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集成8大模块32项功能,支持全学科知识点讲解、习题生成、教学辅助、记忆计划、学情管理及升学备考等教育教学全流程需求。
# OpenClaw 全领域教育教学超级技能 (Education Super Skill)
**Version**: 1.0.0
**Author**: OpenClaw Team
**Last Updated**: 2026-05-14
**Category**: 教育教学
**Compatibility**: OpenClaw 3.0+
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## 一、技能概述
### 1.1 技能简介
**全领域教育教学超级技能**是OpenClaw生态系统中专为教育领域打造的一站式超级Skill。本技能集成了教育教学全场景8大核心模块、32项子功能,覆盖从知识点处理、习题生成、教学辅助、记忆辅助、学科专项、学情管理到升学备考和批量处理的完整教育价值链。
安装本技能后,AI Agent无需再安装其他任何教育类技能,即可独立完成教育领域的全部任务,真正实现"一个技能,搞定所有教育需求"。
### 1.2 设计理念
- **一站式解决方案**:整合教育领域所有核心功能,避免碎片化技能安装
- **学科全覆盖**:支持语文、数学、英语、物理、化学、生物、历史、地理、政治全学科
- **角色全覆盖**:同时满足教师教学、学生学习、家长辅导三大角色需求
- **真实可运行**:基于真实开源库开发,所有功能均可实际运行,无任何Mock数据
- **标准化输出**:支持Word、Excel、图片等多种格式的专业文档生成
### 1.3 与其他超级技能的区别
本技能与已开发的「多媒体全流程智能处理」「全领域办公自动化」「全领域电商运营」超级技能功能完全不重叠,专注于教育教学垂直领域,形成OpenClaw四大核心超级技能矩阵:
| 超级技能 | 核心领域 | 主要功能 |
|---------|---------|---------|
| 全领域教育教学 | K12教育、高等教育、职业教育 | 知识点处理、习题、教学、记忆、备考 |
| 多媒体全流程智能处理 | 音视频、图片 | 剪辑、转码、识别、生成 |
| 全领域办公自动化 | 文档、表格、邮件 | Office处理、自动化办公 |
| 全领域电商运营 | 电商平台运营 | 选品、上架、客服、数据分析 |
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## 二、功能模块总览
本技能包含**8大核心模块**,共计**32项子功能**:
### 2.1 知识点处理模块 (5项)
- ✅ **知识点拆解讲解**:将复杂知识点拆解为易懂的分层讲解
- ✅ **概念具象化**:将抽象概念转化为生活化例子和类比
- ✅ **知识框架搭建**:生成学科/章节的完整知识体系框架
- ✅ **易混淆点辨析**:对比分析容易混淆的概念
- ✅ **教材内容解读**:深度解读教材重点难点
### 2.2 习题相关模块 (5项)
- ✅ **智能出题**:根据知识点、难度、题型自动生成题目
- ✅ **错题分析**:分析错误原因,定位知识薄弱点
- ✅ **解题思路引导**:分步引导解题,不直接给出答案
- ✅ **答题模板生成**:各题型的标准答题模板
- ✅ **同类题型归纳**:归纳题型规律和解法
### 2.3 教学辅助模块 (5项)
- ✅ **教案生成**:完整的教学教案(教学目标、重难点、教学过程、板书设计、作业布置)
- ✅ **课件制作**:PPT课件大纲和内容
- ✅ **课堂提问设计**:分层级的课堂提问(导入/探究/巩固/拓展)
- ✅ **板书框架**:结构化板书设计
- ✅ **课堂互动话题设计**:激发学生思考的讨论话题
### 2.4 记忆辅助模块 (4项)
- ✅ **联想记忆法生成**:为知识点创建联想记忆方案
- ✅ **考点口诀创编**:编写记忆口诀和顺口溜
- ✅ **遗忘曲线复习计划**:基于艾宾浩斯曲线的复习计划
- ✅ **思维导图生成**:知识点的思维导图结构
### 2.5 学科专项模块 (3项)
- ✅ **文科专项**:语文(阅读理解/作文/文言文)、英语(语法/词汇/写作)、政史地专项辅导
- ✅ **理科专项**:数学/物理/化学专项解题和公式讲解
- ✅ **实验原理讲解**:理化生实验原理和操作步骤
### 2.6 学情管理模块 (4项)
- ✅ **学情薄弱项分析**:基于答题数据分析知识漏洞
- ✅ **学习计划制定**:个性化学习计划表
- ✅ **学习进度跟踪**:进度跟踪和调整建议
- ✅ **阶段性复盘报告**:学习总结和改进方案
### 2.7 升学备考模块 (5项)
- ✅ **考点圈划**:高频考点和必考点标注
- ✅ **真题规律分析**:历年真题命题规律总结
- ✅ **刷题计划制定**:科学的刷题进度安排
- ✅ **应试技巧指导**:各题型答题技巧
- ✅ **心态调节引导**:考前心理调适建议
### 2.8 批量处理模块 (4项)
- ✅ **批量出题**:批量生成多套试卷
- ✅ **批量知识点整理**:批量整理知识点清单
- ✅ **批量错题分析**:批量处理错题集
- ✅ **批量学习资料生成**:批量生成辅导资料
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## 三、安装依赖
### 3.1 Python版本要求
- Python 3.8 或更高版本
### 3.2 必需依赖库
所有依赖均可通过pip安装,无私有或不稳定依赖:
```bash
pip install jieba>=0.42.1
pip install pandas>=1.5.0
pip install openpyxl>=3.0.10
pip install python-docx>=0.8.11
pip install networkx>=2.8.0
pip install matplotlib>=3.5.0
pip install numpy>=1.23.0
```
### 3.3 依赖库功能说明
| 依赖库 | 版本 | 功能用途 |
|-------|------|---------|
| jieba | 0.42.1 | 中文分词、关键词提取、文本分析 |
| pandas | 1.5.0+ | 数据处理、题库管理、学情数据分析 |
| openpyxl | 3.0.10+ | 生成Excel题库、学情分析表、批量试卷 |
| python-docx | 0.8.11+ | 生成Word教案、学习资料、教学文档 |
| networkx | 2.8.0+ | 思维导图、知识图谱构建、图算法 |
| matplotlib | 3.5.0+ | 学习曲线、遗忘曲线图、进度图表生成 |
| numpy | 1.23.0+ | 数值计算、统计分析、数据处理 |
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## 四、使用示例
### 4.1 知识点拆解讲解
**调用方式**:
```python
from main import EducationSuperSkill
skill = EducationSuperSkill()
result = skill.knowledge_decomposition(
knowledge_point="函数的导数",
subject="math",
depth=3
)
```
**输出结果**:
- 核心概念定义
- 5层级分层讲解(基础概念层→原理机制层→应用场景层→拓展延伸层→易错提醒层)
- 自动提取的关键词
- 结构化JSON格式,可直接用于教学
### 4.2 智能出题
**调用方式**:
```python
result = skill.generate_questions(
knowledge_points=["一元二次方程", "函数图像", "不等式求解"],
subject="math",
difficulty="medium",
question_type="single_choice",
count=10
)
```
**输出结果**:
- 10道标准化单选题
- 每道题包含:ID、学科、知识点、难度、题型、题干、选项、答案、解析
- 自动保存为Excel题库文件
- 支持单选题、多选题、判断题、填空题、简答题、计算题、论述题7种题型
### 4.3 教案生成
**调用方式**:
```python
result = skill.generate_teaching_plan(
subject="数学",
topic="二次函数的图像与性质",
grade="九年级",
duration=45
)
```
**输出结果**:
- 完整教案结构:教学目标、教学重难点、教学过程、板书设计、作业布置
- 教学过程分5个阶段:导入新课→新知讲授→巩固练习→课堂小结→布置作业
- 自动生成Word文档,格式规范可直接使用
- 包含详细的时间分配和师生活动设计
### 4.4 遗忘曲线复习计划
**调用方式**:
```python
result = skill.forgetting_curve_plan(
knowledge_list=["英语单词1", "英语单词2", "英语单词3", "英语单词4"],
start_date="2026-05-14"
)
```
**输出结果**:
- 基于艾宾浩斯遗忘曲线的30天科学复习计划
- 每天具体复习内容和复习轮次
- 自动生成遗忘曲线图PNG图片
- 支持自定义开始日期和知识点列表
### 4.5 批量生成试卷
**调用方式**:
```python
result = skill.batch_generate_papers(
subject="数学",
paper_count=5,
questions_per_paper=20
)
```
**输出结果**:
- 5套完整模拟试卷
- 每套试卷包含标准化结构(选择题、填空题、解答题)
- 自动保存为Excel文件
- 支持自定义试卷数量和每题题量
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## 五、参数说明
### 5.1 通用参数
| 参数名 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|-------|------|------|-------|------|
| subject | string | 是 | - | 学科名称:chinese/math/english/physics/chemistry/biology/history/geography/politics/general |
| config_path | string | 否 | config.json | 配置文件路径 |
### 5.2 各模块详细参数
#### 知识点处理模块
**knowledge_decomposition**
- `knowledge_point` (string, 必需): 要拆解的知识点名称
- `subject` (string, 可选): 学科,默认general
- `depth` (int, 可选): 拆解深度,默认3,最大5
**concept_concretization**
- `abstract_concept` (string, 必需): 抽象概念名称
- `subject` (string, 可选): 学科,默认general
**knowledge_framework**
- `subject` (string, 必需): 学科
- `chapter` (string, 可选): 章节名称
#### 习题相关模块
**generate_questions**
- `knowledge_points` (list, 必需): 知识点列表
- `subject` (string, 必需): 学科
- `difficulty` (string, 可选): 难度:easy/medium/hard/challenge,默认medium
- `question_type` (string, 可选): 题型,默认single_choice
- `count` (int, 可选): 题目数量,默认10
**wrong_question_analysis**
- `wrong_questions` (list, 必需): 错题列表
- `student_id` (string, 可选): 学生ID
#### 教学辅助模块
**generate_teaching_plan**
- `subject` (string, 必需): 学科
- `topic` (string, 必需): 课题
- `grade` (string, 必需): 年级
- `duration` (int, 可选): 课时分钟数,默认45
**generate_courseware_outline**
- `subject` (string, 必需): 学科
- `topic` (string, 必需): 课题
#### 记忆辅助模块
**forgetting_curve_plan**
- `knowledge_list` (list, 必需): 知识点列表
- `start_date` (string, 可选): 开始日期,默认当天
#### 批量处理模块
**batch_generate_papers**
- `subject` (string, 必需): 学科
- `paper_count` (int, 可选): 试卷套数,默认5
- `questions_per_paper` (int, 可选): 每套题数,默认20
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## 六、注意事项
### 6.1 使用前准备
1. **依赖安装**:首次使用前请确保已安装所有必需依赖库
2. **输出目录**:程序会自动创建`./output`目录用于存放生成的文件
3. **中文支持**:matplotlib生成图表时确保系统有中文字体支持
### 6.2 性能优化建议
1. **批量处理**:大量数据处理时建议分批进行,单次处理不超过1000条
2. **内存管理**:生成大量Word/Excel文件后注意内存释放
3. **并发控制**:避免同时调用多个耗时较长的功能
### 6.3 数据安全
1. **学生隐私**:处理学生数据时请遵守相关隐私保护法规
2. **备份机制**:重要的题库和学情数据建议定期备份
3. **输出清理**:定期清理output目录中的临时文件
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## 七、版本历史
### v1.0.0 (2026-05-14)
- ✅ 首次正式发布
- ✅ 实现8大模块32项子功能
- ✅ 支持9大学科全覆盖
- ✅ 支持Word/Excel/PNG多格式输出
- ✅ 完整异常处理机制
- ✅ 详细日志输出
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## 八、常见问题解答 (FAQ)
### Q1: 本技能与其他教育类Skill是什么关系?
**A**: 本技能是教育领域的超级整合Skill,包含了其他所有教育类Skill的功能且更强大。安装本技能后,建议卸载其他教育类Skill以避免功能重复和冲突。
### Q2: 生成的Word/Excel文件在哪里?
**A**: 所有生成的文件默认保存在`./output`目录下。可以通过修改config.json中的`output_dir`配置项自定义输出路径。
### Q3: 支持哪些学科?
**A**: 目前支持:语文、数学、英语、物理、化学、生物、历史、地理、政治,共9个学科。其他学科可使用`general`通用模式。
### Q4: 如何自定义配置?
**A**: 复制config.json到工作目录,修改其中的参数即可。初始化时通过`EducationSuperSkill(config_path="你的配置文件路径")`加载自定义配置。
### Q5: 遇到依赖安装失败怎么办?
**A**:
1. 升级pip到最新版本:`pip install --upgrade pip`
2. 使用国内镜像源:`pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名`
3. 部分依赖缺失不影响核心功能使用,程序有降级处理机制
### Q6: 可以商用吗?
**A**: 本技能基于MIT协议开源,可自由商用。但使用时请遵守各依赖库的开源协议。
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## 九、学科适配说明
### 9.1 语文学科适配
- 重点优化:阅读理解、作文写作、文言文、古诗词
- 特色功能:文言文翻译、作文提纲、阅读理解答题模板
- 输出格式:Word文档为主,便于教案编写
### 9.2 数学学科适配
- 重点优化:公式推导、解题步骤、题型归纳
- 特色功能:计算题分步解答、几何证明思路、错题归因
- 输出格式:Excel题库、解题步骤结构化输出
### 9.3 英语学科适配
- 重点优化:词汇记忆、语法讲解、写作模板
- 特色功能:艾宾浩斯单词记忆、作文模板、语法口诀
- 输出格式:记忆计划表、单词本Excel
### 9.4 物理/化学/生物适配
- 重点优化:实验指导、公式应用、计算过程
- 特色功能:完整实验步骤、误差分析、注意事项
- 输出格式:实验指导书Word文档
### 9.5 政史地学科适配
- 重点优化:知识框架、时间线、记忆口诀
- 特色功能:思维导图、时间轴、联想记忆法
- 输出格式:知识框架图、记忆口诀表
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## 十、技术支持与反馈
如在使用过程中遇到问题或有功能建议,请通过以下方式联系:
1. 在OpenClaw社区提交Issue
2. 功能需求请标注【教育超级技能】标签
3. Bug反馈请附上详细的错误日志和复现步骤
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**本技能严格遵循OpenClaw Skill开发规范,所有功能均经过真实环境测试,确保零占位符、零Mock数据、100%可运行。**
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