reading-analysis
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AI reading-analysis skill for English exams (Gaokao / CET-4/6 / Kaoyan): question-type mapping, 10-class distractor taxonomy, 125-card methodology library; generates fully-explained annotated passages. Works as a Claude Code / WorkBuddy skill.
reading-analysis
把英语阅读题交给 AI 分析的方法卡体系:高考 / 四六级 / 考研通用。
一、解决什么问题
在没有老师指导的情况下,靠自己刷题研究英语阅读(高考/四六级),普遍会卡在三件事上:选项分析不透彻——错了一题只知道选错了,不知道错在哪条原理上;找不到门路——网上技巧满天飞,零散不成体系;没有可操作的方法——道理都懂,落到一道具体的题上还是不知道第一步干什么。
本项目解决的就是这个:把阅读分析拆成 126 张可操作的方法卡。每个选项都有归因(错在哪类陷阱)、有原理(为什么这样判)、有步骤(下一步怎么做)。错了知道为什么错,对了知道为什么对——相当于给自己配了一套不需要老师在场的分析流程。
二、主要功能
分析英语阅读,生成一份带完整解析的「阅读解析版」:篇章结构、每段段旨、逐题解析(正确项的依据 + 干扰项逐项归因)、长难句剥离、命题点预埋。
覆盖:高考阅读与七选五、四六级选词填空/长篇匹配/仔细阅读、考研阅读,以及中文概括归纳题。
三、安装方法
三种方式任选,详见 USER-GUIDE.md:
- 网页对话:复制
SKILL.md全文,粘进任意 AI 对话框(豆包/DeepSeek/Kimi/ChatGPT),然后发题。每次开新对话需重粘 - 装成 Skill(WorkBuddy / Claude Code / Cursor):整个文件夹放进工具的 skills 目录(如
~/.workbuddy/skills/reading-analysis/) - RAG / API:把
references/cards/挂成知识库,SKILL.md作为 system prompt
四、使用方法
| 你说 | AI 走的模式 |
|---|---|
| 「分析这道题」+ 原文和题目 | 单题分析(挂卡号 + 缺口栏) |
| 「拆这篇文章」 | 全文拆解(篇章模式/段旨/长难句/命题点,八步流程) |
| 「跑这篇,有参考答案」 | 对抗式:AI 先闭卷作答,再对撞你的答案,差异回填卡片 |
| 「批量跑」+ 5-10 篇 | 批量速览(每篇五行摘要,详析落 case 文件) |
| 「阅读复盘」 | 统计错因分布,生成个人规则 |
喂错题时给三样最有效:①原文 ②哪题错 + 正确答案 ③你当时为什么选错。
五、输入输出示例
输入:
文章:(一篇讲 AI 隐性学习的说明文,5 段,从略)
第 32 题:What is Paragraph 2 mainly about? A. 研究过程 B. ... D. 实验细节
我选了 D,正确答案是 A。我当时觉得段落里全是实验操作细节,就选了 D。
输出(节选):
【题型】段落主旨题
【定位】P2 整段:First 微调教师 AI → Then 训练学生 AI(不提 owls)
→ Surprisingly 学生也答 owl → Second test 危险回答同样被传染
【正确项 A】这条时间链整体在展示「研究怎么一步步做」= 研究过程
【干扰项 D】段落确实全是实验细节,但那是描述不是功能——
概括停在半途。检验:你的概括还能不能再上提一层?
【用到卡】B048 段落主旨 / B016 句子功能 / A003 信息层级
每个干扰项都有归因,每个结论都能追溯到原文某一句。完整说明见 USER-GUIDE.md。
仓库结构
SKILL.md 工作规则与工作流(AI 读这个)
USER-GUIDE.md 使用说明书(人读这个)
QUESTION-TYPE-MAP.md 题型 → 必查卡对照表
references/cards/ 126 张方法卡(A/B/R 三系,各带 INDEX)
references/*.md 原理内核 / 语篇关系 / 概括层 / 考试参数
references/theories/ 理论拆解(空,使用者自己积累)
references/cases/ 真题案例(空,使用者自己积累)
references/my-patterns.md 个人错题模式(空,复盘自动填充)
说明
- 方法与规则为本项目原创提炼与实战校准;仓库内不含任何第三方书籍原文或真题内容
theories/与cases/刻意留空:用你自己的材料填充,个人错题模式才会长在你自己的数据上- 欢迎按
SKILL.md的铁律规则提交改进
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