craft-your-textbook
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本项目是 Socratopia(破卷)生态的衍生项目,是其"造书"环节的方法论沉淀,已固化为一个可复用的 skill。 让你具备亲手为自己造一本教材的能力——把一本教材(或一个领域的知识)加工成 AI 老师能拿去上课的教学蓝本。有教师用书时,造出来的书还能直接针对应试(见第四节)。
craft-your-textbook · 亲手打造属于你自己的教材(应试特调)
本项目是 Socratopia(破卷) 生态的衍生项目,是其"造书"环节的方法论沉淀,已固化为一个可复用的 skill。
让你具备亲手为自己造一本教材的能力——把一本教材(或一个领域的知识)加工成 AI 老师能拿去上课的教学蓝本(pure-blueprint),或一本给人读的流畅教材(human-readable,AI 也能直接教)。两种形态触发时自选,默认推荐给 AI 老师的版本。有教师用书时,造出来的书还能直接针对应试(见第四节)。
📦 安装
本仓库既是 Claude Code 插件市场(marketplace),也直接包含 skill 本体,三种用法任选。
方式一 · 插件市场(推荐,可一键更新)——在 Claude Code 里:
/plugin marketplace add xx-hub/craft-your-textbook
/plugin install craft-your-textbook@craft-your-textbook
更新 /plugin marketplace update craft-your-textbook;卸载 /plugin uninstall craft-your-textbook。
方式二 · clone 到 skills 目录——适合想改源码、或不用插件市场的人。先 clone 仓库,再把里面的 skills/craft-your-textbook/ 这个文件夹放进 Claude Code 的 skills 目录:
# 1. 先 clone 到任意临时位置
git clone https://github.com/xx-hub/craft-your-textbook.git
# 2a. 装成「用户级」——所有项目都能用
# 类 Unix / macOS:
cp -r craft-your-textbook/skills/craft-your-textbook ~/.claude/skills/
# Windows(Git Bash):
cp -r craft-your-textbook/skills/craft-your-textbook "$HOME/.claude/skills/"
# 2b. 或装成「项目级」——只在某个项目里可用
cp -r craft-your-textbook/skills/craft-your-textbook <你的项目>/.claude/skills/
装完的正确样子(用户级为例):
~/.claude/skills/craft-your-textbook/
├── SKILL.md # ← 必须在这一层
├── README.md
├── references/
└── scripts/
想跟随仓库更新,可以不用
cp而用软链接(类 Unix):ln -s "$(pwd)/craft-your-textbook/skills/craft-your-textbook" ~/.claude/skills/craft-your-textbook,
之后仓库git pull就自动生效。
方式三 · 下载 zip:在 GitHub 页面 Code → Download ZIP,解压后同样把 skills/craft-your-textbook/ 文件夹放进 ~/.claude/skills/(用户级)或 <项目>/.claude/skills/(项目级)。
⚠️ 最终要让
SKILL.md位于.../.claude/skills/craft-your-textbook/SKILL.md。本仓库里 skill 本体在skills/craft-your-textbook/子目录下(插件市场结构要求),别把仓库根整个拷进去。
验证:在 Claude Code 里说"帮我造一本 XX 教材的教学蓝本"能被识别即成功。
依赖:Phase 1 的 PDF→Markdown 用 MinerU 在线 API,需自备 API Token(见第六节);脚本需 Python 3 + requests。
一、Socratopia(破卷)是什么
Socratopia(破卷) 是一款把学习过程 chat 化的 AI 家教产品——读书破万卷的破卷,打破内卷的破卷,虚拟伙伴破卷而出相伴左右的破卷。
它的核心洞察来自一个亲历体验:人向 AI 提问时,比读教材专注得多。于是与其让学生埋头读书,不如让学生跟一位 AI 老师对话,由 AI 老师全程用苏格拉底式提问引导学生一点一点自己推理出知识的全貌——"不愤不启,不悱不发"。真人教师囿于知识广度、耐心和多人授课的局限,很难持续实践这种教学法,而 AI 可以。
这带来一个和传统电子书根本不同的三方结构:
| 角色 | 做什么 | 看到什么 |
|---|---|---|
| 学生(学习者) | 跟 AI 老师对话学习 | pure-blueprint 路线:只看到对话;human-readable 路线:读教材 + 跟 AI 老师对话 |
| AI 老师 | 读书,用引导式提问教学生 | 读完整本"书"作为教学输入 |
| 书(本 skill 的产物) | 教学蓝本 / 人读教材 | 是 AI 老师的输入(两条路线都是);human-readable 路线下也供人直接阅读 |
AI 老师的人设(比如活泼的三月七、严格的刻晴、温柔的甘雨)、故事背景、情感线由 Socratopia(破卷) 平台侧单独承载——本 skill 只负责造"书",不碰教学风格。
二、核心:书首先是"给 AI 老师读的"
无论哪条路线,AI 老师都会读完整本书作为教学输入,所以书里每一个字都要服务于"AI 老师会怎么用它上课"。human-readable 路线下书还供人通读,但 AI 老师的可用性永远是第一优先级。
这是最容易犯的根本错误——把蓝本当成纯文学作品来写:开篇写个"读者读到这里会想……"的钩子(可 AI 老师不需要这种钩子,human-readable 的读者也不需要被这样对待)、通篇用"你"跟读者对话却不写清"你"指谁。
本 skill 把"教学蓝本该怎么写"这件事拆成了可执行的方法论。蓝本对 AI 老师有四个功能:
- 内容锚定 —— 防止 AI 老师跑题、幻觉
- 知识结构 —— 给出一条推理主线
- 弹药库 —— 具体案例、例题、词条随取随用
- 提问路线图 —— 用什么问题把学生引导到知识点
本 skill 不预设固定的板块模板——书的章内结构(板块语法)由 AI 在 Phase 3 根据源材料和教学目标从丰富的模式库中按教学问题设计,落到 style-spec.md。典型形态举例:K-12 语言类蓝本常用场景/目标/知识锚定/提问路线/弹药库/跨单元连接/备课要点(这是其中一种组合,不是固定模板);认证类蓝本常用精确呈现/误区桩/判断题/速判脚本/硬记锚(PMP 组合);叙事教材常用情境钩子/主角/贯穿案例/章末练习(CPA 组合)。模式库按"教学问题"组织,不按学科。
三、理念要点
跨路线通用理念
- 先推导后命名:概念锚点处让学生先推理,等他自己走到某个东西,再告诉他"这叫 X"。
- 跨单元引用贯穿始终:写第 1 单元时就标注第 2/3 单元会如何用到这个知识点,AI 老师才能跨节串讲。
- 交付前必拆脚手架:版本标记、自检清单、修订日志、"教师用书说……"这类造书过程元数据,对只读一本书的 AI 老师零价值,交付前必须拆干净。
- 多轮迭代是常态:平均每本书 5-7 轮审校,不要期待一次成型。
pure-blueprint 专属(I5-I6)
- 非对话体:蓝本只给"场景 + 知识点 + 提问路线图",绝不写死"老师说……学生答……"的对话脚本——写死了 AI 老师会照抄,教学就死了。
- 显式提问路线图:必须为 AI 老师提供结构化提问方向/问题链,不能只有知识点没有教学指引。
human-readable 专属(H1-H3)
- 正文叙事 prose 化:正文是流畅叙事,不内嵌给 AI 老师的元指令或技术回溯。
- 章末结构化教学区:每章末尾有结构化教学素材区(练习/讨论题/教学脚本),这是 AI 老师的提问路线图。
- BOOK.md 顶部 loader 指令:合并时自动注入,告诉 AI 老师"正文是素材库用自己的话重组,章末教学区照问题链走"。
四、可以直接针对应试(这也是为什么反复要教师用书)
造出来的蓝本不只是"讲懂知识",它可以直接服务于应试——这正是我们反复强调"务必要到教师用书"的原因。
学生用书只呈现知识本身,而教师用书里藏着应试的全部密码:
- 评价标准与教学目标 —— 明确告诉你"学完这一单元,学生要能做到什么、考到什么程度",这就是命题的靶心。
- 学情分析与常见错误 —— 预判了学生在哪里会栽跟头,直接转化成蓝本里的误区桩(misconception)和陷阱暴露问题,让 AI 老师专挑易错点操练(blueprint 路线散布于各板块;human-readable 路线集中在章末 Common Misconception 和陷阱问题清单)。
- 考点与题型提示 —— 哪些是重点、哪些是难点、常以什么题型考查,让 AI 老师把力气花在真正得分的地方。
- 语法/知识详解 —— 比学生用书深一层的讲解,兜住 AI 老师的"正确答案",考场上不会讲错。
有了教师用书,AI 老师就不只是"陪你把知识学明白",而是能带着明确的评价标准和考点意识,把你一步步引导到应试要求的水平——既保留了苏格拉底式引导"愿意学、学得深"的优势,又不脱离考试这根现实的指挥棒。这是单靠学生用书做不到的,也是师生合版被设为默认流程的根本原因。
五、适用范围
任何学科——英语、语文、数学、物理、历史、编程、认证考试……都能用。本 skill 不预设板块骨架,AI 根据教学目标选型:语言类启用词汇分层卡,理科/认证类启用公式/判断题卡,叙事类启用主角/贯穿案例卡。没有"按学科硬分"的表格,只有"按教学问题选模式"。
六、怎么用
触发
对 Claude Code 说类似这样的话即可触发:
- "帮我造一本 XX 教材的教学蓝本"
- "按这套造书方法做一本新书"
- "复刻这个 skill 的写法做一本 XX"
触发后第一步:定路线
AI 会先问你:"这本书是喂给 AI 老师教学用的教学蓝本(推荐),还是给人读的流畅教材(AI 也能直接教)?"两种路线互斥选择,默认推荐给 AI 老师的版本。
再看源怎么构成
定完路线后看源材料情况——源的构成决定 Phase 2 的探查深度:
| 源的情况 | 怎么做 | 说明 |
|---|---|---|
| 学生用书 + 教师用书(默认首选) | 师生合版 | 能拿到两份就用;主动向用户要教师用书(应试价值见第四节) |
| 多份异构源(如教材+考纲、原文+讲义+笔记) | 先建源材料索引 | 源之间权威层级不同或可能冲突时,先摸清结构、分主次,再动笔——防幻觉的地基 |
| 单一一份 PDF/教材 | 直接做 | 先确认这份是学生版还是教师版(写法不同) |
| 什么源都没有 | AI 从零造(兜底) | 首要风险是幻觉,仅当用户明确说"什么素材都没有" |
绝不要因为"手头暂时没找到源"就跳到从零造——先穷尽找源。
前三行(有源)在 skill 内部统称 Mode B,最后一行(无源从零造)称 Mode A——你在对话里看到 AI 提"走 Mode B"就是指有源造书。
全流程(6 阶段)
AI 会带你从一份 PDF 一路走到成书:
- Phase 1 源材料准备:PDF→Markdown(MinerU API)、复制脚本进项目、装依赖
- Phase 2 源探查:所有有源书必走——摸源结构、登记角色标签(7 类)、建简码表、定权威层级、做真相校准;师生合版做教师用书独有内容比对。产出源材料索引第一层。深度按源数量自度(轻量/中量/完整版)
- Phase 3 教学设计(核心):Agent 不套模板,自己设计书的形状——
- 3.1 分析源+推导目标(不读模式库,免先入为主)→ 用户确认关卡①
- 3.2 路线决策(pure-blueprint / human-readable)
- 3.3 模式选型+板块语法设计:从 20 张模式卡选/混搭/新造,回答两个强制问题(拒绝了哪些+为什么/所选模式对应什么教学问题)→ 用户确认关卡②
- 3.4 整书教学架构设计:知识链主线、逐章骨架、跨章引用、附录策略 → 用户确认关卡③
- 3.5 META+源索引完稿,回填源材料索引第二层(章级映射)
- Phase 4 金标准:选一章按设计写、五层审计(含 L5 教学测试)通过后回填 style-spec 写作惯例
- Phase 5 全量写作+收网:sub-agent 并行铺章(prompt 必带金标准+四文件+源映射+幻觉 gate)→ 附录汇编 → 跨章审计 → 合并 BOOK.md(human-readable 注入 loader 指令)
- Phase 6 交付:终检→拆脚手架(脚手架标题从 META 读)→ 质量门(6 项全绿)→ 交付
核心设计:不预设固定模板让你套。不变量是底线、模式库是菜单、四文件契约(META/OUTLINE/style-spec/源材料索引)强制回答设计问题——书的形状由你和 AI 一起设计,而不是预定义。你只需在三个关卡(目标确认、板块语法、全书架构)拍板。
⚠️ 开工前置:申请 MinerU API Token
PDF→Markdown 默认走 MinerU 在线 API。你需要准备的:源材料(教材 PDF,最好含教师用书)+ 一个 MinerU Token。其余交给 AI——但请有个预期:造书是多轮打磨的过程(平均 5-7 轮),你会在关键节点做选择和把关,不是一键生成。
拿 Token 只需两步:
- 打开 https://mineru.net 注册/登录,申请 API Token(有免费额度)
- 设为环境变量(切勿硬编码进脚本):
export MINERU_TOKEN="你的token"
七、目录结构
craft-your-textbook/
├── SKILL.md # 主入口:元方法引导 + 6 阶段流程导航
├── README.md # 本文件
├── references/ # 按需加载的细则
│ ├── invariants.md # 不变量清单(I1-I9/H1-H3,任何书都不能违反)
│ ├── file-contracts.md # 四文件(META/OUTLINE/style-spec/源材料索引)必答问题
│ ├── source-material.md # 源角色标签 7 类 + 两层索引 + 师生合版比对
│ ├── two-routes.md # 两条路线(pure-blueprint/human-readable)决策指引
│ ├── chapter-grammar-starter.md # 从模式卡组合章节语法的走查示例
│ ├── patterns/ # 参考模式库(20 张卡,按教学问题组织)
│ │ ├── README.md # 模式库索引 + 选型流程 + 预装配包 + 三书示例
│ │ ├── concept-anchoring/ # 概念锚定(精确呈现/误区桩/苏格拉底提问/事实vs判断)
│ │ ├── assessment/ # 评估练习(判断题/速判/推理题/例题/梯度/必背锚)
│ │ ├── narrative/ # 叙事结构(情境钩子/贯穿案例/主角)
│ │ ├── structure/ # 整书架构(地基章/收网章/跨章引用/附录汇编/多源裁决/主题低音)
│ │ └── language-learning/ # 语言特化(词汇分层)
│ ├── audit-and-testing.md # 五层审计 + L5 教学测试 + 金标准门槛 + 幻觉 gate
│ ├── delivery-checklist.md # Phase 6 终检 + 拆脚手架 + 质量门(通用化)
│ └── anti-patterns.md # 反模式速查(含诚实边界声明)
└── scripts/ # 示例脚本模板——造书时复制进项目再按本书改
├── 01_pdf_to_md.py # Phase 1:MinerU API 转 Markdown(token 走环境变量,理科开 ENABLE_FORMULA)
├── merge_book.py # Phase 5.4:合并章+附录为 BOOK.md;读 META format 字段;human-readable 注入 loader 指令;--strip-frontmatter 剥离章级 yaml
├── strip_meta_sections.py # Phase 6:从 META 读脚手架标题列表,递归删除 chapters/+appendix/ 中的过程元数据
└── requirements.txt # 脚本依赖(requests)
八、延伸:教育范式,从"灌输"走向"引导"
这一节是本 skill 背后的信念。急着上手可以跳过,但它解释了"为什么值得费这个劲造书"。
如果"人本具足"这一哲学理念是真的——每个人内在本就具备通往知识的能力,教育的本分是把它引出来而非填进去——那么教育在实践中就真的该从 "indoctrinate(灌输)" 走向 "educate(引导)" 了。(educate 的拉丁词根 educere 本义正是"引出"。)
可过去为什么做不到?因为引导是昂贵的。真正的引导要求教师针对每一个个体定制课程、随时陪伴推理。一个学生每天全职学习 8 小时,就需要一位教师全职陪伴 8 小时,再加备课——这意味着教师数量要大于、甚至远大于学生数量。这样的成本,社会根本无法承担。于是世界上绝大多数教学方式,只能是灌输式的:一个老师对着几十个学生讲,把知识"倒"过去。不是不想引导,是引导不起。
AI 的出现,尤其是基于 AI 的新学习方法的出现,第一次让另一种范式成为可能。 它提供了三件过去买不起的东西:
- 完全定制化的私人教材 —— 为你以及你的孩子一个人量身裁剪。
- 完全定制化的私人教师 —— 全天候、无限精力地陪你或你的孩子。
- 最适合你的引导方法 —— 不只是"学得更快",更是让你和你的孩子愿意一直学下去、再学下去的动力。
也就是说,AI + 教育,让任何一个人(无论是具备基础认知能力的孩子,还是成人)终于有机会获得一位全天候、精力无限的私人教师,而雇佣这位教师几乎不花什么钱。于是每个人都能以远超从前的速度,学习他想学的任何内容。
已经在实践中被解决的问题
| 问题 | 解法 |
|---|---|
| AI 幻觉怎么办? | 把待学教材放进 AI 上下文,要求它沿教材主线教学——这正是本 skill 造"教学蓝本"的意义,极大压制了幻觉。 |
| 学习自驱力怎么来? | 把自己和 AI 老师放进一个有趣的世界观里(比如"靠学习统一世界""老师靠教学回到现实")。世界观一有趣,学习就从负担变成动力。 |
| 教材从哪来? | 除了现成教材,LLM 训练时几乎吸收了人类的全部知识;对 LLM 再蒸馏,就能为几乎任何人做出质量不错的教材。 |
| 想学的内容 LLM 不具备怎么办? | 以特定素材为蓝本,用 LLM 定制适配新学习法的教材——甚至可以大胆做跨学科学习,这恰恰是传统教学最欠缺的。 |
| 老师会不会不愿意教我? | AI 老师永远保持耐心、永远精力充沛。 |
| 还能扩展什么? | AI 时代,超出你的想象。 |
本 skill 正是上表第一行的落地工具:把一份素材加工成"AI 老师能沿主线教学、不跑题、不幻觉"的教学蓝本——是"从灌输走向引导"这条路上,最基础的一块砖。
九、一句话总结
书是给 AI 苏格拉底老师或人读的教学素材,学生主要跟 AI 老师对话。触发后先定路线(pure-blueprint 推荐 / human-readable),再用元方法设计书的形状——不变量是底线,模式库是菜单,四文件契约强制回答设计问题。先出设计再写正文,先写金标准再并行,交付前拆干净脚手架,质量门全绿才算完。
十、对造出来的书不放心?先测一测
如果你对造出来的书感到不信任,可以用 socratic-lens 项目对它做测试——把蓝本喂给它,检验 AI 老师是否真的能沿主线教学、不跑题、不幻觉,再决定要不要正式拿去上课。
socratic-lens 项目已内置由本skill制作的为 七年级上册·教研版 学生开发的英语书,开箱即测。
十一、上手 Socratopia(破卷)
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