oh-my-ntu

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oh-my-ntu 是一个 SKILL 集合，来源于作者在 NTU 读书时期的痛苦经历——作为某计算机专业的第二届学生，面对读不完的 PPT、做不完的 Tutorial、3 周一次的考试，加上毫无历史题目可供参考，作者灵机一动做出了这个 SKILL。它能帮你：

• 把散落在你的教学系统（无论是Blackboard、Canvas还是其他任何教学系统，只要能用浏览器打开）的课件按周归档、统一命名，不用再一页页翻网站
• 把每页英文课件做成中英对照笔记：上面是课件原图，下面是完整中文翻译，上课对照着边听边看，完美解决听不懂的问题
• 整理每门大作业的要求、截止时间和评分标准，并生成提交模板，防止错过 DDL
• 按周整理复习笔记，按专题整理分析笔记
• 考前自动生成速记卡和中英术语表，几分钟过完一门课的关键概念，救你于水火之中
• 整理课堂录播字幕，提取老师上课的重点，防止错过关键信息
• 考前一键生成"考试信息汇报"网页：时间地点座位、范围、题型、计分、重点（课堂小测、Tutorial、明确不考）、备考清单，每条都附截图和老师原话出处
• 出练习题和 Quiz/Final 模拟卷——没有历年题，就让 AI 照着老师的 Sample 题风格出一套

你只需要把它装进电脑上的 AI 助手，AI 就学会了这一整套做法，把一门课从头整理到尾。

装好之后，AI 会在你的课程文件夹里产出固定的七个文件夹：

实际做出来的东西长这样：

01_课程课件——按周归档。 老师的原件全部归入对应周的文件夹：讲义、Tutorial、配套代码和数据各归其位，文件名统一成"WeekN_星期_主题"格式，找哪周的材料一眼定位。

02_大作业——要求核对与选题评估。 作业发布后，AI 先把官方要求逐条核对成分析笔记：占多少分、可否组队、报告要覆盖哪六项、工作链条是什么——先把规矩吃透，再动工。

03_Notebook课件中英文对照解析。 每一页分成上下两部分：上面是老师课件的原图，下面是 AI 写的完整中文翻译。笔记在 VS Code 或 Cursor 里打开，旁边挂着 AI 边栏，可以一边看原图、一边看翻译、一边让 AI 讲这一页。

04_复习笔记——周度回顾。 每周一份回顾页：本周每个 Topic 的要点和易错点，左侧按周导航，每个考点都能一键跳去速记卡和对应练习。

05_考前速记与关键术语宝典。 每个术语一张卡：英文、中文、解释、记忆方法，底下标着来自哪份文件第几页。支持搜索和按周筛选。

06_课堂录播字幕——课程信息汇总。 每节课的字幕原文存档之外，AI 还从课程大纲里提炼出中英对照的课程研究文档：课程目标、考核构成、每周安排。

07_题库与模拟考试。 浏览器打开就是能作答的试卷：交卷前答案全程锁定，全部答完才出总分和逐题双语解析。

模拟卷：交卷前。 作答自动保存在本机，中途关掉网页，下次打开接着做。

模拟卷：交卷后。 出总分，每道题给考点、中文和英文两份解析，并列出依据的是哪份课件的第几页。

你只需要准备 3 步：

1. 在你的电脑上登录并保存好你学校系统的账号——BlackBoard、Canvas 或你们学校用的其他平台，建议使用 Chrome 浏览器。
2. 把本 SKILL 安装到你的 AI 工具中，并在对话中把你的课程网站提供给 AI。
3. 启动！ 你可以去喝一杯咖啡，回来的时候，一切都完成了。

以下 AI 智能体都支持技能包（Skill）机制，任选其一：

Claude Code ｜ Codex ｜ Kimi Code
OpenClaw ｜ Hermes Agent ｜ Pi Agent
Cue ｜ Muse ｜ Dots

安装有两种方式：

方式一：AI 安装（推荐）。 下载本仓库（页面右上方绿色 Code → Download ZIP），解压后把 oh-my-ntu 文件夹交给你的 AI，对它说"把这个 SKILL 安装到你的技能目录"——剩下的它自己完成。

方式二：手动安装。

第 1 步：下载本仓库，两种方式任选：

网页下载：点本页面右上方绿色的 Code 按钮 → Download ZIP → 解压，得到 oh-my-ntu 文件夹。

或命令行克隆：

git clone https://github.com/SilentLake-Tech-SkillHub/oh-my-ntu.git

第 2 步：把整个 oh-my-ntu 文件夹放进 AI 工具的技能目录。

注意是整个文件夹原样放入：不要改名、不要只拷 SKILL.md、不要动里面的结构。放好之后，SKILL.md 应该直接位于 oh-my-ntu 文件夹的第一层。

各工具的位置：

• Claude Code（装在用户根目录，所有项目通用）：
  • macOS：/Users/<你的用户名>/.claude/skills/oh-my-ntu/SKILL.md
  • Windows：C:\Users\<你的用户名>\.claude\skills\oh-my-ntu\SKILL.md
• Codex（同样是用户根目录）：~/.agents/skills/oh-my-ntu/SKILL.md
• Kimi Code（装在项目根目录，只对该项目生效）：在你的项目根目录下新建 SKILLS/ 文件夹，放好后为 <你的项目根目录>/SKILLS/oh-my-ntu/SKILL.md
• 其他工具：在它的设置或文档里找"skills / 技能"目录说明，按同样方式放入。

AI 按 SKILL.md 里的 name 字段识别技能包，文件夹保持 oh-my-ntu 原名即可。

第 3 步：重启 AI 助手。

打开新对话，说一句"帮我把这门课从头整理一遍"，AI 能按技能包的流程开工，就说明装好了。

单次使用。 本 SKILL 有很强的边界特征与调用范围说明，因此您可以使用 Flash 模型 + 高强度思考，或旗舰模型 + 轻/中强度思考——二者均可完美完成任务，并为您节省 token。

定时任务。 您可以将本 SKILL 与定时任务结合（例如 Dots、OpenClaw 等智能体），让模型每周/每月定期刷新您的课程文件并通知您！您还可以将课程安排、考试安排等添加到 Outlook、Google Calendar、Apple 日历或提醒事项中。

1）大作业 Assignment——基于我们的初步解析，给您的旗舰 AI + 深度思考，一键解决您的作业问题！

2）课程课件（01）——老师原件只读不写，永远在这里找最权威的版本。想找某周材料，直接进对应的 WeekN 文件夹。

3）中英对照笔记（03）——用 VS Code 或 Cursor 打开，旁边挂着 AI 边栏：左边看课件原图，右边看中文翻译，看不懂直接让 AI 讲这一页。课前预习、上课跟不上时最好用。

4）复习笔记（04）——平时跟着课程进度看周度回顾；期中期末前按专题看分析笔记，把几周的内容串起来。

5）速记卡（05）——浏览器直接打开，就是可搜索、可按周筛选的速记卡网页；考前一两天配合中英术语表和五分钟速览快速过一遍。

6）课堂字幕（06）——忘了哪节课讲了什么就来查字幕原文。考前打开考试信息汇报网页：七段依次是时间地点座位、范围、题型、计分、重点、备考和原文对照，每条结论都能点回老师原话或官方截图。

7）题库与模拟考（07）——浏览器打开就是能作答的试卷：答案全程锁定，全部答完才出总分和逐题双语解析；作答自动保存在本机，中途关掉下次接着做。平时做周练习自测，考前做 Quiz/Final 模拟卷。

它会改我的原始课件吗？ 不会。老师的 PDF/PPT 只读不写，所有成果另存新文件。

不是 NTU 的课能用吗？ 能。流程和标准对任何课程成立，BlackBoard、Canvas 或其他平台都可以，文件夹名字可以让 AI 按你的课调整。

用的时候要联网吗？ 下载技能包时要联网；核对学校网站新资料时联网，登录由你本人操作；整理本地材料不联网。

它给的答案靠谱吗？ 有官方答案的用官方答案；没有的会标注"根据课件推定"并给出依据页码，随时可翻原文查证。

边界。 这个仓库只有写给 AI 看的工作说明和效果展示，不含任何课程材料。它只管整理你的学习资料，也不会动你在学校网站上的任何东西。

本次为练习与模拟卷工作流的修复更新，解决题目依赖课堂上下文、遗漏必要图题，以及更新工具后旧页面未同步刷新的问题。对应 PR #9。

• 完整题面：生成前逐题核对条件、选项、来源和答案。题干、选项或图片变化后，旧审核记录失效。
• 图表情景题：按本次要求登记读图题覆盖，装饰图不计入覆盖；实际检查题图在交卷前加载并显示。
• 本次题型限制：支持按任务禁止代码题，核对题目文字及图片中的代码内容。
• 旧试卷刷新：备份后更新已知模板，保留题数、分值、评分方式及历史；无法识别的模板会停止写入并报告原因。
• 完成证据：核对内容审核、实际 HTML 与浏览器记录是否对应同一份文件，避免只凭结构检查或页面能提交就报完成。

已有题库需要补充本次任务条件及逐题审核记录；未完成审核的预览页会显示草稿状态并关闭提交。具体用法见内容验收与旧成品刷新。

oh-my-ntu/
├── SKILL.md                  入口说明书：AI 先读它，再按你的需求去读对应的子技能
├── references/
│   └── defaults.md           通用约定：目录怎么建、文件怎么命名、改动前怎么备份验证
├── skills/                   十份子技能说明书，一类产物一份
│   ├── 【原始课件整理】ntu-source-courseware/        课件的获取、清点、按周归档
│   ├── 【大作业初始化】ntu-assignment-setup/         作业要求、DDL、评分标准、提交模板
│   ├── 【课件预习笔记】ntu-courseware-to-notebook/   课件转中英对照笔记和网页阅读版
│   ├── 【复习笔记】ntu-review-notes/             周度回顾、专题笔记
│   ├── 【考前速记与术语】ntu-exam-quick-reference/     速记卡、术语表、五分钟速览
│   ├── 【录播与课程信息】ntu-class-recordings/         字幕归档、上课与考试信息汇总
│   ├── 【录播视频下载】ntu-media-gallery-video-download/  Media Gallery 录播抓流下载（须用户确认）
│   ├── 【自动字幕获取】ntu-media-gallery-captions/     Media Gallery 自动字幕抓取（须用户确认）
│   ├── 【考试信息汇报】ntu-exam-briefing/            考试时间地点座位、范围题型计分、重点与原文对照的汇报网页
│   └── 【练习题与模拟考】ntu-practice-assessments/     练习、模拟卷、Sample 存档
├── scripts/                  AI 干活时会自己调用的小工具，你不用管
│   ├── build_course_reader.py        把做好的笔记转成离线网页版
│   ├── audit_practice_bank.py        检查任务条件与逐题审核指纹
│   ├── check_practice_acceptance.py  核对内容、成品与浏览器完成证据
│   ├── refresh_practice_page.py      备份后刷新已知模板的旧试卷
│   ├── build_practice_page.py        把题库变成能作答的网页试卷
│   ├── verify_practice_page.py       自动检查试卷网页的各种状态
│   ├── transcript_segments.py        把录播逐词时间轴切成带时间戳的句子
│   ├── find_exam_mentions.py         在字幕里分层检索考试相关说法并带上下文输出
│   ├── fetch_recording_frames.py     按时间戳截取录播画面并按版式裁剪
│   ├── build_exam_briefing.py        把考试信息数据生成离线可开的汇报网页
│   └── audit_notebook_numbers.py     核对笔记里的数字
└── docs/images/              本文用到的效果图

有的子技能文件夹里还有自己的 references/，是更细的操作细则，AI 做到那一步才会去读。

练习子 Skill 的内容验收说明给出题库条件、逐题审核、生成、浏览器检查和最终证据核对的执行顺序。默认生成要求已完成的内容审核；草稿预览会显示状态并关闭提交。需要读图的题必须在提交前显示真实题图，更新题面或图片后旧审核失效。旧页面刷新工具保持既有评分与历史，未知模板会停止写入。自动检查用于发现客观缺口，题干是否足以作答、来源及答案是否正确仍由逐题阅读审核负责。