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concept-exercise-generator

concept-exercise-generator

github.com/jurgendn生产力1144 次安装6 周前更新
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关于 concept-exercise-generator

Concept Exercise Generator 为已学习某个主题的学习者生成基于来源材料的练习。它将题目与详细解答分开,并按难度分层,检验从记忆到深入推理的掌握情况。

主要功能

  1. 01四级难度阶梯
  2. 02练习依据已学材料编写
  3. 03题目与解答分文件
  4. 04提供推理过程与自评标准
  5. 05为错题标注复习方向

适用场景

  1. 01检查课程后的知识保持
  2. 02在学习流程中验证理解
  3. 03依据论文制作自测题
  4. 04找出需要重新学习的主题

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/jurgendn/agent-skills --skill concept-exercise-generator

安装后在 Claude Code 中输入/concept-exercise-generator确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

evals/
evals.json
examples/
example-attention-quick-check.md
references/
assessment-design-principles.md
difficulty-ladder.md
exercise-templates.md
solution-and-rubric-format.md

详细介绍

概念练习生成器

生成一组难度递进的练习,验证对特定主题、概念、方法、推导或论文的理解。输出为两个独立文件,让学习者先尝试解题,再查看答案——这种格式旨在防止的正是偷看答案。

此技能制作的是评估,而非课程讲解。flow-learn-new-topic 和 flow-deep-understanding 会在流程的出口关卡使用它,以确认学习者确实通过了,而不是直接认定他们已经通过。

适用与不适用场景

  • 适用:学习者已学过相关材料,想测试记忆保持、机制理解、推理能力或创造性掌握程度。
  • 适用:在学习流程中用作关卡检查。
  • 不适用:首次讲授某个概念——这属于 professor-mentor-technical-teaching。
  • 不适用:设计研究实验或基准测试——这属于 experiment-design / benchmark-and-baseline-selector。

生成前:以练习内容为依据

盲目出题,只会测试一个臆造出来的主题版本。请先收集或确认你已经掌握以下信息:

  • 要测试的概念:具体说明(不要只说“transformers”,而要说“缩放点积注意力及其缩放原因”)。
  • 学习者实际学过的源材料:论文、讲座、教学输出或玩具示例。练习必须能根据这些材料作答,而不是依赖学习者没读过的通用教材。
  • 当前水平:新手、能读论文或能动手构建。这决定难度梯度的重点。
  • 深度目标与时间预算:15 分钟的自测约为 4 道题;完整的掌握度测试则需要涵盖所有层级,共 8–12 道题。

如果缺少源材料,请先索取,或从上游教学输出中获取,再生成练习。不要为了出题而编造事实。

难度梯度

分为四个层级,从简单到高级。完整的细节、动词及各领域模板见 references/difficulty-ladder.md 和 references/exercise-templates.md。设计选择题干扰项和直觉陷阱题时,请使用 references/assessment-design-principles.md。简要版如下:

层级名称测试内容示例动词
1回忆与识别词汇、概念定义、所属类别定义、识别、陈述、匹配
2应用与计算在玩具示例中运用机制计算、追踪、预测、代入
3分析与比较原因、失效条件、权衡对比、诊断、论证、选择
4构建、推导与反驳创造性掌握推导、构造反例、批判、设计变体

只通过第 1–2 层的学习者,能够复述并运用该方法,但还没有真正理解;真正体现理解的是第 3–4 层。即使是一组简短练习,也始终至少包含一道第 3 层及以上的题目——这才是真正验证理解的题目。

流程

  1. 范围——确认概念、源材料、水平和预算(见上文)。
  2. 选择题目分布——根据预算和深度目标,确定每个层级的题目数量。默认设置见 references/difficulty-ladder.md。以学习者的水平为中心安排难度阶梯,但始终要达到高出一个层级。
  3. 编写题目——每道题只考查一个概念,表述明确,且能根据源材料作答。为每道题标注 [Tier N · concept]。使用 references/exercise-templates.md 中针对各领域的模板(概念、数学/推导、编码、分析/批判)。如果使用选择题,每个干扰项都必须体现一种已知的误解,并能诊断学习者持有哪种错误认知模型;绝不能随意编造错误答案。如果主题中存在很有吸引力、凭直觉却错误的捷径,就加入一道 CRT 风格的验证题,迫使学习者仔细检查。
  4. 单独编写解答——每道题都应包含答案、详细推理过程、自我检查评分标准(“如果……就掌握了”“常见错误思路”),以及指出答错时应复习哪些内容的复习指引。格式见 references/solution-and-rubric-format.md。
  5. 生成两个文件——题目与解答绝不能交错编排:
    • exercises.md——仅包含题目,按编号排列、标注层级,并附带说明标题。
    • solutions.md——编号必须与题目完全一致,包含完整解答、评分标准和复习指引。
  6. 向学习者说明自我验证流程(见下文)。

输出:两个文件

exercises.md 以一段简短说明开头,告诉学习者如何使用:

# Exercises — <topic>
Attempt every problem before opening solutions.md. Write your answer down; a vague
mental "yeah I know this" is the thing these problems exist to catch. Then score
yourself against the rubric in solutions.md.

1. [Tier 1 · <concept>] <problem>
2. [Tier 2 · <concept>] <problem>
...

solutions.md 的编号必须与题目完全一致:

# Solutions — <topic>

1. [Tier 1 · <concept>]
   Answer: ...
   Why: ...
   ✅ You've got it if: ...
   ⚠️ Common wrong turn: ...
   ↩ Revisit if missed: <concept / section / stage to restudy>

自我验证流程(提供给学习者)

  1. 完成所有题目,并在打开 solutions.md 之前写下答案。
  2. 对照评分标准逐题评分——如实评估。Tier 3–4 题目即使只差一点,也算未通过。
  3. 将每道未通过的题目对应到复习指引;复习相关内容,不要只读解答。
  4. 门槛规则:只有 Tier 3 及以上的题目在没有帮助的情况下通过,才能确认已掌握。只通过 Tier 1–2 意味着需要复习,而非取得进展。

交接

  • 学习者有题目未通过且需要重新教学 → professor-mentor-technical-teaching。
  • 未通过的题目集中在计算最小案例上 → theory-to-toy-cases。
  • Tier 4 的批判/推导暴露了源材料本身的实际缺陷 → gap-finder 或 theorem-and-claim-audit。
  • 如果由学习流程调用 → 将按层级划分的通过/未通过结果返回给编排器,以便决定下一阶段。

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