OpenClaw全领域教育教学超级Skill V1.0.0

SKILL.md

# 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。**