my-skills/exam/SKILL.md

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name: exam
description: |
  CS 知识应试强化 — 题目生成 Skill。
  从 examination 仓库生成符合 JSON Schema 的题目文件，自动校验、合并、更新元数据，推送到远程。
  当用户提到生成题目、考试题、练习题、CS 知识题、选择题、填空题、判断题时，使用此 skill。
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# CS 知识应试强化 — 题目生成 Skill

从 `examination` 仓库生成符合 JSON Schema 的题目文件，自动校验、合并、更新元数据，推送到远程。

## 前置条件

- Python 3.8+（用于校验和合并脚本）
- SSH 访问 `git@47.121.181.112:222`（用于 clone/push）
- `topics/index.json` 包含子主题索引

## 仓库结构

```
examination/
├── schema/
│   ├── question.schema.json    # 题目 JSON Schema (Draft-07)
│   ├── prompt-template.md      # 题目生成提示词模板
│   └── templates/              # 各题型示例 JSON
├── topics/
│   ├── index.json              # 主题索引
│   └── {group}/{subtopic}/
│       ├── meta.json           # 子主题元信息
│       ├── fill_blank.json     # 填空题
│       └── single_choice.json  # 单选题
└── exam/                       # 本 skill 目录
    ├── SKILL.md
    ├── schema/
    │   └── question.schema.json
    └── scripts/
        ├── validate.py
        ├── validate.mjs
        ├── merge_questions.py
        ├── update_meta.py
        ├── read_context.json
        └── validate_and_merge.json
```

## 执行流程

> **重要：默认使用子代理（SubAgent）分批次处理。** 生成题目是 token 密集型任务，为避免主会话上下文爆炸，应将每批题目的生成工作委派给子代理执行。主会话负责规划、确认和汇总。

### 阶段 0：与用户确认方案

**在执行任何操作之前，必须先与用户确认以下信息。** 不要假设默认值。

1. **子主题（subtopic）**：读取仓库中的 `topics/index.json`，列出可用的子主题供用户选择。如果用户已经指定了子主题，验证其是否存在。
2. **题型与数量**：询问用户需要生成哪些题型、每种多少道。可以一次性给出建议（如「建议先生成 10 道单选题 + 5 道判断题」），但最终必须等用户确认。
3. **展示确认摘要**：在开始生成前，向用户展示如下摘要并等待确认：

```
📋 生成方案确认
━━━━━━━━━━━━━━
子主题：gc-jvm（JVM 垃圾回收）
分组：  qunar-ai-fullstack
题型：  单选 × 10、判断 × 5
━━━━━━━━━━━━━━
确认后开始生成 ✅
```

用户确认后才进入下一阶段。

### 阶段 1：克隆仓库

```bash
REPO_DIR=$(mktemp -d)
git clone --depth 1 ssh://git@47.121.181.112:222/wonder/examination.git "$REPO_DIR"
```

### 阶段 2：读取上下文（子代理）

派发一个子代理，执行以下任务：
- 读取 `topics/index.json` 确认子主题存在
- 读取该子主题的 `meta.json`（获取 tags、已有题目信息）
- 读取同类型已有的题目文件（获取已有 ID，避免重复）
- 将汇总信息返回给主会话

使用本 skill 自带的批量脚本 `scripts/read_context.json` 可以一次完成上述读取：

```
run_tool_batch(
  file_path="<skill_dir>/scripts/read_context.json",
  args={
    "topics_dir": "<REPO_DIR>/topics",
    "group": "<用户确认的分组>",
    "subtopic": "<用户确认的子主题>",
    "question_type": "<用户确认的题型>"
  }
)
```

### 阶段 3：生成题目（子代理）

> **这是 token 消耗最大的阶段，务必使用子代理处理。**

根据阶段 2 返回的上下文，**为每种题型分别派发子代理**来生成题目。每个子代理的任务是：

1. 根据子主题内容和已有题目，生成指定数量的新题目
2. 严格遵循 Schema 格式（见下方「题目格式规范」）
3. 将生成的 JSON 写入临时文件（如 `/tmp/exam_gen_{type}_{batch}.json`）

**子代理提示词模板：**

```
你是题目生成专家。请为子主题 "{subtopic_name}" 生成 {count} 道 {type_name} 题。

【上下文】
{从阶段 2 获取的 meta.json 和已有题目摘要}

【要求】
- 严格遵循 JSON Schema（见下方规范）
- ID 从 {next_id} 开始递增（如 fb-001, fb-002...）
- 难度分布在 1-5 之间，合理分布
- tags 参考子主题已有的 tags
- explanation 必须详细，解释为什么对/错
- source 填 null，related 填空数组

【输出】
将完整 JSON 写入文件 /tmp/exam_gen_{type}_{batch}.json，格式：
{
  "topic": "{subtopic_slug}",
  "type": "{question_type}",
  "schema_version": "1.0.0",
  "generated": "{ISO 8601 时间戳}",
  "questions": [ ... ]
}
```

**如果题目数量较多（如 > 15 道），建议拆分成多个批次**，每批 5-10 道，分别派发子代理并行处理。

### 阶段 4：校验、合并、更新元数据（子代理）

所有批次的题目生成完成后，派发子代理执行校验与合并：

```
run_tool_batch(
  file_path="<skill_dir>/scripts/validate_and_merge.json",
  args={
    "skill_dir": "<skill_dir>",
    "topics_dir": "<REPO_DIR>/topics",
    "group": "<group>",
    "subtopic": "<subtopic>",
    "question_type": "<question_type>",
    "generated_file": "/tmp/exam_gen_{type}_{batch}.json"
  }
)
```

如果是多批次生成，需要对每个批次依次执行合并，或者先合并各批次为一个临时文件，再统一合并到已有文件。

### 阶段 5：提交推送

```bash
cd "$REPO_DIR"
git add -A
git commit -m "feat: add {count} {type} questions for {subtopic}"
git push origin main
```

### 阶段 6：汇报结果

向用户展示生成结果摘要：

```
✅ 题目生成完成
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
子主题：gc-jvm
新增：  单选 × 10、判断 × 5
累计：  35 题（单选 20、判断 10、填空 5）
提交：  feat: add 15 questions for gc-jvm
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
```

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## 批量脚本参数

### read_context.json

| 参数 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| `topics_dir` | 仓库内 `topics/` 目录的绝对路径 | `/tmp/xxxxx/topics` |
| `group` | 主题分组名 | `qunar-ai-fullstack` |
| `subtopic` | 子主题 slug | `gc-jvm` |
| `question_type` | 题型 | `single_choice` |

### validate_and_merge.json

| 参数 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| `skill_dir` | 本 skill 目录的绝对路径 | `/home/.../skills/exam` |
| `topics_dir` | 同上 | 同上 |
| `group` | 同上 | 同上 |
| `subtopic` | 同上 | 同上 |
| `question_type` | 同上 | 同上 |
| `generated_file` | 生成的题目 JSON 文件绝对路径 | `/tmp/exam_gen_sc_1.json` |

## 批量执行失败处理

如果批量脚本执行失败：

1. 首先检查所有参数是否正确传入，尤其是 `args` 不能为空
2. 根据错误信息修正参数后重试
3. 如果脚本方式持续失败，回退到手动逐步执行（见下方「手动执行参考」）
4. 完成任务后告知用户：「批量执行遇到了问题，已手动完成。是否需要调整 skill 的批量脚本以便下次正常使用？」

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## 手动执行参考

### 读取上下文

```bash
cat "$REPO_DIR/topics/index.json"
cat "$REPO_DIR/topics/{group}/{subtopic}/meta.json"
cat "$REPO_DIR/topics/{group}/{subtopic}/{type}.json"  # 如果存在
```

### 校验

```bash
python3 <skill_dir>/scripts/validate.py /tmp/exam_generated.json
```

### 合并

```bash
python3 <skill_dir>/scripts/merge_questions.py \
  "$REPO_DIR/topics/{group}/{subtopic}/{type}.json" \
  /tmp/exam_generated.json \
  /tmp/exam_merged.json

cp /tmp/exam_merged.json "$REPO_DIR/topics/{group}/{subtopic}/{type}.json"
```

### 更新元数据

```bash
python3 <skill_dir>/scripts/update_meta.py \
  "$REPO_DIR/topics" {group} {subtopic} {type}
```

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## 题目格式规范

ID 格式：`{type_short}-{seq}`，序号从已有最大值 +1 开始，三位数补零。

| 题型 | type | type_short | 关键字段 |
|------|------|------------|----------|
| 填空 | `fill_blank` | `fb` | `answer: string[]`, `answer_rule: "any"/"all"/"ordered"` |
| 单选 | `single_choice` | `sc` | `options: {A-D}`, `answer: string` |
| 多选 | `multiple_choice` | `mc` | `options: {A-D}`, `answer: string[]` |
| 判断 | `true_false` | `tf` | `answer: boolean` |
| 简答 | `short_answer` | `sa` | `answer: string`, `keywords: string[]`, `scoring_rubric: string` |
| 代码阅读 | `code_reading` | `cr` | `code`, `language`, `sub_questions[]` |
| 场景分析 | `scenario` | `sn` | `context`, `sub_questions[]` |

### 通用字段

每道题必须包含：

- `id` — 唯一标识，格式 `type_short-NNN`
- `type` — 题型枚举值
- `difficulty` — 1 到 5 的整数
- `tags` — 标签数组，参考子主题 meta.json
- `question` — 题目文本
- `explanation` — 详细解析
- `source` — 填 `null`
- `related` — 填空数组 `[]`

### sub_questions 规范

`code_reading` 和 `scenario` 题型使用 `sub_questions` 数组，每个子问题需要：

- `index` — 从 1 开始的序号
- `type` — 子问题的题型（通常是 `single_choice` 或 `short_answer`）
- `question` — 子问题文本
- `answer` — 答案
- `explanation` — 解析
- 选择题类子问题还需 `options` 字段

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## 备注

- 校验脚本优先使用 `jsonschema` 库（Python），不可用时回退到基础校验
- Node.js 校验脚本（`validate.mjs`）为纯内置模块，无外部依赖，可作为备选
- 合并脚本自动去重（基于 question ID），不会覆盖已有题目
- 元数据更新脚本自动计算 `question_files` 和 `stats.by_type` 统计信息
- 所有脚本退出码：0=成功，1=有错误，2=用法错误
- Schema 文件已内置于 `<skill_dir>/schema/question.schema.json`，与仓库版本一致