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v1.2.2 — PPT 课件提取 + 整章讲义合并
新功能
📊 PPT/PPTX 课件提取 (extract_pptx.py)
- 提取幻灯片标题、正文、表格、讲稿备注为 Markdown(
<!-- slide N -->标记) - 自动检测纯图片幻灯片(文本 < 50 字符),标记
IMAGE-HEAVY, 待 OCR --render-images导出嵌入图片供 OCR.ppt旧格式自动通过 LibreOffice 转换(未安装则给出提示)- 与
extract_pdf.py接口和输出格式一致
📖 整章讲义合并 (build_chapter_lecture.py)
- 将已生成的各节讲义 JSON 合并为单个章级 HTML / Markdown
- 多级目录:节作为分组头(带深讲/速通标签),知识点嵌套链接
- 节间分隔:每节独立区域 + 模式标签
- 独立已学追踪:localStorage key 按章节隔离,不与单节 HTML 冲突
- 复用
build_lecture.py渲染管线,内容完全一致 build_lecture.py提取了render_html_points()可复用函数
安装: pip3 install pymupdf python-pptx
v1.2.1
v1.2.1
新增
- HTML 讲义表格渲染增强:Markdown 表格带清晰框线,支持横向滚动,复杂表格不再退化成普通文本。
- 函数/曲线类讲解支持生成配图:新增
study-teach/scripts/plot_function.py,可用 Python/matplotlib 生成 PNG 并嵌入讲义。 - 例题分配规则优化:取消每个知识点都必须配例题,改为按知识点重要度、题库考频和课件/教材原题选择性配置。
- 题库统计摘要:
bank.py stats可按知识点汇总题库出现频率、使用次数和题型分布,辅助讲义例题分配。 - 来源标注:讲义 JSON 支持
source_ref,知识点和例题可标注教材页码、课件页码、教材例题或图表来源,并在 HTML/Markdown 中显示。
修复
bank.py add-lecture支持从examples[]吸收多题型例题,不再只读取旧的单个example字段。- 无例题知识点现在可以正常通过讲义校验和渲染。
v1.2.0 — 例题交互作答 + 多题型 + 导图精简
本次更新
讲义例题可交互作答:每道例题现在可以先做、提交后批改、再展开完整解答(做完批改再给答案)。支持四种题型(与试卷一致):
- 单选 / 多选:点击选项,自动判分并高亮对错
- 判断:正误按钮,自动判分
- 填空 / 计算:作答框;填了最终答案则自动比对 ✓/✗,否则提交后揭示参考答案 + 自评
不再全部是填空框,可按知识点灵活出题。Obsidian 版静态呈现(选择题列选项 + 折叠解答含答案)。
思维导图精简:节点只显示知识点短名(自动取核心词),完整名称悬停可见,保留章/节结构,清爽不拥挤。
修复:仪表盘'高优先回炉'不再误把'已讲解但未测验'(掌握度 0)的知识点当作薄弱项——只有真正测过且得分低的才计入。
安装
git clone 后把 study-* 复制到 ~/.claude/skills/,或下载下方 .skill 导入。需 Python 3.9+,处理 PDF 需 pip3 install pymupdf。
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v1.1.0 — 讲义双模式 + Markdown 渲染修复
本次更新
讲义 Markdown 渲染修复:HTML 讲义中此前会残留 **、错乱表格、裸列表符号——根因是 Markdown 未被解析。现已加入受控 Markdown 渲染(粗体 / 有序无序列表 / 表格 / 行内代码),LaTeX 公式受保护不被误伤。Obsidian 与 HTML 两种格式均正确呈现。
讲义新增双模式(逐节可切换,仅影响讲义、不影响出题):
- 深入讲解:每个知识点先列教材关键原文,再展开深入剖析(含推导),真正吃透
- 考试速通:精简核心结论 + 解题思维套路 + 多道例题,主攻题型与解法
模式记录于学习档案 progress.json 的 study_mode,生成每节讲义前可切换。
安装
git clone 后把 study-* 复制到 ~/.claude/skills/,或下载下方 .skill 导入。需 Python 3.9+,处理 PDF 需 pip3 install pymupdf。
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v1.0.0 — AI 学习辅导 Skill 套件
首个正式版本。适用于考研、期末考试、资格证书等任何系统化备考场景。
功能:study-assistant 主控 + 5 个子 skill——交互式思维导图、按节讲义(Obsidian Markdown / MathJax HTML 双格式)、真题风格出题(交互试卷:单选/多选/判断/主观)、错题本与模拟卷、费曼检验、学习仪表盘与跨会话摘要、识图自适应(原生视觉优先,外部 API 用户自配)。
安装:git clone 后把 study-* 文件夹复制到 ~/.claude/skills/,或直接下载下方 .skill 文件导入。需要 Python 3.9+,处理 PDF 需 pip3 install pymupdf。
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