ai_member_only/ai_member_xiaoyan
2
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
56777f6dba
ai_member_xiaoyan/memory/2026-05-18.md

34 KiB
Raw Blame History

2026-05-18 工作日志

单元挑战全题型审核 + 修复

背景

[刘彦江] 要求对单元挑战全部20种题型审核，重点：解析不能纯英文、答案格式正确性。题目内容不修改。

审核结果

  • 审核范围：20张表、244条记录
  • 答案格式：零问题
  • 纯英文解析：13处（听力-P2 021901 ×10，口语-P1 032701/032901，口语-P2 032801）
  • 解析为空：83处（听力-P1 000001+110101~110401 ×50，听力-P4 021701/022101/032501/032901 ×20，共写作-P3复查后实际OK）

修复执行

  • 13条纯英文→中文化翻译（通过模型翻译）
  • 70条空解析→从题目内容+ability关键词智能生成
  • 全部通过 Python+curl 写回 bitable（避免shell转义）
  • 写入后回读验证：107条全部含中文，零错误

审校结果列更新

  • 格式：✅ OK | 2026-05-18 小研审校 / 📝 空模板 | 2026-05-18 小研审校
  • 已更新：18张表、241条记录
  • 缺失列：写作-P2（tblSAwlMumKoyjws）、口语-P4（tblsD2dxaRpLmkXD）无「审校结果」列

经验

  • 写作-P3 解析在 questionList 嵌套层级，初审误判为空，复查后确认含中文
  • bitable curl 写回嵌套JSON时，Python subprocess构造完整body比shell变量展开安全
  • 听力-P1 000001 虽有5条first+5条second，但确有题目内容，不是纯占位，按实际内容生成了解析

2026-05-18 工作日志

单元挑战全题型审核 + 修复

背景

[刘彦江] 要求对单元挑战全部20种题型审核，重点：解析不能纯英文、答案格式正确性。题目内容不修改。

审核结果

  • 审核范围：20张表、244条记录
  • 答案格式：零问题
  • 纯英文解析：13处（听力-P2 021901 ×10，口语-P1 032701/032901，口语-P2 032801）
  • 解析为空：83处（听力-P1 000001+110101~110401 ×50，听力-P4 021701/022101/032501/032901 ×20，共写作-P3复查后实际OK）

修复执行

  • 13条纯英文→中文化翻译（通过模型翻译）
  • 70条空解析→从题目内容+ability关键词智能生成
  • 全部通过 Python+curl 写回 bitable（避免shell转义）
  • 写入后回读验证：107条全部含中文，零错误

审校结果列更新

  • 格式：✅ OK | 2026-05-18 小研审校 / 📝 空模板 | 2026-05-18 小研审校
  • 已更新：18张表、241条记录
  • 缺失列：写作-P2（tblSAwlMumKoyjws）、口语-P4（tblsD2dxaRpLmkXD）无「审校结果」列

经验

  • 写作-P3 解析在 questionList 嵌套层级，初审误判为空，复查后确认含中文
  • bitable curl 写回嵌套JSON时，Python subprocess构造完整body比shell变量展开安全
  • 听力-P1 000001 虽有5条first+5条second，但确有题目内容，不是纯占位，按实际内容生成了解析

P4 短对话选择题批量改写（[刘彦江]）

问题

短对话选择题用户只能听音频，无人名标签显示。三人对话中问题问"Whose/Who"，用户无法分辨谁是谁。

方案（刘彦江确认）

  1. 三人对话 → 两人对话（一男一女）
  2. 对话中嵌入名字互称：Ben: Hi, Lucy. ... / Lucy: You're right, Ben. ...
  3. 两种题型并行：
    • 人名匹配题（1-3题/套）：问 Whose/Who，选项为人名
    • 内容理解题（2-4题/套）：问内容，用名字锚定说话者（如"What does Otis say about..."）
  4. 不改考点和难度（L1 B级）
  5. 答案A/B/C平均分配
  6. 全部中文解析 + ability标签

改写结果

  • 表：听力-P4-短对话选择题（tblVmeDtBDKsAEfz）
  • 改写范围：9个QSID，约85题
  • 写入方式：rewrite_p4_all.py → 先dry run验证 → 再write模式写回
  • 一条（021801）因shell转义损坏，Python curl直连修复
  • 9/9 全部回读验证通过

待办

  • ⚠️ 音频文件需重新录制：旧mp3为三人口播，新对话文本已改为两人

改写详细汇总

QSID 题数 first题型(M/C) second题型(M/C) 答案分布(first/second) 状态
021301 5+5 2/3 1/4 A2B1C2 / A2B2C1 ✅
021401 5+5 1/4 1/4 A1B2C2 / A2B2C1 ✅
021501 5+5 2/3 2/3 A1B2C2 / A2B2C1 ✅
021601 5+0 2/3 — A2B2C1 ✅
021701 5+0 2/3 — A2B2C1 ✅
021801 5+5 1/4 1/4 A2B2C1 / A2B2C1 ✅
022101 5+0 1/4 — A2B2C1 ✅
032501 5+0 3/2 — A2B2C1 ✅
032901 5+0 3/2 — A2B2C1 ✅

2026-05-18 工作日志

单元挑战全题型审核 + 修复

背景

[刘彦江] 要求对单元挑战全部20种题型审核，重点：解析不能纯英文、答案格式正确性。题目内容不修改。

审核结果

  • 审核范围：20张表、244条记录
  • 答案格式：零问题
  • 纯英文解析：13处（听力-P2 021901 ×10，口语-P1 032701/032901，口语-P2 032801）
  • 解析为空：83处（听力-P1 000001+110101~110401 ×50，听力-P4 021701/022101/032501/032901 ×20，共写作-P3复查后实际OK）

修复执行

  • 13条纯英文→中文化翻译（通过模型翻译）
  • 70条空解析→从题目内容+ability关键词智能生成
  • 全部通过 Python+curl 写回 bitable（避免shell转义）
  • 写入后回读验证：107条全部含中文，零错误

审校结果列更新

  • 格式：✅ OK | 2026-05-18 小研审校 / 📝 空模板 | 2026-05-18 小研审校
  • 已更新：18张表、241条记录
  • 缺失列：写作-P2（tblSAwlMumKoyjws）、口语-P4（tblsD2dxaRpLmkXD）无「审校结果」列

经验

  • 写作-P3 解析在 questionList 嵌套层级，初审误判为空，复查后确认含中文
  • bitable curl 写回嵌套JSON时，Python subprocess构造完整body比shell变量展开安全
  • 听力-P1 000001 虽有5条first+5条second，但确有题目内容，不是纯占位，按实际内容生成了解析

P4 短对话选择题批量改写（[刘彦江]）

问题

短对话选择题用户只能听音频，无人名标签显示。三人对话中问题问"Whose/Who"，用户无法分辨谁是谁。

方案（刘彦江确认）

  1. 三人对话 → 两人对话（一男一女）
  2. 对话中嵌入名字互称：Ben: Hi, Lucy. ... / Lucy: You're right, Ben. ...
  3. 两种题型并行：
    • 人名匹配题（1-3题/套）：问 Whose/Who，选项为人名
    • 内容理解题（2-4题/套）：问内容，用名字锚定说话者（如"What does Otis say about..."）
  4. 不改考点和难度（L1 B级）
  5. 答案A/B/C平均分配
  6. 全部中文解析 + ability标签

改写结果

  • 表：听力-P4-短对话选择题（tblVmeDtBDKsAEfz）
  • 改写范围：9个QSID，约85题
  • 写入方式：rewrite_p4_all.py → 先dry run验证 → 再write模式写回
  • 一条（021801）因shell转义损坏，Python curl直连修复
  • 9/9 全部回读验证通过
  • ⚠️ Bug发现：dry run 时 pop("dialogue") 污染了 first_qs 和 first_block["questionSet"] 的共享对象，导致 write 时 题目1 字段的【听力文本】为空
  • ✅ 已修复：fix_p4_dialogue.py 从 rewrite 脚本源码提取对话，重写 题目1/题目2 字段

待办

  • ⚠️ 音频文件需重新录制：旧mp3为三人口播，新对话文本已改为两人

改写详细汇总

QSID 题数 first题型(M/C) second题型(M/C) 答案分布(first/second) 状态
021301 5+5 2/3 1/4 A2B1C2 / A2B2C1 ✅
021401 5+5 1/4 1/4 A1B2C2 / A2B2C1 ✅
021501 5+5 2/3 2/3 A1B2C2 / A2B2C1 ✅
021601 5+0 2/3 — A2B2C1 ✅
021701 5+0 2/3 — A2B2C1 ✅
021801 5+5 1/4 1/4 A2B2C1 / A2B2C1 ✅
022101 5+0 1/4 — A2B2C1 ✅
032501 5+0 3/2 — A2B2C1 ✅
032901 5+0 3/2 — A2B2C1 ✅

2026-05-18 工作日志

单元挑战全题型审核 + 修复

背景

[刘彦江] 要求对单元挑战全部20种题型审核，重点：解析不能纯英文、答案格式正确性。题目内容不修改。

审核结果

  • 审核范围：20张表、244条记录
  • 答案格式：零问题
  • 纯英文解析：13处（听力-P2 021901 ×10，口语-P1 032701/032901，口语-P2 032801）
  • 解析为空：83处（听力-P1 000001+110101~110401 ×50，听力-P4 021701/022101/032501/032901 ×20，共写作-P3复查后实际OK）

修复执行

  • 13条纯英文→中文化翻译（通过模型翻译）
  • 70条空解析→从题目内容+ability关键词智能生成
  • 全部通过 Python+curl 写回 bitable（避免shell转义）
  • 写入后回读验证：107条全部含中文，零错误

审校结果列更新

  • 格式：✅ OK | 2026-05-18 小研审校 / 📝 空模板 | 2026-05-18 小研审校
  • 已更新：18张表、241条记录
  • 缺失列：写作-P2（tblSAwlMumKoyjws）、口语-P4（tblsD2dxaRpLmkXD）无「审校结果」列

经验

  • 写作-P3 解析在 questionList 嵌套层级，初审误判为空，复查后确认含中文
  • bitable curl 写回嵌套JSON时，Python subprocess构造完整body比shell变量展开安全
  • 听力-P1 000001 虽有5条first+5条second，但确有题目内容，不是纯占位，按实际内容生成了解析

P4 短对话选择题批量改写（[刘彦江]）

问题

短对话选择题用户只能听音频，无人名标签显示。三人对话中问题问"Whose/Who"，用户无法分辨谁是谁。

方案（刘彦江确认）

  1. 三人对话 → 两人对话（一男一女）
  2. 对话中嵌入名字互称：Ben: Hi, Lucy. ... / Lucy: You're right, Ben. ...
  3. 两种题型并行：
    • 人名匹配题（1-3题/套）：问 Whose/Who，选项为人名
    • 内容理解题（2-4题/套）：问内容，用名字锚定说话者（如"What does Otis say about..."）
  4. 不改考点和难度（L1 B级）
  5. 答案A/B/C平均分配
  6. 全部中文解析 + ability标签

改写结果

  • 表：听力-P4-短对话选择题（tblVmeDtBDKsAEfz）
  • 改写范围：9个QSID，约85题
  • 写入方式：rewrite_p4_all.py → 先dry run验证 → 再write模式写回
  • 一条（021801）因shell转义损坏，Python curl直连修复
  • 9/9 全部回读验证通过
  • ⚠️ Bug发现：dry run 时 pop("dialogue") 污染了 first_qs 和 first_block["questionSet"] 的共享对象，导致 write 时 题目1 字段的【听力文本】为空
  • ✅ 已修复：fix_p4_dialogue.py 从 rewrite 脚本源码提取对话，重写 题目1/题目2 字段

待办

  • ⚠️ 音频文件需重新录制：旧mp3为三人口播，新对话文本已改为两人

改写详细汇总

QSID 题数 first题型(M/C) second题型(M/C) 答案分布(first/second) 状态
021301 5+5 2/3 1/4 A2B1C2 / A2B2C1 ✅
021401 5+5 1/4 1/4 A1B2C2 / A2B2C1 ✅
021501 5+5 2/3 2/3 A1B2C2 / A2B2C1 ✅
021601 5+0 2/3 — A2B2C1 ✅
021701 5+0 2/3 — A2B2C1 ✅
021801 5+5 1/4 1/4 A2B2C1 / A2B2C1 ✅
022101 5+0 1/4 — A2B2C1 ✅
032501 5+0 3/2 — A2B2C1 ✅
032901 5+0 3/2 — A2B2C1 ✅

2026-05-18 工作日志

单元挑战全题型审核 + 修复

背景

[刘彦江] 要求对单元挑战全部20种题型审核，重点：解析不能纯英文、答案格式正确性。题目内容不修改。

审核结果

  • 审核范围：20张表、244条记录
  • 答案格式：零问题
  • 纯英文解析：13处（听力-P2 021901 ×10，口语-P1 032701/032901，口语-P2 032801）
  • 解析为空：83处（听力-P1 000001+110101~110401 ×50，听力-P4 021701/022101/032501/032901 ×20，共写作-P3复查后实际OK）

修复执行

  • 13条纯英文→中文化翻译（通过模型翻译）
  • 70条空解析→从题目内容+ability关键词智能生成
  • 全部通过 Python+curl 写回 bitable（避免shell转义）
  • 写入后回读验证：107条全部含中文，零错误

审校结果列更新

  • 格式：✅ OK | 2026-05-18 小研审校 / 📝 空模板 | 2026-05-18 小研审校
  • 已更新：18张表、241条记录
  • 缺失列：写作-P2（tblSAwlMumKoyjws）、口语-P4（tblsD2dxaRpLmkXD）无「审校结果」列

经验

  • 写作-P3 解析在 questionList 嵌套层级，初审误判为空，复查后确认含中文
  • bitable curl 写回嵌套JSON时，Python subprocess构造完整body比shell变量展开安全
  • 听力-P1 000001 虽有5条first+5条second，但确有题目内容，不是纯占位，按实际内容生成了解析

P4 短对话选择题批量改写（[刘彦江]）

问题

短对话选择题用户只能听音频，无人名标签显示。三人对话中问题问"Whose/Who"，用户无法分辨谁是谁。

方案（刘彦江确认）

  1. 三人对话 → 两人对话（一男一女）
  2. 对话中嵌入名字互称
  3. 两种题型并行：人名匹配题（1-3题/套）+ 内容理解题（主体）
  4. 不改考点和难度（L1 B级），答案均匀，中文解析，ability标签

改写结果

  • 表：听力-P4-短对话选择题（tblVmeDtBDKsAEfz），9个QSID ~85题
  • rewrite_p4_all.py: 先dry run → write模式
  • 一条（021801）shell转义损坏 → Python curl直连修复
  • ⚠️ Bug：dry run 时 pop("dialogue") 污染 first_qs/first_block 共享对象 → write 时【听力文本】丢失
  • ✅ 已修复：fix_p4_dialogue.py 提取对话重写题目1/题目2
  • 待办：音频重录（旧mp3三人口播 → 需两人）

改写汇总

QSID 题数 答案分布 状态
021301 5+5 A2B1C2 / A2B2C1 ✅
021401 5+5 A1B2C2 / A2B2C1 ✅
021501 5+5 A1B2C2 / A2B2C1 ✅
021601 5+0 A2B2C1 ✅
021701 5+0 A2B2C1 ✅
021801 5+5 A2B2C1 / A2B2C1 ✅
022101 5+0 A2B2C1 ✅
032501 5+0 A2B2C1 ✅
032901 5+0 A2B2C1 ✅

口语-P1 审校（[刘彦江]）

范围

QSID: 121301, 121401, 121501（口语-P1-日常回答，tblRGv7k4WH58Jgq）

发现问题

  • 121301: 6题 ability 全空
  • 121401: ability 重复（"听觉抓取关键信息"×2）+ 标签偏向听力而非口语
  • 121501: 6题 ability 全空
  • answer 为空 → 正常（speaking_qa 参考回答在 explanation 内）

修复

  • 全部补充/替换为口语向标签（语用表达能力等）
  • 3/3 审校结果列更新为 ✅ OK | 2026-05-18 小研审校

Record ID 映射

QSID Record ID
121301 recvjW9RVwziwL
121401 recvjW9RVwGzba
121501 recvjW9RVwj4aQ

听力-P1 图片选择题 生产+回填+审校（[刘彦江]）

范围

QSID: 121301, 121401, 121501（听力-P1-图片选择题） 难度: L1 B级

词汇词库命中率

29个词中仅6个在L1/L2词库（sofa, zoo, study, play, mat, mouth），23个超纲。 业务负责人放行，优先生产，词库后补。

产出

QSID Record ID 词表(first/second) 答案分布
121301 recvjWrIXVjkWY home/house/sofa/cupboard/bedroom // zoo/hippo/bear/live A2B2C1 ×2
121401 recvjWrJos9LH7 study/play/art/spell/letter // crayon/board/desk/schoolbag/handbag A2B2C1 ×2
121501 recvjWrJQ9Njnl meet/friend/board game/ping-pong // body/head/mouth/ear A2B2C1 ×2

审校通过

全部检查项合格：jsonData结构、audio/image命名、答案分布、ability标签、中文解析、题目1/2字段。

待办

⚠️ 23个超纲词需后续补入L1词库（home, house, cupboard, bedroom, hippo, bear, live, art, spell, letter, English, crayon, board, desk, schoolbag, handbag, meet, friend, board game, ping-pong, body, head, ear）

L1-S2-U18-L5 双龙会 台词润色审校（[王璐辰]）

背景

审查飞书知识库剧本表格「台词润色列」错误。文档为内嵌 Sheet（block_type 30），需用 blocks API 才能发现。

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, 207, 63）
  • 一致性遗漏：4行无润色 + dragon/Loong 混用不统一
  • 润色质量好的部分：长句拆分、语法/拼写修正、知识点保留 ✓

D列知识点统计

  • 6个知识点（class/fun/playground/English/Have fun with.../Over here.），共20次
  • English 在知识点列未标注但实际台词出现9次

交互模式收获

  • 用户（王璐辰）偏好直接在 bitable 中写入统计表格而非仅输出文字/卡片 → 后续同类需求优先写入原表

2026-05-18 工作日志

单元挑战全题型审核 + 修复

背景

[刘彦江] 要求对单元挑战全部20种题型审核，重点：解析不能纯英文、答案格式正确性。题目内容不修改。

审核结果

  • 审核范围：20张表、244条记录
  • 答案格式：零问题
  • 纯英文解析：13处（听力-P2 021901 ×10，口语-P1 032701/032901，口语-P2 032801）
  • 解析为空：83处（听力-P1 000001+110101~110401 ×50，听力-P4 021701/022101/032501/032901 ×20，共写作-P3复查后实际OK）

修复执行

  • 13条纯英文→中文化翻译（通过模型翻译）
  • 70条空解析→从题目内容+ability关键词智能生成
  • 全部通过 Python+curl 写回 bitable（避免shell转义）
  • 写入后回读验证：107条全部含中文，零错误

审校结果列更新

  • 格式：✅ OK | 2026-05-18 小研审校 / 📝 空模板 | 2026-05-18 小研审校
  • 已更新：18张表、241条记录
  • 缺失列：写作-P2（tblSAwlMumKoyjws）、口语-P4（tblsD2dxaRpLmkXD）无「审校结果」列

经验

  • 写作-P3 解析在 questionList 嵌套层级，初审误判为空，复查后确认含中文
  • bitable curl 写回嵌套JSON时，Python subprocess构造完整body比shell变量展开安全
  • 听力-P1 000001 虽有5条first+5条second，但确有题目内容，不是纯占位，按实际内容生成了解析

P4 短对话选择题批量改写（[刘彦江]）

背景

短对话选择题用户只能听音频，无人名标签显示。三人对话中问题问"Whose/Who"，用户无法分辨谁是谁。

方案（刘彦江确认）

  1. 三人对话 → 两人对话（一男一女），对话中嵌入名字互称
  2. 两种题型并行：人名匹配题（1-3题/套）+ 内容理解题（主体）
  3. 不改考点和难度（L1 B级），答案均匀，中文解析，ability标签

改写结果

  • 表：听力-P4-短对话选择题（tblVmeDtBDKsAEfz），9个QSID ~85题
  • rewrite_p4_all.py: 先dry run → write模式
  • 一条（021801）shell转义损坏 → Python curl直连修复
  • ⚠️ Bug：dry run 时 pop("dialogue") 污染 first_qs/first_block 共享对象 → write 时【听力文本】丢失
  • ✅ 已修复：fix_p4_dialogue.py 提取对话重写题目1/题目2
  • 待办：音频重录（旧mp3三人口播 → 需两人）

改写汇总

QSID 题数 答案分布 状态
021301 5+5 A2B1C2 / A2B2C1 ✅
021401 5+5 A1B2C2 / A2B2C1 ✅
021501 5+5 A1B2C2 / A2B2C1 ✅
021601 5+0 A2B2C1 ✅
021701 5+0 A2B2C1 ✅
021801 5+5 A2B2C1 / A2B2C1 ✅
022101 5+0 A2B2C1 ✅
032501 5+0 A2B2C1 ✅
032901 5+0 A2B2C1 ✅

口语-P1 审校（[刘彦江]）

范围

QSID: 121301, 121401, 121501（口语-P1-日常回答，tblRGv7k4WH58Jgq）

修复

  • ability 全空/偏向听力 → 全部补充为口语向标签
  • 3/3 审校结果列更新为 ✅ OK | 2026-05-18 小研审校

Record ID 映射

QSID Record ID
121301 recvjW9RVwziwL
121401 recvjW9RVwGzba
121501 recvjW9RVwj4aQ

听力-P1 图片选择题 生产+回填+审校（[刘彦江]）

范围

QSID: 121301, 121401, 121501（听力-P1-图片选择题，L1 B级） 29词中仅6个在词库，23个超纲。业务负责人放行，优先生产，词库后补。

产出

QSID Record ID 答案分布
121301 recvjWrIXVjkWY A2B2C1 ×2
121401 recvjWrJos9LH7 A2B2C1 ×2
121501 recvjWrJQ9Njnl A2B2C1 ×2

待办

⚠️ 23个超纲词需补入L1词库

图片文本输出（[刘彦江]）

背景

听力-P1 121301/121401/121501 选项图 prompt 需输出给图片生成人员。

飞书消息格式陷阱 🔴

直接输出 [1-A-选项图彩图]:{"prompt":"..."} 到飞书对话中，被飞书渲染引擎吃掉（方括号+JSON格式被当标签/链接处理），用户看不到内容。 解决方案：必须用代码块（```）包裹或通过 message() 工具以编程方式发送。

题型-能力标签映射（[刘彦江]）

背景

用户要求：把所有单元挑战题型与 45 个标准能力 tag 做映射。

能力标签源文件

  • 路径: business_knowledge/ability_tags.md（Vala 英语能力标签体系，2026-05-13更新）
  • 45 个标准标签：听力(11)、口语(10)、阅读(13)、写作(11)

ability 格式不统一问题（重要发现）🔴

提取过程中发现 ability 标签在 bitable jsonData 中存在两种不同格式和位置：

格式A: JSON 数组（每题内部）

{"first": {"questionSet": [{"ability": ["听觉抓取关键信息", "多特征整合"]}]}}

适用题型：听力-P1/P2/P3/P4/P7，阅读全7个，口语全4个

格式B: ¥¥ 分隔字符串（顶层）

{"first": {"ability": "听觉抓取关键信息¥¥多特征整合"}}

适用题型：听力-P5，写作-P1/P2/P3

映射结果（修正后）

  • 写作-P1 ✅ 有标签：短消息写作｜邮件/便条、衔接与连贯｜连词使用、描述性写作｜人物与地点、描述性写作｜场景与情绪、句型组织、问题解决｜求助与建议（部分非标准标签名）
  • 写作-P2 ⚠️ 格式不规范（模板残留）：看图写故事，衔接与连贯、连词使用
  • 写作-P3 ❌ 纯占位符 "xxxx"，确实无标签
  • 听力-P5 ✅ 有标签（¥¥格式补抓）：听觉抓取关键信息、多特征整合

已修正的其他发现

  • 口语-P1/P2/P3/P4 ability 标签已正确提取（格式A路径）
  • 20 个未覆盖标签 = 45 标准标签中历史数据从未出现的（情绪/态度理解、长对话理解、图片对比、故事讲述、发音语调、写作全11个等）

产出文件

  • business_knowledge/unit_challenge_type_ability_mapping.md — 完整映射表（已修正）
  • /tmp/unit_challenge_ability_doc.md — 对外分享版

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

2026-05-18 工作日志

单元挑战全题型审核 + 修复

背景

[刘彦江] 要求对单元挑战全部20种题型审核，重点：解析不能纯英文、答案格式正确性。题目内容不修改。

审核结果

  • 审核范围：20张表、244条记录
  • 答案格式：零问题
  • 纯英文解析：13处（听力-P2 021901 ×10，口语-P1 032701/032901，口语-P2 032801）
  • 解析为空：83处（听力-P1 000001+110101~110401 ×50，听力-P4 021701/022101/032501/032901 ×20，共写作-P3复查后实际OK）

修复执行

  • 13条纯英文→中文化翻译（通过模型翻译）
  • 70条空解析→从题目内容+ability关键词智能生成
  • 全部通过 Python+curl 写回 bitable（避免shell转义）
  • 写入后回读验证：107条全部含中文，零错误

审校结果列更新

  • 格式：✅ OK | 2026-05-18 小研审校 / 📝 空模板 | 2026-05-18 小研审校
  • 已更新：18张表、241条记录
  • 缺失列：写作-P2（tblSAwlMumKoyjws）、口语-P4（tblsD2dxaRpLmkXD）无「审校结果」列

经验

  • 写作-P3 解析在 questionList 嵌套层级，初审误判为空，复查后确认含中文
  • bitable curl 写回嵌套JSON时，Python subprocess构造完整body比shell变量展开安全
  • 听力-P1 000001 虽有5条first+5条second，但确有题目内容，不是纯占位，按实际内容生成了解析

P4 短对话选择题批量改写（[刘彦江]）

背景

短对话选择题用户只能听音频，无人名标签显示。三人对话中问题问"Whose/Who"，用户无法分辨谁是谁。

方案（刘彦江确认）

  1. 三人对话 → 两人对话（一男一女），对话中嵌入名字互称
  2. 两种题型并行：人名匹配题（1-3题/套）+ 内容理解题（主体）
  3. 不改考点和难度（L1 B级），答案均匀，中文解析，ability标签

改写结果

  • 表：听力-P4-短对话选择题（tblVmeDtBDKsAEfz），9个QSID ~85题
  • rewrite_p4_all.py: 先dry run → write模式
  • 一条（021801）shell转义损坏 → Python curl直连修复
  • ⚠️ Bug：dry run 时 pop("dialogue") 污染 first_qs/first_block 共享对象 → write 时【听力文本】丢失
  • ✅ 已修复：fix_p4_dialogue.py 提取对话重写题目1/题目2
  • 待办：音频重录（旧mp3三人口播 → 需两人）
QSID 题数 答案分布 状态
021301 5+5 A2B1C2 / A2B2C1 ✅
021401 5+5 A1B2C2 / A2B2C1 ✅
021501 5+5 A1B2C2 / A2B2C1 ✅
021601 5+0 A2B2C1 ✅
021701 5+0 A2B2C1 ✅
021801 5+5 A2B2C1 / A2B2C1 ✅
022101 5+0 A2B2C1 ✅
032501 5+0 A2B2C1 ✅
032901 5+0 A2B2C1 ✅

口语-P1 审校（[刘彦江]）

范围

QSID: 121301, 121401, 121501（口语-P1-日常回答，tblRGv7k4WH58Jgq）

修复

  • ability 全空/偏向听力 → 全部补充为口语向标签
  • 3/3 审校结果列更新为 ✅ OK | 2026-05-18 小研审校
QSID Record ID
121301 recvjW9RVwziwL
121401 recvjW9RVwGzba
121501 recvjW9RVwj4aQ

听力-P1 图片选择题 生产+回填+审校（[刘彦江]）

范围

QSID: 121301, 121401, 121501（听力-P1-图片选择题，L1 B级） 29词中仅6个在词库，23个超纲。业务负责人放行，优先生产，词库后补。

QSID Record ID 答案分布
121301 recvjWrIXVjkWY A2B2C1 ×2
121401 recvjWrJos9LH7 A2B2C1 ×2
121501 recvjWrJQ9Njnl A2B2C1 ×2

待办

⚠️ 23个超纲词需补入L1词库

图片文本输出（[刘彦江]）

飞书消息格式陷阱 🔴

直接输出 [1-A-选项图彩图]:{"prompt":"..."} 到飞书对话中，被渲染引擎吃掉（方括号+JSON当标签处理），用户看不到内容。 解决方案：代码块包裹或 message() 工具发送。

题型-能力标签映射（[刘彦江]）

背景

把所有单元挑战题型与 45 个标准能力 tag 做映射。

能力标签源文件

  • 路径: business_knowledge/ability_tags.md（Vala 英语能力标签体系，2026-05-13更新）
  • 45 个标准标签：听力(11)、口语(10)、阅读(13)、写作(11)

ability 格式不统一问题（重要发现）🔴

提取中发现 ability 存在两种不同格式/位置：

格式A: JSON 数组（每题内部）

{"first": {"questionSet": [{"ability": ["听觉抓取关键信息", "多特征整合"]}]}}

适用：听力-P1/P2/P3/P4/P7，阅读全7个，口语全4个

格式B: ¥¥ 分隔字符串（顶层）

{"first": {"ability": "听觉抓取关键信息¥¥多特征整合"}}

适用：听力-P5，写作-P1/P2/P3

映射结果（修正后）

  • 写作-P1 ✅ 有标签（格式B）：短消息写作｜邮件/便条、衔接与连贯｜连词使用、描述性写作｜人物与地点、描述性写作｜场景与情绪、句型组织、问题解决｜求助与建议（部分非标准标签名）
  • 写作-P2 ⚠️ 格式不规范（模板残留）
  • 写作-P3 ❌ 纯占位符 "xxxx"
  • 听力-P5 ✅ 有标签（格式B补抓）：听觉抓取关键信息、多特征整合
  • 20 个未覆盖标签 = 45 标准标签中历史数据从未出现的（写作全11个、听力 情绪/态度理解+长对话理解、口语 图片对比+故事讲述+发音语调 等）

产出

  • business_knowledge/unit_challenge_type_ability_mapping.md — 完整映射表
  • /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（白底中央展示单个物体/颜色）
  • 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 20:58）

背景

李应瑛发送知识库关卡制作文档链接 K6DIwFqpgi1SjZkEPS9cNESfn0d，要求为剧本中的互动环节生成组件配置。

完成事项

  • ✅ 读取文档完整内容（剧本表Nr3Ovs 243行、知识点表zbfYO4、剧情摘要等5个子表）
  • ✅ 识别16个互动点（对话朗读-配图、对话挖空、对话选择-配图、听力选择等），其中10个H列已有配置
  • ✅ 方案3（both）：行159 H列文本配置 + LV1多维表格正式JSON

H列配置（行159）

写入 Nr3Ovs!H159，内容包含任务标题「听听爷爷的来信」、情境引入、互动内容和后置对话。回读验证通过。

LV1 多维表格 JSON（ID: 1217310）

  • App Token: C7e9bzA1GaZ61FsTz87cEM8Ynoe
  • Table: LV1 (tblH4xNpAmKJ7gEq)
  • Record ID: recvjYze7B5cDQ
  • cType: core_listening_choose
  • 题目组： 2组（Q1: Who will come to visit? → Grandfather / Q2: Who else is coming? → Grandmother）
  • 学习过程： 3个重点句（visit / grandmother / grandfather）
  • 音频来源： 爷爷Justin念信（剧本行160-163）
  • 写入方式： Python subprocess + curl（避免shell转义）

待补充

项目 说明
图片素材 6张选项图 1217310_option_00~05.png 待配置
kpListSentence/kpListVocab 待填入Unit 1217对应的句型/单词知识ID
kpInfo.kpId grandfather/grandmother/visit 的具体知识ID待确认
音频录制 Justin念信4句音频待录制

互动组件脚本参考路径

  • business_knowledge/skills/core-content-json-standard/SKILL.md — 14种核心题型JSON标准
  • business_production/_shared/feishu-embedded-sheet/SKILL.md — 内嵌Sheet读写
  • business_production/_shared/lark_bitable_operate_as_bot/SKILL.md — Bot身份多维表格操作

[李应瑛] L1-S2-U17-L4 门关啦 组件配置（2026-05-18 21:00）

背景

李应瑛发送知识库文档 SAadwW8YaiObl8k4op3c6vs8nqb（L1-S2-U17-L4 门关啦），要求根据组件类型生成配置，回填到 F列（不同于L3的H列）。

文档结构

  • Wiki token: SAadwW8YaiObl8k4op3c6vs8nqb
  • Space ID: 7412143055920414722
  • Spreadsheet token: It4AsFkC7hXHc4te9yUcyLHRnOe
  • Script sheet: wMQVyV（202行×8列）
  • Knowledge points sheet: eXTXJ8（6个知识点：open, closed, door, home, 2个句型）
  • 列结构：A=类型, B=配置信息, C=剧情描述, D=角色名, E=英文台词, F=组件配置, G=知识点, H=编剧台词

互动组件识别

  • 16个互动组件（ID 1217401-1217416），全部F列为空
  • 类型分布：对话朗读×6、对话挖空×4、图片单选×1、对话选择×2、对话组句×2、看图拼词×1
  • 知识点覆盖：open/closed/door/home 及对应句型

写入方式

  • Sheets v2 API PUT values，range 格式注意：sheet_id不加引号
  • 先试 'wMQVyV'!F10 报 "sheetId not found" → 修正为 wMQVyV!F10 成功
  • 16/16 全部回读验证通过

脚本

scripts/write_L4_F_configs.py

[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_L5_G_configs.py