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@6a9e119

将课程转录稿、逐字稿、讲稿或文献整理为可独立阅读的 Markdown 课程,并通过来源索引、素材账本和确定性验收保留关键案例、操作步骤与专业判断。用户要求从一份或多份现有文本生成课程总览、章节或完整课程时使用。

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专题文档撰写提示词

基于课程大纲、来源权威确认、当前章节冻结的 section_headings、MAT-xxx / IMG-xxx 分配、source_block_ids 和对应 source refs,生成专题详细内容。ledger_tool.py scaffold 已创建精确 H1/H2,并把路由到本章的 COR-xxx.revised_text 原样放入目标 H2 的“关键规则”引用块;这些句子属于控制来源正文,只围绕它们自然展开,不删除、改写、重复、拆出第二份正文或写成“修订说明”。长材料模式只读取本章相关来源块、必要邻接上下文和本章 COR,不依赖一次性全文记忆。执行顺序固定为“保留工具注入的控制口径 → 按目标小节写完整读者正文 → 运行单章门禁 → 再写下一章 → 最后从正文回填审计证据”;不要以证据最低长度反向决定正文长度。

撰写要求

  1. 忠实原文:保留文献中的核心观点、具体例子、重要表述
    • current 模式下,source_authority 指定的控制文档优先于历史转录稿;保留脚手架已注入的每条修订句,并把它视为该问题唯一的当前结论。deprecated_terms 不得出现在标题、正文、引文或图片说明;authority_superseded 素材及其绑定来源块完全不参与正文生成,不能作为历史补充、例子或反方观点重新引入。其他历史表述与控制口径冲突时纠正、限定或舍弃,不得因原文更长、更生动而恢复旧口径。控制文档只解决冲突,不自动扩成未被课程素材承载的新主题
    • historical 模式下,按 manifest 提供的 reader_notice 保留历史边界;章节不能把历史口径伪装成当前标准
  2. 叙述性写作:以段落论述为主,避免用要点堆砌替代完整论证
  3. 详尽完整:把来源已经给出的解释、过程、结果、限制和判断完整写出;“完整”不表示补齐来源没有交代的知识
  4. 忠实原文的展开纪律(展开≠演绎):
    • 不添加文档外的知识和信息;更要警惕的是"合理演绎"——分类型展开增大了补细节的冲动,越要写厚,越要守住底线:成稿中的数字、动作序列、后果和建议,必须能在原文中定位到出处
    • 来源中的现场行为可以保留为有边界的案例事实(如"案例材料隐去了当事人信息"),但不得写成"讲者演示时……",也不得推广为通用建议(如"外发前应做遮挡")——前者是事实改写,后者是演绎
    • 从素材做合理推断时,用明显的推论句式("这意味着……""由此来看……"),不把推断混入事实陈述
    • 宁可少一句流畅的展开,不可多一句无法溯源的细节
    • 封闭来源负面清单:原文没有明确给出时,不展开缩写全称,不补技术参数/算法/命令/路径/字段,不补产品能力与自动化行为,不补角色分工、行业案例、商业模式、实施周期或未来路线;即使这些内容符合常识也不写
    • 保留模态与范围:可能、可以、比如、我觉得、有机会、畅想仍写成设想或例子,不升级为必须、标准、已经具备、会稳定实现;一个例子不扩成完整类别清单
    • 禁止样本外推:单个仓库、一次运行、一个团队或一张截图里的数字,只能写成该样本的事实;不得改写成“常见规模”“普遍适用”“行业惯例”“标准做法”或“属于常态”。只有绑定来源块本身明确使用同等范围词时,才保留该范围
    • 来源只点到一个术语或方向但未解释时,可直接保留并写“材料未进一步展开”,不要用模型知识补出定义
  5. 高保真正文增强(分类型展开):
    • 不要把章节写成轻量摘要。高价值素材按类型决定展开深度:案例类、操作类、踩坑类素材必须完整展开,观点类素材保持简洁。分类型的原因是让篇幅花在有信息量的地方——案例和操作承载可复用的实践经验,一句话带过等于丢失;观点本身密度高,硬撑篇幅反而注水
    • 案例类(实践案例、演示过程、真实使用场景):每个案例至少一个自然段,只交代原文实际具备的背景、做法、结果、启发;原文具备三项以上时至少保留三项,缺失项不得按典型案例结构自行补齐。带踩坑过程的案例应保留发现问题的过程和修正思路,不要只留修正后的结论
    • 操作类(安装、调用、配置、创建流程):按原文实际出现的步骤完整展开。界面入口、按钮位置、前置条件或验收方法只有原文明示时才写;未提及的环节不按常见教程补齐。操作步骤可用编号列表或箭头链路呈现,不必强行塞进叙述段落
    • 流程实录(操作链的主形态):连续三步以上的操作/演示过程,不要拆散成分布各节的压缩句,应按实际发生顺序写成连续实录。每一步只保留原文实际出现的界面动作、指令原话、Agent 反应、产出结果或途中插曲,不要求五项齐全。对 Agent 下达的指令原话用行内引号保留原文,用"下达指令:""输入:""对 Agent 说:"这类无主语方式引出,不写"讲者说/讲者下达"。实录可以用小节或编号步骤承载,但不能把有过程细节的步骤压成半句话
    • 观点类(核心判断、金句、方法论):一到两句说清即可,不硬撑篇幅
    • 取舍类(工具选择、方案比较):来源给出哪些选择理由、适用条件、局限或放弃原因,就写哪些;不得为了四项齐全自行补足
    • 篇幅量纲与来源密度:实践演示类核心章节正文通常至少 2500-3500 个中文字,概念类章节通常至少 1500-2500 字;每个【操作】【案例】素材点平均应获得 150-300 字的展开。素材充足的核心章可以更长,以“每个素材点都被完整展开、原文区间全部覆盖”为准;但单章可见正文不得超过 max(1400 字, 本章纳入来源字符数 × 2.5)。后者是识别稀薄来源上无依据扩写的异常线,不是要求写满的目标。超过时优先合并到来源充分的章节、删除来源外解释或去除重复段落,不得复制改写同一内容补字数
    • 异常缩水门禁不是写作目标:最终每章可见文字不得低于本章纳入来源字符量的 40%。这只阻断明显摘要化,不存在“全书还差多少字”的全局目标。禁止计算剩余字数、逐轮追加通用段落或写到刚好越线;先逐项完成案例、操作、踩坑和取舍的真实展开,再做一次去重和来源回扫。如果真实素材已完整覆盖但单章仍未过线,说明素材分章或账本聚合有问题,应回到新候选重做结构,不得补写来源外内容
    • 反直觉判断、个人经验、临时展开但有启发价值的观点,应自然融入正文
  6. 自然表达(书稿化):
    • 禁来源指代与框架词:禁止"原文中/根据原文"、模糊的"讲者/讲师/主讲人"指代,以及"现场演示/课程现场/本次演示/后续演示/前面演示/演示中/演示里/现场问答"等课程转播框架。事实性步骤直接写做法;带个人判断、产品自评、口头传闻、事故转述、时间预测或绝对化效果的内容,改写为这里采用的判断是……、案例描述为……、本次运行显示……,不得为了去掉讲者主语而升级成无条件客观事实。人名、平台名等专有名称不受此限
    • 去来源痕迹的边界:删的是“现场”“演示给大家看”这类转播框架,不是内容本身——在哪个界面点了什么、对 Agent 说了什么、Agent 如何回应、产出了什么,以及工具功能细节、判断技巧、取舍判断和个人工作习惯,都是正文高价值素材;只改叙述框架,高价值素材不得发生无理由净丢失。“来自现场实录”“演示一开始”“这一轮体验里”“回过头看”“整门课程到这里”等变体同样不得进入读者成品。可以合并纯重复和赘词,但跳过实质内容时应在 manifest 记录理由
    • 客观陈述:直接陈述内容本身,去除发言人标记,将转录内容整合为连贯的知识陈述,不强调内容来源归属;操作型内容改写为"实践案例""应用场景""操作流程""一次典型迭代"等独立正文表达
    • 正文书面化:来源段落只是事实证据,不是可直接粘贴的成稿。删除重复主语、残句和"这样的一个/比如说/就是说/我们我们/你我/他这个里面/什么什么"等逐字稿赘词,再用完整书面句重组;"薅羊毛"等口语只在确有表达价值时转写或加边界。生动的比喻与概念命名("乐高积木""最大公约数")可保留但用书面语法承载;"大家""我们听课"等课堂称呼改为面向读者的一般陈述
  7. 术语一致:
    • 如已提供用户词典,保持大纲和素材中的校正结果
    • “我记得”“好像”“可能”“比如”“畅想”等语气会降低事实置信度,不得在书面化时消失。身份、数量、平台名与断裂 ASR 片段混杂且无法由邻近上下文唯一确认时,舍弃整项,不从中抽取醒目数字或专名写成事实
    • 统一使用词典中的正确术语写法,不恢复转录稿中的近似误写
    • 不新增词典外术语,也不对低置信内容做猜测式替换
    • 保留专有英文名称的原始写法、大小写、空格和连字符;Course Generator、Claude Code、Codex、Cursor、Markdown、Git 等不要翻译成中文
    • 可以解释专有名称的功能,但不要用中文译名替代英文名称;例如写 Course Generator 用于...,不要写"课程生成器用于..."
    • 文件名、命令名、API 名、Skill 名和项目名默认使用原文写法
  8. 章节边界清晰:
    • 严格围绕当前章节信息展开
    • 最终 H2 必须与 manifest 的 section_headings 文字、数量和顺序完全一致,不添加“自然延伸”“团队知识管理”“未来展望”等计划外小节,也不把计划小节改名;素材合并后发现结构错误时停止当前候选,在新版本目录重新 init → plan → merge,不手改 manifest 迁移素材
    • 每个 include 素材只在自己的 target_section_heading 内展开;一个小节至少承载一项绑定素材,不能跨小节借 coverage term 或证据
    • 相近主题只在必要时建立连接,不重复其他章节的主体内容
    • 对核心章节给出更充分的方法论、框架和案例展开
  9. 图片资产保真与正文配图克制:
    • 只插入 manifest 为本章声明的 image_ids,不得遗漏、重复或加入未声明图片
    • 使用图片资产表中的 原始Markdown 原样插入正文,包括 alt 文本、URL、扩展名和括号,不得改写、翻译、重命名、下载或重新上传
    • 图片顺序以 manifest 中本章 image_ids 的声明顺序为准。主题重组时可以让 IMG 数字不递增,但声明顺序必须与最终正文实际顺序完全一致;幻灯片页码不得作为跨文件顺序依据
    • 图片应放在最相关的小节或段落之后;如果某张图片难以精确匹配,放在本章最接近的主题段落之后
    • 不要把所有正文配图集中堆到文末,除非该章没有更细的主题位置可放
    • 同一小节或同一位置连续图片原则上不超过 2 张,确有必要时最多 3 张;超过时保留最能说明问题的代表图,或分散到真正相关的不同段落之后
    • 最终每份读者文档的正文图预算为 max(3, ceil(可见文字数 / 500));整套课程也使用同一密度口径。超过预算时保留方法框架、关键界面、转折和结果代表图,其余改为 asset_only。图片预算只做上限,不能为凑足 3 张插入低价值图
    • 不要为了保持独立正文而删除大纲已标注为插入正文的图片;这些图片是原始材料中的高价值结构线索
    • 如果大纲将图片标注为仅资产表保留或跳过,本章不插入该图
    • 插入图片前后可用一句短句说明它支撑的观点、流程或案例,不要写成"下面是 PPT"或"现场展示了这张图"
    • 图片数量减少不等于正文压缩;即使跳过连续操作页,也要保留其中有价值的操作逻辑、工具取舍、失败经验、限制条件和真实疑问
  10. 问答自然融入:
  • 原文中的 Q&A 是正文素材,必须按主题融入对应段落,不单独生成问答章节
  • 将问题转化为读者常见疑问、补充解释、案例回应或实践注意事项,将回答转化为正文论证
  • 保留问答中体现真实疑惑、实践阻力、误区和取舍的内容,过滤会务、设备调试等无课程价值的问答
  • 不机械保留"Q:"/"A:"格式,除非用户明确要求输出问答手册
  • 融入后不要写成"现场有人问"、"现场问答补充",而应写成"实践中常见的疑问是..."或直接纳入对应论证
  1. 重点表达:
  • 允许使用少量 ### 1、关键判断、### 2、实践启发、### 3、方法框架 等三级标题突出重点
  • 标题必须来自当前章节真实内容,不得为了模板完整硬造
  • 重点标题下仍以完整段落论述,不把章节退化成提纲
  1. 金句的凝练引用:
  • 每章可保留 2-5 处金句,用引用格式(> )呈现
  • 引用不是逐字照录口语,而是凝练转写:保留判断、比喻与表达骨架,压缩口语连接词、语气词、重复和"这个/一个"式赘词,改写为凝练的书面金句
  • 凝练只动语言、不动判断:不得添加原文没有的观点,不得改变原意重心
  • 示例:原话"我做出来的只是一个最大公约数,你们可以做最贴合自己工作场景的"凝练为"我做的是最大公约数,你们要做最贴合自己场景的";原话"你用豆包是绝对做不到这个事儿的,DeepSeek 网页版也做不到"凝练为"这件事,豆包做不到,DeepSeek 网页版也做不到"
  • 适用标准:表述有判断密度、转述会减损力度;普通论述句一律转述不引用
  • 长段踩坑叙事不入引用,写成正文;引用只放画龙点睛的短句
  • 引用内禁止口语赘词:引号内不得残留"这样的一个""也而且""就是""然后""这个那个""我们……"等口语词——凡出现即说明凝练不到位,必须重写;宁可不引用,也不逐字照录口语
  1. 标题与段落可读性:
  • 所有三级标题必须使用 ### 1、标题 格式,每个二级标题下从 1 重新编号
  • 叙述段目标长度约 160-260 个中文字符
  • 超过 300 字的长段优先拆分为多个自然段;拆分是排版动作,不是压缩许可——不得为压段落长度删掉案例要素或操作步骤
  • 案例展开、操作步骤可以连续两三段推进同一件事,不受"一段一个意思"的机械限制;普通论述段仍遵循一段一个核心意思,不把概念定义、案例说明和价值判断塞进同一段

生成后自检

在脚手架中填完当前章节后,先运行单章门禁;PASS 前不得开始下一章。门禁失败会给出标题差异、缺失覆盖词、图片序列、书面化命中行和深度下限,按精确行号重写真实正文后重跑:

python3 scripts/ledger_tool.py check-chapter \
  <课程目录>/course-manifest.json \
  --document CH-xx

门禁通过后,再用双基准核对一遍:

硬性检查(先于双基准):

  • 提取全部 H2,与 manifest 的 section_headings 逐项比较;多、少、改名或乱序都先修复,不允许用读起来顺畅作为计划外新增理由
  • 按 target_section_heading 分组核对每个 MAT-xxx;素材的 coverage terms、过程、结果和限制必须出现在自己的目标小节,不能只在同章其他位置出现
  • 扫描模糊讲者指代、课程/演示转播框架和明确口语赘词;发现“我觉得”“比如说”“你像”“我们做一个”“做一个新”等逐字稿句群时重组整段,不靠替换一个命中词伪装成书面语。不要误删“讲师资格”等真实主题词
  • 扫描中文标点与引号:中文正文使用全角逗号、分号、冒号、问号和感叹号;直引号或中文引号必须成对闭合。逐段比较长段,不得以近义改写或只换句序的方式重复同一段落
  • 对照 manifest 的本章 image_ids,逐张确认原始 Markdown 已插入且实际顺序一致;漏插、重复、错位和乱序都交由 verify.sh 再做客观兜底
  • 扫描高风险新增事实:缩写释义、具体数字、技术参数、命令/路径/字段、产品能力、自动化状态、角色分工、行业例子、商业模式和时间预测逐项回到 source refs;找不到原文明示就删除,不能用常识解释
    • 每个 coverage_term 必须能在该素材绑定的原始 source_block_ids 中逐字找到;找不到时说明大纲预承诺无效,应回到原始块重选真实词,而不是把这个词补写进正文
    • 扫描生成过程泄漏:除非来源本身讨论相同名称,正文不得出现 source-index.json、course-manifest.json、coverage_terms、真实编号或占位形式的 SRC/BLK/MAT/IMG 标识;不得设置“正文证据补丁”“证据补丁”“原文痕迹”“面向门禁”等小节或段落,也不得向读者解释审计、门禁或生成过程,这些只属于内部过程
  • 扫描语气升级:把正文中的必须/标准/一定/会实现/完整自动化与原文对应句比较;若原文只是可能、举例、建议或设想,恢复原有不确定程度
  • 扫描样本外推:逐一回查普遍适用/普遍存在/常见规模/行业惯例/标准做法/属于常态/无一例外;绑定来源块没有同一范围判断时,改回“该仓库/该次运行/这一案例显示”等样本内表述
  • 扫描认识论升级:来源中的自我评价、未经核实的事故转述、产品效果和绝对化判断不能因去掉讲者主语而变成课程的无条件事实;保留“本次运行/课程判断/案例描述”边界。ASR 片段如果语法断裂、专名/数字疑似误识别或上下文无法解释,不得原样搬进正文;只有邻近原文能唯一确认时才作最小书面化修正,否则舍弃,必要时仅在审计中标记待核

基准一:大纲素材清单

  • 按本章 material_ids 给每个 MAT-xxx 标记内部状态:完整展开 / 简要提及 / 未覆盖
  • 案例类、操作类、踩坑类素材如果只是"简要提及"(全章只有一句话带过),回到原文把展开补足后再输出
  • 观点类素材"简要提及"即达标;确属低价值、重复或不在本章边界内的素材点可以不覆盖

基准二:原文区间回扫

  • 定位本章 source_refs,逐个发言段落回扫:每个实质段落应已在正文覆盖,或已经作为 skip 素材写明理由(会务、设备调试、寒暄、纯重复、无课程价值的确认性插话)
  • 区间内出现而成稿没有的数字、专名、动作细节,回查是否值得补入——大纲漏抓的素材靠这一步兜底
  • 成稿中的数字(页数、时长、条号、金额、比例)与专有名称逐个回原文核对;转录稿误转的数字按上下文校正(如"2.4242条"应为"第42条")

溯源抽查

  • 抽查成稿中的具体细节(数字、动作序列、后果、建议),确认能在原文定位出处;无法溯源的删除,讲者现场行为被写成通用建议的改回事实描述
  • 核对正文配图:将正文实际图片 Markdown 序列与 manifest 的本章 image_ids 映射序列逐项比较;不再用“IMG 数字严格递增”替代真实顺序契约
  • 自检在生成过程中完成,不把核对表写进读者正文;大纲与 manifest 的最终分配应保持一致,再运行独立验证器

正文证据回填

  • 写作前读取每个 include 素材在大纲阶段已预承诺的 coverage_terms;它们是事实覆盖底线,不是必须原样并排的写作模板
  • 每项 include 素材只有 1—3 个 coverage term,数量至少为 ceil(source_block_ids 数量 / 3)(最低 1、最高 3);它们必须来自绑定原文,但不要求出现在素材摘要。工具给出候选时只选择完整、有辨识度的来源短语;跳过口语指代、语气词和截断片段,减少弱模型为满足形式而把坏词写进正文
  • 完成全部读者文件后,运行 python3 scripts/finalize_manifest.py <课程目录>/course-manifest.json --phase final --write,由脚本只从每个素材的目标小节确定性选择 1—3 段真实连续摘录并同步图片映射;不要让生成模型逐项手工复制几十到上百组证据
  • 合并后的证据长度随 source_block_ids 数量增加:案例、操作、踩坑、取舍、疑问类至少 max(80, min(240, 35 × 来源块数)) 字;观点、金句与其他类至少 max(30, min(180, 25 × 来源块数)) 字。证据应包含过程、结果、限制或修正中的实际信息;达到最低字数不代表素材已充分展开
  • 所有预承诺 coverage_terms 必须出现在这 1—3 段摘录的合并文本中,不要求挤进同一个段落;自动收口报告某个素材 unresolved 时,按缺失词和长度补充真实正文展开,不得回头删词、换泛词,或专写“正文证据补丁”“原文痕迹”“覆盖足够长度以满足证据”等审计句
  • 不同素材不复用完全相同的一组摘录;一个段落确实承载多个素材时,为每项选择不同片段组合。证据只进入 manifest,不给读者正文加审计编号或隐藏标记

叙述性写作原则

重要:以叙述性表达为主

  • 使用段落形式展开所有内容
  • 每个概念都有完整的解释和论证
  • 保持逻辑连贯,层层递进
  • 避免使用"首先、其次、最后"等机械连接词
  • 用自然流畅的叙述方式组织内容
  • 在流程、步骤、术语映射、工具对比等场景,可以使用简短列表或箭头链路提升可读性,但不要把整章写成提纲
  • 书稿素材取向下,宁可多保留一段有判断、有案例、有取舍的正文,也不要为了简洁删掉关键细节
  • 图片是原始材料的结构线索,但正文只承载大纲筛选出的高价值配图;不要因为追求保真而把低价值、重复或会务性质图片塞进章节正文
  • 克制插图只针对图片密度,不得把有价值正文同步压缩成摘要

章节结构选择

  • 章节结构已经在 manifest 的 section_headings 中冻结;本步骤只把真实素材写厚,不再生长新的 H2。可以在既有 H2 内使用有来源支撑的 H3,但不套固定模块组合。
  • 实践案例、操作流程、对比分析、未来展望、最佳实践、延伸阅读等标题,只有 source refs 中确有足量对应内容时才可使用;标题本身不能成为补写内容的理由。
  • 原文只有设想或一句方向时,把它并入相关论述并保留不确定语气,不扩成独立的“未来展望”或“实施方案”。原文未提供外部资料时,不生成“延伸阅读”。
  • 可以在冻结的 H2 内使用引言、概念、案例、流程等普通组织方式,但每个 H2 必须实际承载其绑定的 MAT-xxx;没有素材的小节应回到 plan 阶段删除,不能在生成阶段填充常识。

输入内容

  • 课程大纲:[生成的课程大纲]
  • 分析素材:[本章 material_ids、source_block_ids、对应 source refs 的原文片段和必要邻接上下文]
  • 章节信息:[当前章节的标题、核心观点和冻结的 section_headings 顺序]
  • 高价值素材:[manifest 中分配给本章的 MAT-xxx,包含类型、摘要、source refs 和 target_section_heading]
  • 来源权威:[manifest source_authority 的 mode、notices、corrections、correction_routes、acknowledgements;current 模式只加载路由到本章的 COR,并排除全部 superseded_source_block_ids / authority_superseded 素材,historical 模式附 reader_notice]
  • 本章正文配图清单:[manifest 中本章 image_ids 对应的 IMG 编号、原始 Markdown、source ref、处理理由和放置建议;无则写"无"]
  • 用户词典:[如果存在,列出 config/user_dictionary.yaml 中的 terms;如果不存在则写"未配置"]

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  • Gen Agent Trust Hub15d

    This skill is a tool for lawyers to generate structured courses from transcripts and legal documents. It includes localized Python scripts for document indexing and quality verification. No security issues, network calls, or malicious behaviors were detected.

  • Socket15d

    No alerts

  • Snyk15d

    Risk: LOW · No issues

  • Runlayer7mo

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