reading_info_match.xiaoyan/SKILL.md
2026-04-10 15:25:02 +08:00

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name: reading_info_match
description: K12英语阅读信息匹配题标准化设计、生产、审校工具。对应题型L1 - Starters - 阅读 Part1 信息匹配,考察核心能力:信息抓取、快速阅读、图文匹配。使用场景:(1) 根据给定知识点、难度等级生成符合教研规范的阅读信息匹配题;(2) 校验题目格式、难度匹配、内容合规性;(3) 批量生产阅读信息匹配题。触发关键词阅读信息匹配、信息匹配题、reading info match、阅读Part1信息匹配、图文匹配题
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# Reading Info Match 阅读信息匹配题生产技能
## 题型说明
本技能对应官方题型:**L2 - Movers - 阅读 Part1 信息匹配【阶段归属L2专属】**,考察核心能力为**信息抓取(快速阅读+图文匹配)**学生阅读5-6个简短文本标识/告示/短句),与对应的图片/标题进行匹配,考察快速抓取关键信息和图文匹配能力。
## 难度对应关系(与教研标准对齐)
| 难度等级 | 对应L1阶段 | 对应剑桥考试等级 | 难度描述 |
|----------|------------|------------------|----------|
| A级 | L1 第1-2阶段 | Starters 1-2 | 文本为1-2个单词图片差异极大直接对应 |
| B级 | L1 第3-4阶段 | Starters 3 | 文本为3-5词短句图片为同类差异简单对应 |
| C级 | L1 第5-6阶段 | Movers 1 | 文本为5-8词短句需要提取关键词匹配 |
| D级 | L2 第1-2阶段 | Movers 2-3 | 文本为8-10词短句包含干扰信息需要筛选匹配 |
## 能力标签绑定规则
1. 题型固定绑定通用能力标签:阅读理解、信息抓取、快速阅读
2. 能力标签分级规则:
- 1级标签统一使用**阅读理解**
- 2级标签根据考察点动态匹配图文匹配/关键词匹配/信息筛选
3. 生产时自动标注每道题考察的核心知识点
## 生产规则
1. 每道题包含5-6个简短文本、对应的匹配项图片/标题)、正确匹配关系
2. 难度匹配规则:
- A级文本为单个名词直接对应图片内容
- B级文本为名词+属性,对应图片属性
- C级文本为简单动作/场景描述,对应场景图片
- D级文本包含多个信息点需要筛选核心关键词匹配
3. 文本要求:简洁清晰,符合对应难度词汇要求
4. 匹配项要求:干扰项为常见易混淆内容,避免过于明显的错误
## 输入参数
| 参数 | 必填 | 格式示例 | 说明 |
|------|------|----------|------|
| 知识点 | ✅ | `apple n.苹果;red adj.红色;eat v.吃` | 考察的核心知识点列表 |
| 难度等级 | ✅ | `A级` / `L1第2阶段` / `Starters 2` | 难度等级或对应阶段 |
| 题量 | 🟢 | `5` | 生成题目数量默认1套6小题 |
| 场景要求 | 🟢 | `场景为公共场所标识` | 指定题目场景,不指定则自动匹配知识点 |
## 输出格式规范
严格按照以下格式输出,禁止额外内容:
```
【题目组描述】
[整体场景说明,例如:阅读短句,与对应的图片进行匹配]
---
【题目1】
【文本列表】
1. [文本1内容]
2. [文本2内容]
3. [文本3内容]
【匹配项】
A. [匹配项A内容/图片描述]
B. [匹配项B内容/图片描述]
C. [匹配项C内容/图片描述]
【正确答案】
1. [匹配字母]
2. [匹配字母]
3. [匹配字母]
【能力项】
题目1 - 阅读理解([2级标签]- [考察核心知识点]
题目2 - 阅读理解([2级标签]- [考察核心知识点]
【解析】
✅ 本题考察【阅读理解(对应能力标签)】能力。阅读时抓住每个文本的关键词,直接对应到匹配项即可。记住快速抓取核心名词/动作,这类题就能快速做对哦😉
---
【题目2】
...(多套题重复上述结构)
```
## 校验规则
自动校验不通过直接返回错误:
1. 词汇校验所有知识点必须在L1单词库中禁止超纲
2. 格式校验:缺少必填字段或格式不符合规范
3. 难度校验:文本长度、匹配复杂度不符合对应等级要求
4. 逻辑校验:匹配关系无对应依据,或干扰项设置不合理
## 脚本使用说明
执行`scripts/generate_reading_info_match.py`完成自动化生产:
```bash
python scripts/generate_reading_info_match.py \
--knowledge "apple n.苹果;red adj.红色;eat v.吃" \
--difficulty "A" \
--count 3 \
--scene "标识场景"
```
> 🔘 词汇校验规则脚本会自动校验所有知识点是否在共享L1词库路径`business_knowledge/L1_word_list.json`)中,禁止使用超纲词汇,无需单独传入词表文件。