exam-prep

一个 Claude Code Agent Skill：把一门大学课程的原始材料（课件 PDF、作业、往年题、录课转写）整理成"可复习结构"，然后带你一题一题过考点。

An agent skill that ingests raw university course materials (slides, homework, past exams, lecture transcripts) into a reviewable structure, then drills you through exam topics one question at a time — re-teaching from the course's own words, not the model's.

设计取向

• skill 只装方法论，不装课程数据。 每门课一个独立 course repo（raw/ md/ distilled/ exam/ 目录契约），材料永远住在课程侧。
• 不用 embedding、不做 RAG。 单课程几千页量级，agent 直接 grep/read 文件系统，刻意选择。
• 抽"老师说的重点"，不是"PPT 写的重点"。 录课转写在入库时做一次线性 pre-pass，把口头强调信号（显式标记词、重复、反常展开、停顿）抽成结构化条目——随口一提的考点没有名字、grep 不到，必须入库时主动捞。
• 每条结论回指原文（文件:行号），可核验，禁止凭空生成；重讲时引用课程原文而非模型措辞。
• 公式材料必须走 vision 文档解析（PaddleOCR-VL，页→markdown+LaTeX）。传统 OCR 会把公式搅成乱码，毁掉重点定位。

三个模式

模式	一句话
review（主模式）	出一道题 → 你作答 → 判对错 → grep 定位课程原文 → 用原文重讲；答错就拆前置概念、换角度，直到过关，错题自动记录
ingest	raw → markdown（vision-OCR / 转写整理）→ 构建重点、概念依赖图、题-考点索引三件套；转写额外跑口头重点 pre-pass
cheat-sheet	基于 distilled 产出汇总总复习材料；有专门的第三方 cheat-sheet skill 时组合调用

安装

git clone https://github.com/Candlest/exam-prep-skill ~/.claude/skills/exam-prep

OCR 脚本需要 AIStudio 的 PaddleOCR 令牌：

# fish
set -Ux PADDLEOCR_TOKEN <你的令牌>
# bash/zsh
export PADDLEOCR_TOKEN=<你的令牌>

语音转写不内置：用通义听悟/讯飞等在线转好，导出带时间戳的文本放进 raw/transcripts/ 即可。

结构

exam-prep/
  SKILL.md                       # 入口：目录契约、三模式、硬纪律（薄）
  references/
    review-loop.md               # 一题一题交互复习的完整流程
    ingestion.md                 # raw→md→distilled 的步骤与命名规范
    emphasis-extract.md          # 从转写抽口头重点的 pre-pass 规则
  scripts/
    ocr_pdf.py                   # PaddleOCR-VL 云端解析：PDF/图片/docx → 带页锚的单 md

经一门真实课程（信息论与编码，公式密集型）完整 ingest + 实测迭代。

License

MIT