课程复习 Skill 合集

Course Revision Skills — 面向期末备考与日常学习的 Agent Skill 合集

English README

把本地 Agent（Cursor / Codex / Claude Code）变成可复用的课件复习流水线：日常跟课做单讲笔记，考前做开卷索引 / 闭卷考点与全课要点。适用于英方课及其他 PDF/PPT 课件。

安装后，在课件目录里对 Agent 说「用某个 skill …」即可。

为什么用现成合集，而不是自己写 skill？

临时让 Agent「帮我写个复习 skill」往往缺稳定输出契约、缺开闭卷分工，也难以在多门课上反复打磨。本合集的差异在于：

成绩受个人基础、出勤与考试形式影响；合集提供的是经过验证的复习工作流，而非分数保证。

Skill 选型

扩展 skill（除 note-single-lecture 外）默认不会自动触发，调用时请写全 skill 名。

一键安装（推荐）

需本机已安装 Node.js（用于 npx）：

npx skills add wvov7/course-revision-skills -g -a cursor -a claude-code -a codex -y

只装某一个：

npx skills add wvov7/course-revision-skills -g -a cursor --skill note-single-lecture -y

先查看仓库里有哪些 skill（应列出 5）：

npx skills add wvov7/course-revision-skills --list

更新到最新版：再跑一遍上面的 npx skills add ...，或使用 npx skills update。

说明：npx skills add -a cursor 会把 skill 装到 ~/.agents/skills/（并登记给 Cursor）。若 Cursor Agent 里仍看不到，再用下面的手动方式复制到 ~/.cursor/skills/。

本仓库属于开放 Agent Skills 生态，可在 skills.sh 发现同类 skill pack。

安全说明

安装前请审阅各 SKILL.md 以及 skills/*/scripts/ 下的脚本。Agent 可能读写本地文件，并调用你提供的 PDF 工具。详见 SECURITY.md。

备用：手动安装

先克隆仓库，再把 skills/* 复制到各 Agent 的用户 skills 目录。

git clone https://github.com/wvov7/course-revision-skills.git
cd course-revision-skills

PowerShell（Windows）

$src = Join-Path (Get-Location) "skills"
foreach ($agent in @(".cursor", ".codex", ".claude", ".agents")) {
  $dest = Join-Path $env:USERPROFILE "$agent\skills"
  New-Item -ItemType Directory -Force -Path $dest | Out-Null
  Copy-Item -Recurse -Force "$src\*" $dest
}

bash（macOS / Linux）

SRC="$(pwd)/skills"
for agent in .cursor .codex .claude .agents; do
  mkdir -p "$HOME/$agent/skills"
  cp -R "$SRC"/* "$HOME/$agent/skills/"
done

落盘路径（全局）：

依赖（仅 note-single-lecture 需要）

思维导图渲染依赖 Python 与 PDF 工具：

pip install -r requirements.txt

脚本位置（安装后）：<skill-dir>/scripts/render_mindmap.py。

怎么调用

在包含课件的工作目录里对 Agent 说：

用 note-single-lecture 处理 Lecture 5. AI-Led Development.pdf，先生成思维导图，再生成笔记提示词和课程笔记。

用 closed-book-full-course-highlights，把本目录全部课件做成逐页要点汇总。

用 closed-book-exam-focus，结合 @oldResource 历年题和课件，输出考点权重与复习优先级。

用 closed-book-single-lecture-analysis 深入分析 Lecture 3。

用 open-book-layered-index，为开卷考试做 Topic → PDF 页码分层索引。

目录里有多个 PDF/PPT 时，必须指定文件名，避免选错课件。

推荐复习流水线

闭卷

1. closed-book-full-course-highlights — 建立全课覆盖清单
2. closed-book-exam-focus — 按历年题排优先级
3. note-single-lecture 或 closed-book-single-lecture-analysis — 对高权重单讲深挖

开卷

1. open-book-layered-index — 做可检索索引
2. 需要理解时再用 note-single-lecture 补笔记

生成笔记后，建议笔记与原课件双开对照：先看笔记框架，再回课件核对图示、英文术语和原文答案。

架构与职责边界见 docs/architecture.md。

输出目录（note-single-lecture）

源文件示例：Lecture 5. AI-Led Development.pdf

仓库结构

.
├── README.md
├── README.en.md
├── LICENSE
├── VERSION
├── CHANGELOG.md
├── CONTRIBUTING.md
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── SECURITY.md
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── docs/
│   └── architecture.md
├── scripts/
│   └── validate_skills.py
├── tests/
└── skills/
    ├── note-single-lecture/
    │   ├── SKILL.md
    │   ├── agents/openai.yaml
    │   ├── scripts/render_mindmap.py
    │   └── references/lecture4-example.md
    ├── open-book-layered-index/
    │   ├── SKILL.md
    │   └── references/sample-output.md
    ├── closed-book-exam-focus/
    │   ├── SKILL.md
    │   └── references/sample-output.md
    ├── closed-book-full-course-highlights/
    │   ├── SKILL.md
    │   └── references/sample-output.md
    └── closed-book-single-lecture-analysis/
        ├── SKILL.md
        └── references/sample-output.md

故障排查

贡献

欢迎提 Issue / PR。请阅读 CONTRIBUTING.md，并遵守 CODE_OF_CONDUCT.md。变更记录见 CHANGELOG.md。

贡献者可在 GitHub Contributors 查看。

License

MIT