(row.iloc[2])}") diff --git a/memory/.dreams/events.jsonl b/memory/.dreams/events.jsonl index 25b904f..6f4dc6a 100644 --- a/memory/.dreams/events.jsonl +++ b/memory/.dreams/events.jsonl @@ -101,3 +101,17 @@ {"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-09T07:22:27.500Z","query":"互动内容库 app_token 多维表格 bitable 配置","resultCount":4,"results":[{"path":"memory/2026-05-12.md","startLine":61,"endLine":80,"score":1},{"path":"memory/2026-05-18.md","startLine":305,"endLine":346,"score":1},{"path":"memory/2026-05-12.md","startLine":101,"endLine":121,"score":1},{"path":"memory/2026-05-18.md","startLine":783,"endLine":810,"score":1}]} {"type":"memory.recall.recorded","timestamp":"2026-06-09T08:37:12.232Z","query":"core_speaking_image bitable app token 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He is (4) Japan. → from（男孩穿和服，背景富士山） 4. She is a (7). → student（女孩背书包进校门） - **JSON 结构：** questionSetID=020102, category=writing, type=writing_pic_qa - **关键教训：** - 初版设计错误：让学手写 Anna/China 等非知识点词，被用户纠正 - 初版 questionDesc \"She is a (7) girl.\" 不自然，修正为 \"She is a (7).\" - writing_pic_qa 题型核心考察点：知识点词本身（am/from），而非题干已知信息 - 挖空字母数标记（如(4)）必须与答案单词字母数一致 - **词库缺口发现：** L1和L2词库均缺失人称代词(I/you/he/she)、be动词(am/is/are)、介词(from)、国家名等基础功能词，写题时先绕过词汇校验硬性约束 ### 刘彦江 (ou_5af74c1fb96042e33cc0f16b5ca02cf4) — 单元挑战新增3个题型（已完结） - 详见上文 11:19-11:28 记录 ### 刘彦江 (ou_5af74c1fb96042e33cc0f16b5ca02cf4) — 写作看图回答题 \"I am ready / Thank you\" 样题生产 - **时间：** 15:53 ~ 15:55 - **需求：** 使用知识点 \"I am ready! / Thank you for...\" 再生产一套", - "recallCount": 4, + "recallCount": 5, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 4, + "totalScore": 5, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-05-08T01:18:18.412Z", - "lastRecalledAt": "2026-05-26T01:58:13.120Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:27.209Z", "queryHashes": [ "390d35f8d143", "be437071312f", "12653110bb68", - "ab90b7e9cde8" + "ab90b7e9cde8", + "3ac726b21876" ], "recallDays": [ "2026-05-08", "2026-05-11", "2026-05-25", - 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**时间：** 09:46 ~ 09:51 - **修正：** 用户给出中文样例格式，要求图片描述从英文 prompt 改为纯中文结构化列表 - **新格式：** 编号 `1.` / `2.` 自上而下，每段", - "recallCount": 12, + "recallCount": 14, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 12, + "totalScore": 14, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-05-11T02:19:37.985Z", - "lastRecalledAt": "2026-06-02T01:49:17.841Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:27.209Z", "queryHashes": [ "6f88450e9f9b", "be437071312f", @@ -219,7 +225,9 @@ "14d903a64d04", "ab90b7e9cde8", "240a6a5dca41", - "7e6aa000abdb" + "7e6aa000abdb", + "9018e8896dcd", + "3ac726b21876" ], "recallDays": [ "2026-05-11", @@ -228,7 +236,8 @@ "2026-05-20", "2026-05-25", "2026-05-26", - "2026-06-02" + "2026-06-02", + "2026-06-10" ], "conceptTags": [ "创建/更新记录", @@ -878,13 +887,13 @@ "endLine": 368, "source": "memory", "snippet": "- **需求：** 将 020102（I am...）和 020103（I am ready / Thank you）两套题合并为一个 `{first:..., second:...}` JSON，统一 questionSetID=0000001 - **状态：** ✅ 已完成 - **核心考点分析（用户强调）：** 需分析每个句型的核心考点（孩子最容易犯错的地方），挖空对准核心考点 - I am/from 组：am（系动词第一人称）、from（介词选择）、student（a+名词结构） - Thank you for 组：for（介词选择，非 you）、helping（for+动名词，非 help/to help） - **输出文件：** `output/writing_pic_qa_combined.json` ### 刘彦江 — 组件配置-json 请求（L1-S2-U13-L4 沙漠之花） - **时间：** 16:45 ~ 17:51 - **文档：** `https://makee-interactive.feishu.cn/wiki/K5E1wzwk7it9t7kXvcbc6Xugnhc` - **状态：** ⚠️ 未完成 — pipeline 识别到 0 组件 - **根因：** 剧本文档的13个组件数据存储在 markdown 内联表格中（lark-table，5列×36行），而非内嵌 Sheet。当前 pipeline 的 parse_script 只从内嵌 Sheet 读取组件数据，不支持 markdown 表格组件解析 - **已识别组件（ma", - "recallCount": 16, + "recallCount": 17, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 16, + "totalScore": 17, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-05-15T07:13:08.147Z", - "lastRecalledAt": "2026-06-09T07:14:02.277Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T03:52:02.147Z", "queryHashes": [ "08364c8746ab", "4f08741ab4fd", @@ -901,7 +910,8 @@ "5d025e291984", "472b243ec77c", "fd4c8aca2cb6", - "5319f16d7a0d" + "5319f16d7a0d", + "bab77e938a4a" ], "recallDays": [ "2026-05-15", @@ -912,7 +922,8 @@ "2026-05-28", "2026-06-01", "2026-06-04", - "2026-06-09" + "2026-06-09", + "2026-06-10" ], "conceptTags": [ "am/from", @@ -932,13 +943,13 @@ "endLine": 8, "source": "memory", "snippet": "[李应瑛 2026-04-22 提出要求] 所有需要包含对话的内容（如剧本、互动组件等）必须要有【后置对话】字段，无后置对话时填写“无”。 [李应瑛 2026-04-22 确认规则] 剧本内嵌表格组件填写位置规则：仅当表格第一列（A列）明确标注为对话类类型（对话朗读/对话挖空/对话选读/对话组句等）时，才在同一行的H列（【组件】列）填写对应的组件内容，其他类型行（TL/场景/角色/图片/非对话类等）无需填写。 [李应瑛 2026-04-22 确认格式规则] 对话类组件字段换行规则：每个结构单独占一行，格式为： 【任务标题】xxx 【情境引入】xxx 【互动内容】xxx 【后置对话】xxx 单元格内使用\\n作为换行符实现，后续所有组件均遵循此格式。", - "recallCount": 14, + "recallCount": 15, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 14, + "totalScore": 15, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-05-15T07:13:08.147Z", - "lastRecalledAt": "2026-06-09T07:14:02.277Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T03:52:02.147Z", "queryHashes": [ "08364c8746ab", "4f08741ab4fd", @@ -953,7 +964,8 @@ "5d025e291984", "472b243ec77c", "fd4c8aca2cb6", - "5319f16d7a0d" + "5319f16d7a0d", + "bab77e938a4a" ], "recallDays": [ "2026-05-15", @@ -964,7 +976,8 @@ "2026-05-28", "2026-06-01", "2026-06-04", - "2026-06-09" + "2026-06-09", + "2026-06-10" ], "conceptTags": [ "对话朗读/对话挖空/对话选读/对话组句等", @@ -1410,21 +1423,24 @@ "endLine": 726, "source": "memory", "snippet": "- 颜色题: \"What colour is it?\"，物体题: \"What's this?\" - ability: 图文匹配 - explanation: 含回答要点、图片内容、能力、评估标准、回答指导 ### 审校结果 - ✅ 全部27题 jsonData 结构完整、explanation 全中文、题目格式正确 - ✅ 题目集合ID一致、图片编号连续（00-10/00-11/00-09） - ✅ 题目配置（人类可读）格式规范 - ⚠️ 口语-P4表无「审校结果」列，无法标记审校状态 - ℹ️ 110101题组2 \"colour\"出现2次（调色盘+彩虹）— 按规格生成 - ℹ️ 110201 \"mice\"(复数) 使用 \"What are these?\" 区分于 \"mouse\"(单数) 使用 \"What's this?\" - ℹ️ 以下词汇未在L1词库中检索到（词库仅160词/声称980词，疑似文件不完整）：jacket, T-shirt, hair, monster, colour, bread, cake, candy, chocolate, ice cream, mice, mouse — 按用户指定词汇生产，未做替换 ### Bitable信息 - App Token: CMHSbUUjka3TrUsaxxEc297ongf - Table ID: tblsD2dxaRpLmkXD - 操作方式: Python subprocess + curl（避免shell转义） ## [李应瑛] L1-S2-U17-L3 紧急拜访 组件配置（2026-05-18 20:5", - "recallCount": 3, + "recallCount": 5, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 3, + "totalScore": 5, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-05-19T03:08:27.099Z", - "lastRecalledAt": "2026-06-04T03:43:35.423Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:27.209Z", "queryHashes": [ "34bf2e5fbdee", "3f9471df9e50", - "19f5f93f3465" + "19f5f93f3465", + "9018e8896dcd", + "113e8be33943" ], "recallDays": [ "2026-05-19", - "2026-06-04" + "2026-06-04", + "2026-06-10" ], "conceptTags": [ "00-10/00-11/00-09", @@ -1444,21 +1460,24 @@ "endLine": 707, "source": "memory", "snippet": "- `/tmp/unit_challenge_ability_doc.md` — 对外分享版（已发送文件 + 飞书文档） --- ## L1-S2-U18-L5 双龙会 台词润色审校（[王璐辰]） ### 审校结果 - 语法/拼写硬错误：5处（Rows 41, 55, 126, 153, 178） - 表达优化建议：4处（Rows 77, 84, 63, 207） - 一致性遗漏：4行无润色 + dragon/Loong 混用不统一 - D列知识点：6个知识点，共20次 ### 交互模式收获 - 用户（王璐辰）偏好直接在 bitable 中写入统计表格 → 后续同类需求优先写入原表 ## [刘彦江] 口语-P4-看图识物 内容生产（2026-05-18 19:34） ### 生产范围（3条记录，全部双题组，全部回填验证通过 ✅） | ID | record_id | 题组1 | 题组2 | 状态 | |----|-----------|-------|-------|------| | 100001 | recvjYhcXkYXIM | 6题(颜色) | 5题(衣物) | ✅ | | 110101 | recvjYhdvUxDgs | 6题(身体) | 6题(颜色) | ✅ | | 110201 | recvjYhe4opOGm | 6题(食物) | 4题(动物) | ✅ | ### 题型结构 **口语-P4 (speaking_pic_recognize)**: - textTitle: \"Look and answer.\" - 每词1题，配1图（白底中央展", - "recallCount": 3, + "recallCount": 5, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 3, + "totalScore": 5, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-05-19T03:08:27.099Z", - "lastRecalledAt": "2026-06-04T03:43:35.423Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:27.209Z", "queryHashes": [ "34bf2e5fbdee", "3f9471df9e50", - "19f5f93f3465" + "19f5f93f3465", + "9018e8896dcd", + "113e8be33943" ], "recallDays": [ "2026-05-19", - "2026-06-04" + "2026-06-04", + "2026-06-10" ], "conceptTags": [ "l1-s2-u18-l5", @@ -1478,20 +1497,22 @@ "endLine": 356, "source": "memory", "snippet": "| 对话挖空 | 1213314 | 画面左右各半：左边猴子站草地上生气 + 右边猴子在树林中开心 | | 对话朗读 | 1213315 | 画面左右各半：左边蜥蜴站草地上生气 + 右边蜥蜴在沙子里开心 | | 对话朗读 | 1213316 | 画面左右各半：左边斑马站沙子上生气 + 右边斑马在草地上开心 | | 对话朗读 | 1213317 | 河马/熊/猴子/蜥蜴/山羊/鸭子都很高兴的合照 | --- ## 经验教训（跨会话通用） ### replace_range 使用规范 - **必须精确定位单个 `` 标签**，不能用跨多行的范围定位 - **定位字符串应包含行ID标记**（如 `对话朗读1213401`）以确保唯一性 - **每次替换前先 fetch 确认当前文档结构**，避免基于缓存数据操作 - **替换后立即验证**表格结构完整性（行数、各列是否对齐） - 如果意外损坏表格，可用缓存的原始 fetch 数据重建 ### 刘彦江 — writing_pic_qa 两套题拼接合并 - **时间：** 16:08 ~ 16:30 - **需求：** 将 020102（I am...）和 020103（I am ready / Thank you）两套题合并为一个 `{first:..., second:...}` JSON，统一 questionSetID=0000001 - **状态：** ✅ 已完成 - **核心考点分析（用户强调）：** 需分析每个句型的核心考点（孩子最容易犯错的地方），挖空对准核心考点", - "recallCount": 2, + "recallCount": 3, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 2, + "totalScore": 3, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-05-19T03:08:27.099Z", - "lastRecalledAt": "2026-05-26T01:58:13.119Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:27.209Z", "queryHashes": [ "34bf2e5fbdee", - "4010d52c12f3" + "4010d52c12f3", + "113e8be33943" ], "recallDays": [ "2026-05-19", - "2026-05-26" + "2026-05-26", + "2026-06-10" ], "conceptTags": [ "河马/熊/猴子/蜥蜴/山羊/鸭子都很高兴的合照", @@ -1551,13 +1572,13 @@ "endLine": 38, "source": "memory", "snippet": "4. question与questionDesc人称必须一致（统一改为 What does [角色] say? → 第一人称直接引语） - **JSON wrapper格式：** `{\"first\": 题组1完整JSON, \"second\": 题组2完整JSON}` - **输出文件：** `output/writing_pic_qa_000001_sample.json` ### 刘彦江 (ou_5af74c1fb96042e33cc0f16b5ca02cf4) — writing_pic_qa 生产流程标准化 + SKILL 重写 - **时间：** 09:34 ~ 09:46 - **需求：** 将完整生产流程补充到 SKILL.md，强化核心规则 - **状态：** ✅ 已完成 **核心规则强化（用户明确）：** 1. **挖空 = 考察句型结构本身**，不是复述图片信息（如 Thank you for → 挖 for 而非 you） 2. **考察多样化**：同句型覆盖多种搭配（for + 名词 / for + 动名词、be + 身份 / be + 状态词等） 3. **语言难度匹配欧标 A1-A2**（Starters/Movers） 4. **题干不千篇一律**：question 随语境微调（如 \"What does she say about herself?\" / \"Where does she say she is going?\" / \"What does she say to her friend?\"） **图片资源新规：** - 每个题组共享一", - "recallCount": 8, + "recallCount": 9, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 8, + "totalScore": 9, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-05-20T06:31:39.981Z", - "lastRecalledAt": "2026-05-28T10:04:34.024Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:12.701Z", "queryHashes": [ "688d2dceca9d", "e637236fe74b", @@ -1566,13 +1587,15 @@ "a455c766229c", "ff8454ebcc30", "9c790f74fc5b", - "71e44ea68b09" + "71e44ea68b09", + "9018e8896dcd" ], "recallDays": [ "2026-05-20", "2026-05-25", "2026-05-26", - "2026-05-28" + "2026-05-28", + "2026-06-10" ], "conceptTags": [ "writing-pic-qa", @@ -1798,20 +1821,22 @@ "endLine": 65, "source": "memory", "snippet": "- **结果**：16个组件中 15成功 / 0失败 / 1跳过（看图拼词 1217413 未注册） ### Bug修复：parse_script.py cId提取fallback - **现象**：pipeline 识别到 0 个组件行 - **根因**：本文档的 cId（如 1217408）嵌入在 B 列（配置信息）而非 A 列（类型）。`extract_component_id` 只从类型列提取 cId，找不到就返回 None - **修复**：在 `parse_component_rows` 中新增 fallback — 当 comp_info 为 None 时，从 config_info 列（B列）提取 cId - **修改文件**：`business_production/组件配置/interactive-component-json/scripts/parse_script.py` ### 待处理 - 「看图拼词」类型需注册到 `match_component.py` 后才能生成 JSON", - "recallCount": 2, + "recallCount": 3, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 2, + "totalScore": 3, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-05-21T02:47:59.335Z", - "lastRecalledAt": "2026-05-26T06:08:47.532Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T03:52:28.180Z", "queryHashes": [ "09344f87b646", - "92e62f6b8e3a" + "92e62f6b8e3a", + "0924e1755b1c" ], "recallDays": [ "2026-05-21", - "2026-05-26" + "2026-05-26", + "2026-06-10" ], "conceptTags": [ "parse-script.py", @@ -1897,22 +1922,24 @@ "endLine": 59, "source": "memory", "snippet": "3. **后置对话禁止重复下行台词**：如下行是 User 的后续台词，后置对话不能复制，统一用「无」 4. **组件配置权威文档**：`WD6LwyWNtip8M8k0RWxcbJDcnxe`（飞书知识库 - 教研生产配置、修改规范） ## [李应瑛] 组件配置正确流程纠正 - **纠正**：不应手动往 wiki 文档 C 列写文本格式配置，正确做法是用 pipeline 脚本 - **正确流程**： ``` cd /root/.openclaw/workspace-xiaoyan/business_production/组件配置/interactive-component-json && \\ python3 scripts/pipeline.py \"\" --send-to gc9f72ff ``` - **Pipeline 6 步**：读取飞书文档 → 解析剧本sheet → 匹配组件类型 → LLM生成jsonData/kpInfo → 写入本地SQLite → 生成HTML报告发送给童瑶 - **Skill 目录**：`business_production/组件配置/interactive-component-json/` ## [李应瑛] L1-S2-U17-L4 门关啦 — Pipeline 组件配置生产 - **文档**: SAadwW8YaiObl8k4op3c6vs8nqb | **Spreadsheet**: It4AsFkC7hXHc4te9yUcyLHRnOe - **结果**：16个组件中 15成功 / 0失败", - "recallCount": 3, + "recallCount": 4, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 3, + "totalScore": 4, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-05-21T02:47:59.335Z", - "lastRecalledAt": "2026-06-02T07:02:08.195Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T03:52:28.180Z", "queryHashes": [ "09344f87b646", "92e62f6b8e3a", - "d70b515b4a03" + "d70b515b4a03", + "0924e1755b1c" ], "recallDays": [ "2026-05-21", "2026-05-26", - "2026-06-02" + "2026-06-02", + "2026-06-10" ], "conceptTags": [ "scripts/pipeline.py", @@ -2691,23 +2718,28 @@ "endLine": 62, "source": "memory", "snippet": "- B级规则：听力句子 5-8 词（均 7 词），每组 3 张同类物品不同属性图片 - 能力标签：显性事实理解｜关键词识别 ×2 + 基础语境理解｜场景/物品/动作识别 ## 梁辰（user_id: ou_28f02dcada1193913cfbb6310f8daf07）— HTML 诊断页面教研规则 JS 文件 - 用户有一个 L1 关卡诊断工作台 HTML 页面（部署在腾讯云空间），当前只做数量级统计，缺少教研规则校验 - 需求：提供可嵌入 HTML 的前端 JS 校验规则文件，使诊断有据可依 - 输出：`output/l1_pedagogy_rules.js`（42KB），包含 8 个校验维度： 1. 词汇超纲检测（基于 L1/L2 词库） 2. 英式拼写检测（color→colour 等 115 组映射） 3. Markdown 标记检测（`**`/`#`/`>` 等） 4. 标点规范检测（全角混入、`～`、`!!!`） 5. 题型-阶段匹配校验（20 种题型对应的 L1/L2 阶段映射） 6. 台词质量分析（句子长度、负面评价） 7. 知识点曝光度 8. 句型合规检测 - 接入方式：`` + 调用 `PedagogyRules.validate(summary, level)` - 数据源：L1 词库 147 词（过滤 enabled=true）、L2 词库 52 词、L1 句型 8 个、L2 句型（从 437MB bitable 导出中提取唯一结", - "recallCount": 4, + "recallCount": 8, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 4, + "totalScore": 8, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-05-29T00:23:17.391Z", - "lastRecalledAt": "2026-06-02T01:49:17.841Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:40.073Z", "queryHashes": [ "c1d4076205e1", "4aa0ef719160", "e30c130b9d1d", - "7e6aa000abdb" + "7e6aa000abdb", + "094bfb865b29", + "6568231ab2d7", + "3ac726b21876", + "867f7264cd0e" ], "recallDays": [ "2026-05-29", "2026-06-01", - "2026-06-02" + "2026-06-02", + "2026-06-10" ], "conceptTags": [ "5-8", @@ -2820,21 +2852,23 @@ "endLine": 302, "source": "memory", "snippet": "- 14 阶段 4 科目全部重写，目标文档: `W5Vjw2fLiiCqfck0Mfzc0xkrnte` - L2 阶段1-2 阅读/写作从\"无\"补为实际技能点（刘彦江确认\"L2 阶段1-2 阅读和写作都是有题型的\"） - L1 阶段1 阅读/写作也从\"无\"补为实际技能点 - 0 个\"无\"，全量覆盖 - 生成脚本: `tmp/build_skill_points.py` ## 生产覆盖范围修正 [刘彦江] - L1 生产到 **U16**（非 U33） - L2 生产到 **U29**（非 U16） - 已同步更新 `business_knowledge/单元挑战全貌.md` ## 单元挑战全貌文档 [刘彦江] - 创建 `business_knowledge/单元挑战全貌.md` - 覆盖九大板块：业务定位、阶段划分、题型体系（18种）、能力标签（45个）、生产流程（ID规则/标准/写入陷阱）、审校体系（7+4项检查）、生产覆盖现状、模块关联、快速链接 ## L1/L2 难度等级映射 [刘彦江] ✅已确认 - L1-A: Starters入门+基础 (U1-U16) | L1-B: Starters达标 (U17-U24) | L1-C: Movers入门+基础 (U25-U40) | L1-D: Movers达标 (U41-U48) - L2-A: Flyers入门+基础 (U1-U12) | L2-B: Flyers达标 (U13-U18) | L2-C: KET入门+基础 (U19-U30) | L2-D: KET强化+高位+达标 (U31-U48) - 已写入", - "recallCount": 3, + "recallCount": 4, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 3, + "totalScore": 4, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-05-29T02:33:30.526Z", - "lastRecalledAt": "2026-06-08T02:24:43.647Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:22.635Z", "queryHashes": [ "4aa0ef719160", "20f6c2d072df", - "068db47fdc05" + "068db47fdc05", + "6568231ab2d7" ], "recallDays": [ "2026-05-29", - 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(1218113)：例句\"Chinese food\"中 Chinese 是形容词非名词，与题目义项\"中文\"不符 - 🟢 fun (1218119)：解析末尾多余一个 `\"` - 🟢 eraser (1218111)：`\"an eraser表示\"` 缺少空格 ## 武钰涵 — 听力-P1-图片选择题生产 - 题目集合 ID: 121601，难度 B级（L1 第3-4阶段，Starters 3） - 知识点验证：10个词中仅 run(v.) 在 L1 词库，feet（foot 的复数）可视为已有，其余 8 个（bus, taxi, trousers, shorts, winter, snow, cold, bee）不在 L1/L2 词库 - 用户指示直接生产，已按 SKILL 规范生成 2 个题组（各5题），含听力文本、图片描述、正确答案、能力标签 - 已按 bitable 配置格式输出完整 jsonData + 题目完整配置 + 图片描述 - B级规则：听力句子 5-8 词（均 7 词），每组 3 张同类物品不同属性图片 - 能力标签：显性事实理解｜关键词识别 ×2 + 基础语境理解｜场景/物品/动作识别 ## 梁辰（user_id: ou_28f02dcada1193913cfbb6310f8daf07）— HTML 诊断页面", - "recallCount": 1, + "recallCount": 4, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 1, + "totalScore": 4, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-06-02T01:49:17.841Z", - "lastRecalledAt": "2026-06-02T01:49:17.841Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:40.073Z", "queryHashes": [ - "7e6aa000abdb" + "7e6aa000abdb", + "094bfb865b29", + "3ac726b21876", + "867f7264cd0e" ], "recallDays": [ - "2026-06-02" + "2026-06-02", + "2026-06-10" ], "conceptTags": [ "听力-p1-图片选择题生产", @@ -3239,19 +3288,21 @@ "endLine": 810, "source": "memory", "snippet": "--- ## [李应瑛] L1-S2-U17-L5 笨蛋坏蛋？英文生产（2026-05-18 21:15） ### 背景 李应瑛发送知识库文档 `U1zEwHZaaie07TkjmOOchurgnIh`（L1-S2-U17-L5 笨蛋坏蛋？），要求\"英文生产\"。 ### 文档结构（与L3/L4不同） - Wiki token: `U1zEwHZaaie07TkjmOOchurgnIh` - Spreadsheet token: `DCcKsLbrmhfXgrtB7N2c9GA4ntf` - Script sheet: `wMQVyV`（186行×9列） - Knowledge points sheet: `DCcKsLbrmhfXgrtB7N2c9GA4ntf_NtIcXt` - 列结构：A=类型, D=剧情描述, E=角色名, F=编剧台词（English已填好）, **G=组件配置** - 知识点：point, talk, understand, a lot of + `talk to...` / `I can/can't understand...` ### 交互模式差异 - L5 文档 B列/C列 为空，无详细组件类型标签（仅 A=互动/核心互动-口语） - 编剧台词F列已全部填写（英文） - 互动行的 User 台词含红色标注知识点词 ### 完成事项 - 24个互动行全部生成G列配置（组件类型推断：听力挖空、朗读台词、口语表达） - 写入方式：同上 Sheets v2 API - 24/24 全部回读验证通过 ### 脚本 `scripts/write_", - "recallCount": 2, + "recallCount": 3, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 2, + "totalScore": 3, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-06-09T07:21:33.704Z", - "lastRecalledAt": "2026-06-09T07:22:27.500Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:12.701Z", "queryHashes": [ "ff0d0637f255", - "f525b14a0c5b" + "f525b14a0c5b", + "9018e8896dcd" ], "recallDays": [ - "2026-06-09" + "2026-06-09", + "2026-06-10" ], "conceptTags": [ "l1-s2-u17-l5", @@ -3271,19 +3322,24 @@ "endLine": 187, "source": "memory", "snippet": "- **五大分类：** 📖阅读(2) / 🎧听力(3) / 🗣口语(4) / ✏️写作(5) / 未完成(1) - **通用字段提取：** ID/dataStatus/kpStatus/kpInfo/taskData 是所有题型共用的基础结构 #### 覆盖率 - 14 种题型已录入 ✅（1 种无数据：口语探讨） - 4 个一级板块：通用结构 / 题型专区 / 审校规则 / 扩展指南 - 每个题型：cType + bitable 定位 + JSON 字段表 + 结构特点 + 与同类题型的差异说明 #### 发现 - 写作互动和邮件组句 cType 相同（`core_writing_questionMakeSentence`），通过 textInfo 区分素材 - 口语快答/妙问 JSON 结构几乎相同，差异在 prompt 配置和对话样例内容 - 合作阅读和合作听力的核心差异：`textData.text[]` ↔ `textData.audio[]` - meaning 标签（合作阅读）为开放型自由文本，非受控词表 #### 产出文件 - `business_production/_shared/bitable-reader/SKILL.md` — 通用 bitable 读取技能（164行） - `business_knowledge/skills/core-content-json-standard/SKILL.md` — 全题型 JSON 标准 v2.0（393行） - `scripts/audit_core_reading_S0.py` — 合作阅读 S0", - "recallCount": 2, + "recallCount": 6, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 2, + "totalScore": 6, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-06-09T08:37:12.232Z", - "lastRecalledAt": "2026-06-09T08:37:27.121Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T03:52:28.181Z", "queryHashes": [ "91bf4d50e5a2", - "b8853a0aafcc" + "b8853a0aafcc", + "113e8be33943", + "9573fdf60768", + "70a3284bc0c5", + "78420d02cc4d" ], "recallDays": [ - 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中互动：27/27 ✅ - 关联文件：3 个（core-content-json-standard + com", - "recallCount": 2, + "recallCount": 6, "dailyCount": 0, "groundedCount": 0, - "totalScore": 2, + "totalScore": 6, "maxScore": 1, "firstRecalledAt": "2026-06-09T08:37:12.232Z", - "lastRecalledAt": "2026-06-09T08:37:27.121Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T03:52:28.181Z", "queryHashes": [ "91bf4d50e5a2", - "b8853a0aafcc" + "b8853a0aafcc", + "9573fdf60768", + "70a3284bc0c5", + "0924e1755b1c", + "78420d02cc4d" ], "recallDays": [ - "2026-06-09" + "2026-06-09", + "2026-06-10" ], "conceptTags": [ "bitable-token", @@ -3359,6 +3424,322 @@ "结构", "高度" ] + }, + "memory:memory/2026-05-25.md:49:64": { + "key": "memory:memory/2026-05-25.md:49:64", + "path": "memory/2026-05-25.md", + "startLine": 49, + "endLine": 64, + "source": "memory", + "snippet": "- [刘彦江] 要求将写作P1 021301~032901共16条ID的explanation简化 - 标准：先称呼→按写作要求匹配正文→最后署名，格式类似\"先称呼Dear Lucy，再按三个要求匹配正文：相册失踪对应...在哪丢的对应...请求帮忙找对应...最后署名\" - 已逐条输出15条解析（021301按样例略过），列表：021401, 021501, 021701, 021801, 021901, 022001, 022101, 022201, 022301, 022401, 032501, 032601, 032701, 032801, 032901 - 022101特殊：按故事逻辑排列（非写作要求匹配），因该题无编号要求而是按叙事顺序排列句子 ## L1/L2 能力图谱梳理 [刘彦江] ⏳待确认 - [刘彦江] 分享了wiki文档 https://makee-interactive.feishu.cn/wiki/TFB9wJm4IilkCekyFdzcc42on6d - 要求：梳理L1 6阶段+L2 8阶段听说读写tag类型和考点，在@刘彦江的位置输出方案 - 已输出四部分方案框架（见对话），用户尚未确认： 1. 各阶段听/说/读/写能力分布表格（汇总表 + 14阶段×4科目tag） 2. 单项目卡描述（≤100字，4条分别覆盖听/说/读/写） 3. 能力考察项（小标题≤12字，每条≤70字，总≤280字，以听力Movers为例） 4. 单能力项描述（≤210字，以\"单句信息点抓取\"为例） - 待用户确认格式和内容方向后，再写入文档 ## 能力", + "recallCount": 3, + "dailyCount": 0, + "groundedCount": 0, + "totalScore": 3, + "maxScore": 1, + "firstRecalledAt": "2026-06-10T02:19:54.974Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:12.701Z", + "queryHashes": [ + "7de89d94cd21", + "e679709051aa", + "9018e8896dcd" + ], + "recallDays": [ + "2026-06-10" + ], + "conceptTags": [ + "l1/l2", + "各阶段听/说/读/写能力分布表格", + "4条分别覆盖听/说/读/写", + "彦江", + "要求", + "写作", + "explanation", + "简化" + ] + }, + "memory:memory/2026-05-25.md:225:243": { + "key": "memory:memory/2026-05-25.md:225:243", + "path": "memory/2026-05-25.md", + "startLine": 225, + "endLine": 243, + "source": "memory", + "snippet": "- 要求：梳理L1 6阶段+L2 8阶段听说读写tag类型和考点，在@刘彦江的位置输出方案 - 已输出四部分方案框架（见对话），用户尚未确认： 1. 各阶段听/说/读/写能力分布表格（汇总表 + 14阶段×4科目tag） 2. 单项目卡描述（≤100字，4条分别覆盖听/说/读/写） 3. 能力考察项（小标题≤12字，每条≤70字，总≤280字，以听力Movers为例） 4. 单能力项描述（≤210字，以\"单句信息点抓取\"为例） - 待用户确认格式和内容方向后，再写入文档 ## 能力图谱固定文案回填完成 [刘彦江] - 文档: https://makee-interactive.feishu.cn/wiki/W5Vjw2fLiiCqfck0Mfzc0xkrnte - 严格按照L1/L2阶段分配文档的\"阶段目标\"描述 - 回填内容: - L1: 阶段1听口 / 阶段2听口阅 / 阶段3-6听口阅写 - L2: 阶段1-8听口阅写 - 各阶段描述均对齐文档设定的阶段目标（如L1阶段1:基础字母识别关键词抓取, 阶段3:数字/时间细节抓取同义替换识别等） - 格式: 每阶段下听力/口语/阅读/写作各一段≤210字描述 ## 能力图谱考察项文档写入完成 [刘彦江] ✅已完成 - 文档: https://makee-interactive.feishu.cn/wiki/W5Vjw2fLiiCqfck0Mfzc0xkrnte (考察项描述目录) - 14 阶段 14 张表全部填充：L1 阶段1-6 + L2 阶段1-8", + "recallCount": 3, + "dailyCount": 0, + "groundedCount": 0, + "totalScore": 3, + "maxScore": 1, + "firstRecalledAt": "2026-06-10T02:19:54.974Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:12.701Z", + "queryHashes": [ + "7de89d94cd21", + "e679709051aa", + "9018e8896dcd" + ], + "recallDays": [ + "2026-06-10" + ], + "conceptTags": [ + "各阶段听/说/读/写能力分布表格", + "4条分别覆盖听/说/读/写", + "严格按照l1/l2阶段分配文档的", + "阶段3-6听口阅写", + "阶段1-8听口阅写", + "数字/时间细节抓取同义替换识别等", + "每阶段下听力/口语/阅读/写作各一段", + "阶段1-6" + ] + }, + "memory:memory/2026-05-25.md:214:228": { + "key": "memory:memory/2026-05-25.md:214:228", + "path": "memory/2026-05-25.md", + "startLine": 214, + "endLine": 228, + "source": "memory", + "snippet": "- 替代方案：用飞书 Drive API `DELETE /open-apis/drive/v1/files/{doc_token}?type=docx` 删除文件（不归入回收站） - 验证：删除后再次查询 node → 131005 \"not found\"，确认已移除 ## 写作P1 16条解析简化输出 [刘彦江] - [刘彦江] 要求将写作P1 021301~032901共16条ID的explanation简化 - 标准：先称呼→按写作要求匹配正文→最后署名，格式类似\"先称呼Dear Lucy，再按三个要求匹配正文：相册失踪对应...在哪丢的对应...请求帮忙找对应...最后署名\" - 已逐条输出15条解析（021301按样例略过），列表：021401, 021501, 021701, 021801, 021901, 022001, 022101, 022201, 022301, 022401, 032501, 032601, 032701, 032801, 032901 - 022101特殊：按故事逻辑排列（非写作要求匹配），因该题无编号要求而是按叙事顺序排列句子 ## L1/L2 能力图谱梳理 [刘彦江] ⏳待确认 - [刘彦江] 分享了wiki文档 https://makee-interactive.feishu.cn/wiki/TFB9wJm4IilkCekyFdzcc42on6d - 要求：梳理L1 6阶段+L2 8阶段听说读写tag类型和考点，在@刘彦江的位置输出方案 - 已输出四部分方案框架（见对话），用户尚未确认： 1. 各阶段听/说/读/写能力分布", + "recallCount": 3, + "dailyCount": 0, + "groundedCount": 0, + "totalScore": 3, + "maxScore": 1, + "firstRecalledAt": "2026-06-10T02:19:54.974Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:12.701Z", + "queryHashes": [ + "7de89d94cd21", + "e679709051aa", + "9018e8896dcd" + ], + "recallDays": [ + "2026-06-10" + ], + "conceptTags": [ + "open-apis/drive/v1/files", + "doc-token", + "l1/l2", + "各阶段听/说/读/写能力分布", + "替代", + "方案", + "drive", + "api" + ] + }, + "memory:memory/2026-05-25.md:74:91": { + "key": "memory:memory/2026-05-25.md:74:91", + "path": "memory/2026-05-25.md", + "startLine": 74, + "endLine": 91, + "source": "memory", + "snippet": "- 14 阶段 14 张表全部填充：L1 阶段1-6 + L2 阶段1-8 - 考察项格式：考察项名称 + 描述，不标注题型来源（括号内Part编号等） - 表格格式：3列（单项 / 考察项 / 考察项描述），单项列使用rowspan合并 ### 生产数据 vs 设计文档的差异 - **设计文档不可信**：L1/L2 阶段分配文档（Jjd8wghbeidXt2kDFaPcU09wnzc / D9EFwVC9Gi9nCAk4heec2qYCnwe）与实际生产不一致 - 实际生产数据来源：生产文档「单元挑战旧题目解析待补充 ID 整理」(CS8Ww2XaSiFwhakQenycRU5ZnYf) - Part→题型映射来源于多维表格 (App Token: CMHSbUUjka3TrUsaxxEc297ongf) - 关键差异：L1阶段1实际有阅读(P7)和写作(P3)，不是设计文档声称的「仅听力+口语」 - 生产数据覆盖范围有限：L1 仅到 ~U33 (032901)，L2 仅到 ~U16 (121601) - 无生产数据的阶段（L1阶段5-6, L2阶段4-8）使用设计文档 + 题型递进规律推算 ### 飞书 lark-table 写入注意事项 - rowspan 在飞书 markdown 回写时会被自动剥离 - 表格写入后单项列会逐行重复显示而非合并单元格（飞书原生限制） - 写入前需 extract 原始文档的 S1 表格，再与生成的新表格拼接后 overwrite ### Part→题型映射速查（来自多维表格 CMHSbUUjka3TrUsaxxEc297ongf）", + "recallCount": 1, + "dailyCount": 0, + "groundedCount": 0, + "totalScore": 1, + "maxScore": 1, + "firstRecalledAt": "2026-06-10T02:20:22.635Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:22.635Z", + "queryHashes": [ + "6568231ab2d7" + ], + "recallDays": [ + "2026-06-10" + ], + "conceptTags": [ + "阶段1-6", + "阶段1-8", + "l1/l2", + "l1阶段5-6", + "l2阶段4-8", + "lark-table", + "阶段", + "全部" + ] + }, + "memory:memory/2026-05-25.md:240:256": { + "key": "memory:memory/2026-05-25.md:240:256", + "path": "memory/2026-05-25.md", + "startLine": 240, + "endLine": 256, + "source": "memory", + "snippet": "- 格式: 每阶段下听力/口语/阅读/写作各一段≤210字描述 ## 能力图谱考察项文档写入完成 [刘彦江] ✅已完成 - 文档: https://makee-interactive.feishu.cn/wiki/W5Vjw2fLiiCqfck0Mfzc0xkrnte (考察项描述目录) - 14 阶段 14 张表全部填充：L1 阶段1-6 + L2 阶段1-8 - 考察项格式：考察项名称 + 描述，不标注题型来源（括号内Part编号等） - 表格格式：3列（单项 / 考察项 / 考察项描述），单项列使用rowspan合并 ### 生产数据 vs 设计文档的差异 - **设计文档不可信**：L1/L2 阶段分配文档（Jjd8wghbeidXt2kDFaPcU09wnzc / D9EFwVC9Gi9nCAk4heec2qYCnwe）与实际生产不一致 - 实际生产数据来源：生产文档「单元挑战旧题目解析待补充 ID 整理」(CS8Ww2XaSiFwhakQenycRU5ZnYf) - Part→题型映射来源于多维表格 (App Token: CMHSbUUjka3TrUsaxxEc297ongf) - 关键差异：L1阶段1实际有阅读(P7)和写作(P3)，不是设计文档声称的「仅听力+口语」 - 生产数据覆盖范围有限：L1 仅到 ~U33 (032901)，L2 仅到 ~U16 (121601) - 无生产数据的阶段（L1阶段5-6, L2阶段4-8）使用设计文档 + 题型递进规律推算 ### 飞书 lark-table 写入注意事项 - rowspan 在飞书 markdown", + "recallCount": 1, + "dailyCount": 0, + "groundedCount": 0, + "totalScore": 1, + "maxScore": 1, + "firstRecalledAt": "2026-06-10T02:20:22.635Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:22.635Z", + "queryHashes": [ + "6568231ab2d7" + ], + "recallDays": [ + "2026-06-10" + ], + "conceptTags": [ + "每阶段下听力/口语/阅读/写作各一段", + "阶段1-6", + "阶段1-8", + "l1/l2", + "l1阶段5-6", + "l2阶段4-8", + "lark-table", + "格式" + ] + }, + "memory:memory/2026-05-26.md:218:226": { + "key": "memory:memory/2026-05-26.md:218:226", + "path": "memory/2026-05-26.md", + "startLine": 218, + "endLine": 226, + "source": "memory", + "snippet": "| 139 | 1219215 | 对话朗读 | 朗读job相关台词 | | 157 | 1219216 | 对话朗读 | 朗读句式相关台词 | | 169 | 1219217 | 对话表达 | 展示团队成就 | ### 技术备忘 - **lark-cli docs +fetch markdown** 可检测到内嵌 Sheet 标签（``），比 RAW content API 更可靠 - U19-L2 文档的RAW content未显示sheet标签，但lark-cli markdown输出中包含两个内嵌sheet - 组件生产（结构化文本）vs 组件配置-json（JSON管线）是两个不同流程，需根据用户指令区分", + "recallCount": 1, + "dailyCount": 0, + "groundedCount": 0, + "totalScore": 1, + "maxScore": 1, + "firstRecalledAt": "2026-06-10T02:20:27.209Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:27.209Z", + "queryHashes": [ + "113e8be33943" + ], + "recallDays": [ + "2026-06-10" + ], + "conceptTags": [ + "lark-cli", + "u19-l2", + "但lark-cli", + "组件配置-json", + "对话", + "朗读", + "job", + "相关" + ] + }, + "memory:memory/2026-05-26.md:198:223": { + "key": "memory:memory/2026-05-26.md:198:223", + "path": "memory/2026-05-26.md", + "startLine": 198, + "endLine": 223, + "source": "memory", + "snippet": "- **Spreadsheet token:** `Mt4rsAj8ehtA1ztetACc0HGWnMb` | Sheet `wMQVyV` - **知识点：** astronaut / job / great / also / I have a/an... / We also need... - **17/17 全部写入 H 列 ✅** | Row | ID | 类型 | 任务标题 | |-----|-----|------|----------| | 14 | 1219201 | 图片多选 | 宇航员套装识别 | | 27 | 1219202 | 对话朗读 | 朗读job相关台词 | | 37 | 1219203 | 图片单选 | 识别宇航员服 | | 43 | 1219204 | 对话朗读 | 朗读also相关台词 | | 61 | 1219205 | 对话挖空 | 询问Dad的工作 | | 65 | 1219206 | 对话朗读 | 朗读job相关台词 | | 78 | 1219207 | 对话挖空 | User自豪地介绍自己 | | 83 | 1219208 | 对话朗读 | 朗读great相关台词 | | 91 | 1219209 | 对话组句 | User发现自己也有工作 | | 103 | 1219210 | 看图拼词 | 拼写任务卡片 | | 114 | 1219211 | 对话朗读 | 朗读句式相关台词 | | 118 | 1219212 | 对话组句 | 向爸妈展示计划 | | 123 | 1219213 | 对话组句 | 提议进行演习 | | 135", + "recallCount": 1, + "dailyCount": 0, + "groundedCount": 0, + "totalScore": 1, + "maxScore": 1, + "firstRecalledAt": "2026-06-10T02:20:27.209Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:27.209Z", + "queryHashes": [ + "113e8be33943" + ], + "recallDays": [ + "2026-06-10" + ], + "conceptTags": [ + "a/an", + "17/17", + "spreadsheet", + "token", + "mt4rsaj8ehta1ztetacc0hgwnmb", + "sheet", + "wmqvyv", + "知识" + ] + }, + "memory:memory/2026-05-12.md:34:50": { + "key": "memory:memory/2026-05-12.md:34:50", + "path": "memory/2026-05-12.md", + "startLine": 34, + "endLine": 50, + "source": "memory", + "snippet": "- **问题：** 021301-021801 信息匹配题的图片描述缺少 `【Notice Type】` 标签，格式不符合参考规范 - **处理：** 1. 查询 bitable 获取6条记录当前图片描述（tblCgfYDnnqwLfgH） 2. 按每道题的上下文匹配对应的标识/通知类型标签（如 Show Poster、Wanted Notice、School Notice 等） 3. 批量更新6条记录的图片描述字段，全部10个 `【Type】` 标签验证通过 4. 脚本：`scripts/fix_matchInfo_0213_0218_desc.py` - **技能更新：** 将图片描述规范（格式要求、核心规则、参考示例、常用类型标签参考表）更新到 `business_production/单元挑战/skills/unit_challenge/questions/reading/reading_info_match/SKILL.md` - **规范要点：** - 每张图片 → `图片材料文本：\\n【Type】\\nActual text` - 图片必须是真实标识/通知（非标签式） - L2 B级及以上图片文字需为完整陈述句（3-5词+） ### 刘彦江 — L1 配置表审校 + 技能沉淀（11:50 ~ 12:10） - **数据源：** 飞书多维表格「互动知识点 - 句子」→「Level 1 配置表」(`Nq3Zb258aae7SRs2QfXcqsQYnxJ` / `tblTxGpf6GQ5c7DZ`) - **ID 编码规则：** 7位 = 前", + "recallCount": 1, + "dailyCount": 0, + "groundedCount": 0, + "totalScore": 1, + "maxScore": 1, + "firstRecalledAt": "2026-06-10T02:20:27.209Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T02:20:27.209Z", + "queryHashes": [ + "113e8be33943" + ], + "recallDays": [ + "2026-06-10" + ], + "conceptTags": [ + "021301-021801", + "按每道题的上下文匹配对应的标识/通知类型标签", + "图片必须是真实标识/通知", + "3-5词", + "问题", + "信息", + "匹配", + "图片" + ] + }, + "memory:memory/2026-05-28.md:19:37": { + "key": "memory:memory/2026-05-28.md:19:37", + "path": "memory/2026-05-28.md", + "startLine": 19, + "endLine": 37, + "source": "memory", + "snippet": "- 用户提交第二批 20 个 L1 词汇知识点审校 - 校验结果：16个超纲（仅 read/ruler/write/pencil 4个在库） - 内容问题： - 🔴 10个词条格式不统一（``` 包裹 + 中英文无空格）：read, line, Chinese(adj.), perfect, eraser, Chinese(n.), write, rubber, playground, English(adj.) - 🔴 Chinese(n.) 例句语法错误：\"My neighbour is Chinese who cooks\" → 应改为 \"My neighbour is Chinese and cooks\" - 🔴 China 例句冗余：\"Chinese food from China\" - 🔴 read 释义与词库不一致：申报\"阅读，读懂\"，词库仅\"阅读\" - 🟡 eraser/rubber 双重申报，内容几乎一致，建议二选一 ## 武钰涵 — 词汇巩固题审校（批次1: 20词×3题=60题） - 仅发现1个错误：home (1217116) 释义题答案设为[2]（家庭），应为[0]（回家，在家），与用户申报的词性 adv. 一致 - 其余59题通过 ## 武钰涵 — 词汇巩固题审校（批次2: 20词×3题=60题） - 🔴 English (1218118)： - 释义题解析为 LLM 兜底拒答占位文本：\"请你提供具体的题目和对应正确答案内容...\" - 答案设为[2]（英语的），与申报 adj. 英文的不符，应为[0] -", + "recallCount": 1, + "dailyCount": 0, + "groundedCount": 0, + "totalScore": 1, + "maxScore": 1, + "firstRecalledAt": "2026-06-10T03:52:13.443Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T03:52:13.443Z", + "queryHashes": [ + "92034bab1861" + ], + "recallDays": [ + "2026-06-10" + ], + "conceptTags": [ + "read/ruler/write/pencil", + "eraser/rubber", + "用户", + "提交", + "第二", + "词汇", + "知识", + "结果" + ] + }, + "memory:memory/2026-06-08.md:17:27": { + "key": "memory:memory/2026-06-08.md:17:27", + "path": "memory/2026-06-08.md", + "startLine": 17, + "endLine": 27, + "source": "memory", + "snippet": "- 图片时机根据有实际内容（非「无」）的 section 动态列出（如「互动内容」「情境引入 互动内容 互动反馈」） - 图片时机和音频载体禁止同时存在 ### 已更新文件 - `business_production/组件生产/skills/component-design/SKILL.md` → v1.3.0 - `business_production/组件生产/skills/script-component-production/SKILL.md` → v1.2.0 ### 已执行操作 - L1-S2-U21-L2 运输小队：全量修正（辅助信息、资源配置、互动反馈、情境引入/后置对话去重、配图资源配置） - L1-S2-U21-L1 寻人启事：组件配置流水线 16/16 成功", + "recallCount": 1, + "dailyCount": 0, + "groundedCount": 0, + "totalScore": 1, + "maxScore": 1, + "firstRecalledAt": "2026-06-10T03:52:28.180Z", + "lastRecalledAt": "2026-06-10T03:52:28.180Z", + "queryHashes": [ + "0924e1755b1c" + ], + "recallDays": [ + "2026-06-10" + ], + "conceptTags": [ + "v1.3.0", + "v1.2.0", + "l1-s2-u21-l2", + "情境引入/后置对话去重", + "l1-s2-u21-l1", + "16/16", + "图片", + "时机" + ] } } } diff --git a/memory/2026-06-10.md b/memory/2026-06-10.md new file mode 100644 index 0000000..a46ede9 --- /dev/null +++ b/memory/2026-06-10.md @@ -0,0 +1,24 @@ +# 2026-06-10 工作日志 + +## 规则更新：文本输出格式规范 + +[刘彦江确认] 以下三条规则已同步更新到 MEMORY.md、unit_challenge_core、audit_unit_challenge、unit_challenge_master、interactive-component-json、单元挑战全貌.md： + +### 1. 中英文混排空格规范（新增） +- 中文与英文/数字之间加半角空格（如"汇报 Jay 不配合"、"Tom 说 hello"） +- 纯中文或纯英文内容不加额外空格 + +### 2. 标点符号规范（补充） +- 英文冒号必须用半角 `:`，不得用全角 `：` +- 中文内容使用全角标点（，。！？：） +- 英文内容使用半角标点（. , ! ? :） + +### 3. 英式拼写优先（已有，无变更） + +## 待处理问题 + +[王璐辰反馈] 以下问题待提供文档链接后修复： +- 组句选项内容错误（具体记录待定位） +- 对话挖空做成了对话组句（题型错配） +- 对话选择/选读句子后面需加"（音频）"标记 +- 反馈中角色名冒号应为英文冒号