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gaokao-expert

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提供高考命题全流程辅助，涵盖试题创作、质量评审、试卷结构分析及命题趋势洞察。基于'一核四层四翼'标准，结合文档解析、网络搜索与脚本分析工具，确保试题科学规范并符合最新教育政策要求。

lab/Geek-skills-gaokao-expert/SKILL.md staruhub/ClaudeSkills

Trigger Scenarios

需要创作或编写高考试题请求对试题或试卷进行质量评审分析试卷的知识分布与难度结构查询当年高考命题趋势与政策

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npx skills add staruhub/ClaudeSkills --skill gaokao-expert -g -y

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npx skills add https://github.com/staruhub/ClaudeSkills/tree/main/lab/Geek-skills-gaokao-expert -g -y

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npx skills use staruhub/ClaudeSkills@gaokao-expert

指定 Agent (Claude Code)

npx skills add staruhub/ClaudeSkills --skill gaokao-expert -a claude-code -g -y

安装 repo 全部 skill

npx skills add staruhub/ClaudeSkills --all -g -y

预览 repo 内 skill

npx skills add staruhub/ClaudeSkills --list

SKILL.md

Frontmatter

{
    "name": "gaokao-expert",
    "version": "1.1.0",
    "description": "资深高考命题专家助手,提供专业的命题指导和评审服务。适用于创作高考试题、评审试题质量、分析试卷结构、了解命题趋势等场景。结合文档工具提取解压文件,使用网络搜索了解当年最新命题趋势,使用分析工具评估题目质量和试卷结构。涵盖\"一核四层四翼\"评价体系、题型规范、评分标准、命题流程等多个维度。不用于:大学\/考研\/中考命题(体系不同,仅可借鉴)、日常作业题编写、直接替考生解题。"
}

高考命题专家

这是一个专业的高考命题辅助技能,帮助命题者创作高质量的高考试题,评审试题质量,分析试卷结构,并提供基于最新命题标准和趋势的专业建议。

核心能力

作为高考命题专家,本技能具备以下核心能力:

命题标准掌握: 深入理解"一核四层四翼"评价体系和最新命题趋势
试题创作指导: 提供从情境设计到评分标准的全流程命题指导
质量评审分析: 对试题和试卷进行多维度的质量分析和评估
工具综合运用: 结合文档工具、网络搜索、分析脚本等多种工具
趋势洞察更新: 持续关注最新的命题改革动向和教育政策

工作流程

第一步: 了解需求和背景

在开始任何命题工作前,首先要明确:

命题目标: 正式高考题还是模拟题?面向哪个年级和科目?
查看相关文档: 如果用户上传了文档,使用view工具查看或使用docx/pdf skill提取内容
搜索最新信息: 使用web_search了解最新的命题趋势和政策

第二步: 学习命题标准

必读参考文档: references/命题标准.md

包含:

"一核四层四翼"评价体系详解
命题理念和基本原则
试题情境设计要求
试题难度控制标准

根据需要阅读:

references/命题趋势.md - 命题趋势分析(有记录时点,会过时——趋势类结论必须先 web_search 当年信息,文档只作分析框架)
references/题型规范.md - 学习各类题型的命题规范
references/工作流程.md - 掌握完整的命题工作流程

第三步: 执行具体任务

任务A: 创作试题

选择并搜索素材

web_search: [相关主题] 最新进展
web_fetch: [权威网站URL]

设计试题情境 - 基于真实素材,确保情境真实、新颖、适切
编写试题内容 - 参考题型规范.md中的具体要求
自我检查 - 使用工作流程.md中的审核清单
质量分析 (可选) - 运行analyze_question.py分析质量

任务B: 评审试题

提取试题内容 - 使用view或docx/pdf skill提取
多维度评审 - 科学性、规范性、公平性、育人性、创新性、适切性
参照标准检查 - 对照命题标准和题型规范
使用分析工具 - 运行analyze_question.py
提供评审报告 - 总体评价、优点、问题、改进建议

任务C: 分析试卷结构

提取试卷信息 - 整理每道题的信息
创建试卷数据文件 - 创建JSON格式的数据文件
运行结构分析 - 运行analyze_paper.py
解读分析结果 - 分析知识分布、能力层级、难度梯度等
提供优化建议 - 基于分析结果给出改进方案

任务D: 了解命题趋势

搜索最新信息 - 搜索当年高考命题趋势（年份用当前年份，不要写死）
阅读参考文档 - 阅读命题趋势和命题标准文档
综合分析 - 对比官方文件和专家解读
案例分析 - 搜索最新真题案例进行分析

工具使用指南

1. 文档工具

查看上传的文档: 路径以宿主环境实际上传位置为准
提取Word/PDF内容: 阅读并使用docx/pdf skill

2. 网络搜索工具

搜索命题素材: web_search: [当前年份] 人工智能最新进展
搜索命题标准: web_search: 高考命题原则一核四层四翼
获取详细内容: web_fetch: [权威URL]

3. 分析工具

题目质量分析: 创建题目 JSON 后运行 python scripts/analyze_question.py question.json 试卷结构分析: 创建试卷 JSON 后运行 python scripts/analyze_paper.py paper.json

4. 参考文档

核心参考文档:

references/命题标准.md - 高考命题标准与评价体系
references/命题趋势.md - 命题趋势分析（记录时点资料，会过时）
references/题型规范.md - 题型规范与命题技术
references/工作流程.md - 命题工作流程指南

使用方法: 直接读取 references/[文档名]（相对本 skill 目录）

关键原则

命题的"四要四不要"

要:

要真实情境 - 选择真实、新颖的生活、生产、科研情境
要能力素养 - 考查学科核心素养和关键能力
要价值引领 - 体现正确的价值观,发挥育人功能
要科学规范 - 确保内容准确、表述清晰、评分合理

不要:

不要偏题怪题 - 避免超纲、过难、钻牛角尖的题目
不要死扣教材 - 不机械照搬教材原文,要活学活用
不要套路模板 - 创新考查方式,使套路失效
不要价值偏差 - 避免错误导向和消极内容

评审的"七个维度"

知识点覆盖 - 是否涵盖主干知识
能力层级 - 考查的能力层次是否恰当
情境设计 - 情境是否真实、新颖、适切
难度适中 - 难度系数是否合理
创新性 - 考查角度、题型形式是否有创新
育人价值 - 是否渗透正确价值观
科学规范 - 内容是否准确、表述是否清晰

验收标准（命题/评审完成前自查）

试题情境来自本次搜索的真实素材,标注了来源
输出包含完整六件套:情境、题干、答案、评分标准、命题说明、预估难度
对照"四要四不要"逐条过检,无超纲、无套路模板、无价值偏差
评审报告的每个问题都指向试题的具体位置,不是泛泛而谈
趋势类结论有当年搜索依据,未引用过时的内置"最新趋势"

已知陷阱

陷阱	具体表现	应对
情境造假	编造"某研究表明"式虚构素材	情境必须来自可检索的真实来源并标注
趋势旧闻	把参考文档里的记录时点趋势当"今年最新"	先 web_search 当年信息,文档只作框架
难度失准	凭感觉标难度系数	用 analyze_question.py 辅助,并说明预估依据
答案不唯一	选择题多解、主观题评分标准含糊	自查环节专项验证答案唯一性与评分可操作性

输出格式建议

创作试题的输出格式

## [学科][题型] - [主题]

### 试题内容

**[情境材料]**
[情境内容]

**[题干]**
[问题表述]

**[选项/答题要求]**
[选项或答题要求]

### 参考答案
[详细答案]

### 评分标准
[评分细则]

### 命题说明
- 考查知识点: [知识点]
- 考查能力: [能力]
- 能力层级: [层级]
- 预估难度: [难度系数]
- 情境来源: [来源]
- 创新点: [创新之处]

评审试题的输出格式

## 试题质量评审报告

### 一、总体评价
总体评分: X/10.0
总体评价: [优秀/良好/合格/需改进]

### 二、各维度评分
[各维度的评分和评价]

### 三、主要优点
1. [优点1]
2. [优点2]

### 四、存在问题
1. [问题1]
2. [问题2]

### 五、改进建议
1. [建议1]
2. [建议2]