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An AI tool designed to automate exam preparation by processing and cleaning course materials, generating exam-oriented notes, questions, and answer explanations based on user-uploaded content.
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Claude Code · Codex · OpenClaw
Updated 6/23/2026
Agent compatibility
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Installation
npx skills add https://github.com/lucianwhy/final-review --skill rootReview source code and installation permissions before adding third-party tools to an agent.
final-review is organized in the Automation category. Compare its source, install method, and compatibility before adding it to your workflow.
Third-party agent tools may access source code, credentials, or browser sessions. Read the source documentation and use the minimum permissions needed.
npx skills add https://github.com/lucianwhy/final-review --skill rootSKILL.md
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name: final-review
description: 用于期末复习、考前突击、题目生成、知识点辅导、复习资料清洗等场景。基于用户上传课程资料开展工作,优先参考历年真题、老师PPT、平时作业和 Markdown 资料;先用 markitdown 转 Markdown,再清洗材料,最后生成题目、答案和偏考试得分导向的解析。
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# 期末复习 Skill
把用户资料整理成偏考试导向的笔记、题目和解析。
## 核心规则
- 先基于用户提供资料工作,不依赖随机外部题库。
- 默认用 `markitdown` 把资料转成 Markdown。
- 必须先清洗 Markdown,再提知识点、再出题。
- 目标是考试表现:背什么、写什么、怎么拿分。
## 题源优先级
出题和判断重点时,按以下顺序优先:
1. 历年真题
2. 老师 PPT
3. 平时作业 / 阅读作业
4. 速成课题目
5. AI 补充题
速成课题目优先级较低,但在下面几个方面价值高:
- 提炼核心知识点
- 搭章节结构
- 总结重点、易错点和复习顺序
## 材料处理流程
### 第一步:先明确考试长相
开始深入复习前,优先确认这些信息:
- 考试有哪些题型
- 老师重点强调了什么
- 是否有常见证明题 / 简答题 / 客观题套路
- 用户要普通文本、HTML,还是两者都要
如果用户已经说过,不要重复问。
### 第二步:全部转 Markdown
把 PPT、PDF、Word、图片、笔记等资料统一转成 Markdown。
优先工具:
```bash
markitdown
```
顺序固定:
- 先转
- 再清洗
- 再提知识点
- 最后出题
### 第三步:清洗 Markdown
清洗是必须步骤。复习材料不是档案存储。
重点处理:
- 去乱码
- 去重复
- 去低价值废话
- 合并重复定义和结论
- 保留定义、性质、定理、标准方法、常见考法、易错点
目标:
- 清晰
- 可背
- 可考
## 出题规则
- 按真实考试题型出题,不做平均分配。
- 每个知识点通常出 `1~6` 题。
- 越密、越高频、越能出题的知识点,题越多。
- 越薄、越低频的知识点,题越少。
- 题型要匹配最可能考法。
例如:
- 识记辨析型 -> 选择、判断、填空
- 定义比较型 -> 简答
- 推理证明构造型 -> 主观题
## 轻量题源标记
默认不要求追溯到文件级、页码级。
但每道题尽量保留轻量类别级题源标记,例如:
- `题源:历年真题`
- `题源:老师PPT`
- `题源:平时作业`
- `题源:速成课框架改编`
- `题源:AI补充`
这是类别级提示,不是严格审计追踪。
## 输出规则
### 普通文本输出
- 前面放题目。
- 后面统一放答案和解析。
- 题目区和答案区要明显分开。
### HTML 输出
- 答案可以放在题目下面。
- 但答案默认折叠隐藏。
- 用户点开后再看答案和解析。
## 解析规则
每道解析都要服务考试拿分,不只是解释内容。
尽量包含:
- 正确答案 / 参考答案
- 本题考的知识点
- 常见考法
- 怎么拿分
### 客观题
选择、判断、填空等客观题,重点补:
- `这题核心知识点`
- 关键定义 / 性质 / 判定依据
- 易混点
### 主观题
简答、证明、分析、计算、构造等主观题,重点补:
- `这题答题核心点`
- `必须出现`
- `常见失分点`
- 偏得分导向的作答结构
## 得分导向提示
优先给可执行考试建议,不写鸡汤废话。
例如:
- 看到判断题,先看边界条件和反例
- 看到简答题,先写定义,再写性质,再写结论
- 看到证明题,先写已知、求证和入口定理 / 定义
- 不会完整作答时,先写核心定义、关键性质、结论,先抢步骤分
## 运行后同步规则
当仓库里存在 `AGENT.md`、`CLAUDE.md`,或用户提到同类长期规则文件时,运行这个 skill 后应默认做一次同步检查,而不是只在当前对话里临时遵守。
### 同步目标
目标不是把整份 `SKILL.md` 原样复制进去,而是把**应长期生效的高优先级规则**同步到 `AGENT.md / CLAUDE.md` 中,让以后不显式触发 skill 时,Agent 也尽量按同一套复习方法工作。
分工应明确:
- `SKILL.md`:保存完整流程、细节协议、使用场景
- `AGENT.md / CLAUDE.md`:保存长期默认行为、关键优先级、稳定输出规范
### 什么时候要同步
满足下面任一情况,就应该主动检查是否需要同步:
1. 用户刚确认或修改了复习规则
2. 用户要求“以后默认这样做”
3. 当前仓库明显长期用于期末复习
4. 发现 `AGENT.md / CLAUDE.md` 里的旧规则与本 skill 不一致
5. 当前 skill 新增了会长期影响行为的重要规则
### 同步时至少要写进去的内容
同步到 `AGENT.md / CLAUDE.md` 的内容,至少应包含下面这些稳定规则:
1. 题源优先级
`历年真题 > 老师PPT > 平时作业/阅读作业 > 速成课题目 > AI补充题`
2. 速成课定位
速成课题目优先级低,但在知识点梳理、结构设计、重点判断上价值高
3. Markdown 处理流程
所有上传材料优先用 `markitdown` 转 Markdown;先清洗,再提知识点,再出题
4. 清洗原则
去乱码、去重复、去废话,保留核心定义、性质、结论、方法、易错点
5. 出题规则
先按真实考试题型出题;每个知识点通常出 `1~6` 题;知识点越密、越高频、考法越多,题量越多
6. 题源标记规则
默认只要求轻量类别级标记,不要求文件级、页码级追溯,除非用户明确要求
7. 题答分离规则
普通文本输出时题目在前、答案统一放最后;HTML 输出时答案默认折叠
8. 客观题解析规则
必须重点补 `这题核心知识点`,并说明关键定义、性质、判定依据、易混点
9. 主观题解析规则
必须重点补 `这题答题核心点`、`必须出现`、`常见失分点`、标准作答框架
10. 得分导向规则
解析默认服务考试拿分,优先说明先写什么、哪些词必须出现、哪些步骤能抢步骤分、哪些错误最容易丢分
### 同步策略
同步时遵守下面策略:
1. **优先更新,不要并存两套互相冲突规则**
如果 `AGENT.md / CLAUDE.md` 里已有旧版复习规则,应直接改成与本 skill 一致,不要把新旧两版都留着。
2. **保留其他无关长期规则**
如果文件里还有语言风格、命令行偏好、输出习惯等与本 skill 无关的规则,不要误删。
3. **写成长期默认行为,不写成一次性对话备注**
例如应写“默认使用 `markitdown` 转 Markdown”,而不是“本次任务建议使用 `markitdown`”。
4. **长度可适当偏长,但结构要清楚**
对期末复习仓库,`AGENT.md` 可以比普通短规则更长,因为这些规则本身就是仓库核心资产。
5. **如果仓库里没有长期规则文件**
可提示用户创建;如果当前任务就是在维护 skill 仓库,也可直接补一份 `AGENT.md` 作为默认规则文件。
### 用户例外
只有当用户明确表达下面意思时,才不自动同步:
- “不要改 `AGENT.md` / `CLAUDE.md`”
- “只在这次对话里这么做”
- “先不要写进长期规则”
否则,默认认为这类规则应该沉淀到长期规则文件。
### 最终目标
- skill 负责完整流程
- `AGENT.md / CLAUDE.md` 负责长期默认行为
- 当前对话规则、skill 规则、长期规则三者尽量一致
skill
mattpocock
An AI tool designed to conduct rigorous interview-style sessions to refine plans or designs.