, 块级 `$公式$`\n- 代码块使用准确语言高亮\n- 多系统操作用 Tabbed Content\n\n详见: [assets/mkdocs-standards.md](assets/mkdocs-standards.md)\n\n---\n\n## 教程分类体系\n\n所有教程采用三层分类: **领域 → 方向 → 主题**\n\n| 领域 | 方向 | 示例 |\n|------|------|------|\n| 基础技能 | 开发工具/文档写作/环境配置 | Git/Markdown/Linux |\n| 编程语言 | 通用语言/专业语言/标记语言 | Python/R/HTML |\n| 技术领域 | AI/数据工程/前端/运维 | LLM/爬虫/Web |\n| 工程实践 | 软件工程/团队协作/质量保障 | 设计模式/CI/CD |\n\n详见: [assets/classification.md](assets/classification.md)\n\n---\n\n## 发布同步要求\n\n教程生成后必须同步 3 个文件:\n1. `README.md` — 在对应分类添加教程词条\n2. `docs/index.md` — 在对应分类添加教程卡片\n3. `mkdocs.yml` — 在 `nav` 列表添加导航项\n\n---\n\n## 使用示例\n\n```\n用户: \"帮我生成一个 Linux 新手入门教程,4-5小时,零基础\"\n → Phase 1: 确认从零开始\n → Phase 2: technology/beginner/daily_life\n → Phase 3: 6章大纲, 比喻链: 遥控器→租房→语音遥控器→钥匙锁→智能管家\n → Phase 4: 逐章生成(每章配实操+验证)\n → Phase 5: 质量评分 92/100\n → Phase 6: 导出完整 MkDocs 项目\n```\n\n---\n\n## 文件导航\n\n```\ndog-tutor/\n├── SKILL.md # 本文件 — 流程总控、触发条件、验收标准\n├── ATTRIBUTIONS.md # 原始作者归属声明\n├── references/\n│ ├── workflow.md # 6阶段详细说明(输入/输出/步骤/对话模板)\n│ ├── handoff-format.md # 阶段间交接的结构化格式\n│ └── qa-checklist.md # 质量验收清单(5维度20+项)\n└── assets/\n ├── audience-model.md # 四级受众模型详解\n ├── analogy-styles.md # 四种比喻风格配置\n ├── domain-configs.md # 五大领域配置(YAML)\n ├── classification.md # 三层分类体系+归类流程图\n ├── mkdocs-standards.md # MkDocs Material排版强制规范\n └── output-formats.md # 固定输出格式模板\n```\n\n---\n\n## 原始出处\n\n本技能基于 **SmartTutor Generator v1.1** (莫弈, 2026-05-04) 整合封装。\n完整归属声明: [ATTRIBUTIONS.md](ATTRIBUTIONS.md)\n\n---\n\n*Dog-Tutor v1.0.0 — MIT License*\n","licenseDocuments":[]}}
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dog-tutor

dog-tutor

智能教程编制系统(Dog-Tutor)。通过6阶段对话引导,将任意主题的学习资料转化为高质量MkDocs Material格式教程。 支持技术/商业/学术/生活/艺术全领域,四级受众自适应,四种比喻风格,主题无关的通用教程生成引擎。 适用于技术文档编写、课程开发、知识整理、培训材料制作、入门指南撰写等场景。 Trigger keywords: 生成教程, 创建教程, 编制学习材料, 设计课程大纲, 写入门指南, 做教程, tutorial, course, 教程, 课件, 培训材料, 编写文档, Dog-Tutor, smarttutor.

Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs

Zzhouyinlong-lab / dog-skillsMIT

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name: dog-tutor description: > 智能教程编制系统(Dog-Tutor)。通过6阶段对话引导,将任意主题的学习资料转化为高质量MkDocs Material格式教程。 支持技术/商业/学术/生活/艺术全领域,四级受众自适应,四种比喻风格,主题无关的通用教程生成引擎。 适用于技术文档编写、课程开发、知识整理、培训材料制作、入门指南撰写等场景。 Trigger keywords: 生成教程, 创建教程, 编制学习材料, 设计课程大纲, 写入门指南, 做教程, tutorial, course, 教程, 课件, 培训材料, 编写文档, Dog-Tutor, smarttutor. allowed-tools:

  • Read
  • Write
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  • Bash
  • Glob
  • Grep
  • AskUserQuestion
  • WebFetch metadata: category: [learning, education-meta-skill] version: "1.0.0" license: MIT based_on: SmartTutor Generator v1.1 by 莫弈 (2026)

Dog-Tutor — 智能教程编制系统

将任意主题的学习资料转化为高质量 MkDocs Material 格式教程的元技能。 通过 6 阶段结构化对话,从资料摄入到发布,全流程可控。

核心理念: 主题无关、受众自适应、风格可选、分阶段交互、标准输出、结果可复用。

触发条件

明确触发词

  • "帮我生成教程" / "创建一个教程" / "编制学习材料"
  • "设计课程大纲" / "写入门指南" / "做一份XX教程"
  • "用Dog-Tutor做教程"

必需输入

字段说明
教程标题明确的学习主题
预计时长学习所需时间
前置要求学习者需具备的基础
学习目标至少1项可衡量的学习成果

可选输入

  • 原始学习资料(文件/链接/文本)
  • 特定受众描述
  • 风格偏好(生活化/专业/幽默/严谨)
  • 章节数量要求

流程总控

Phase 1: 资料摄入       Phase 2: 领域分析       Phase 3: 大纲生成
┌──────────────┐       ┌──────────────┐       ┌──────────────┐
│ 收集原始资料  │       │ 识别领域+受众 │       │ 生成章节大纲  │
│              │  →   │              │  →   │              │
│ 结构化分块    │ Gate1 │ 匹配比喻风格  │ Gate2 │ 比喻链+知识点 │ Gate3
│ 输出: 内容块  │       │ 输出: 分析报告 │       │ 输出: 大纲JSON │
└──────────────┘       └──────────────┘       └──────────────┘
                                                       │
                                                       ▼
Phase 6: 发布          Phase 5: 质量评估       Phase 4: 内容生成
┌──────────────┐       ┌──────────────┐       ┌──────────────┐
│ MkDocs项目    │       │ 5维度评分     │       │ 逐章撰写      │
│              │  ←   │              │  ←   │              │
│ 打包导出      │ Gate5 │ 改进建议      │ Gate4 │ MkDocs规范    │ Gate3
│ 输出: 完整站点 │       │ 输出: QA报告   │       │ 输出: 章节MD   │
└──────────────┘       └──────────────┘       └──────────────┘

阶段门控

门检查内容不通过时的处理
Gate 1资料已收集,内容块已结构化追问补充资料或确认从零开始
Gate 2领域/受众/风格已确认调整分析参数
Gate 3大纲已审阅,比喻链完整修改章节/调整比喻/重新生成
Gate 4每章内容符合 MkDocs 规范,受众适配修改/扩充/精简
Gate 5质量评分 ≥ 60/100针对性修改后重新评估

核心系统

四级受众模型

级别比喻密度步骤粒度触发特征
absolute_beginnerhighmicro"零基础""新手""入门"
beginnermediumstandard默认级别
intermediatelowcondensed"进阶""实战""精通"
expertminimaloverview"架构""原理""源码"

详见: assets/audience-model.md

四种比喻风格

风格特点适合场景
daily_life生活化类比零基础、概念抽象
professional行业类比有行业背景、B2B
humorous幽默轻松娱乐内容、年轻受众
rigorous严谨学术学术内容、考试导向

详见: assets/analogy-styles.md

五大领域配置

领域默认受众默认风格子领域
technologybeginnerdaily_life编程/运维/AI/数据库/前后端/DevOps
businessintermediateprofessional营销/管理/财务/战略/运营
academicbeginnerrigorous数学/物理/化学/生物/人文
lifeabsolute_beginnerdaily_life摄影/烘焙/瑜伽/理财/旅行
artbeginnerhumorous绘画/音乐/设计/写作

详见: assets/domain-configs.md

验收标准

质量评分 (5维度)

维度权重关键检查
格式规范15%MkDocs兼容性、空行隔离、粗体空格隔离
内容完整性25%知识点覆盖、示例充分、实践任务完整
教学逻辑25%难度递进、概念衔接、认知负荷
实用价值20%可操作性、场景真实、有明确产出
比喻质量15%贴切程度、风格一致、记忆辅助

质量等级

  • 90-100: 优秀,强烈推荐
  • 75-89: 良好,可以使用
  • 60-74: 可接受,有条件使用
  • <60: 需改进,不建议发布 — 触发重新修订

阻断性缺陷 (一票否决)

  • 列表符号粘连正文(最高级别格式错误)
  • **粗体** 标记前后缺少空格
  • 代码块/Admonition 前后缺少空行
  • 章节内容与大纲不符
  • 输出未包含验证步骤

MkDocs 排版强制规范

空行隔离原则

  • 任何列表(-/1.)首行之前强制插入空行
  • 代码块(```)、引用块(>)、Admonition(!!!)前后各一个空行
  • 严禁列表紧跟在正文末尾

粗体空格隔离

  • ** 标记前后必须各有一个空格
  • 中文标点(。，：；！？)紧邻 ** 时也需空格
  • 表格内、列表项内同样适用
  • 验证正则: [^\s]\*\*[^\s\*]

其他规范

  • 数学公式: 行内 $公式$, 块级 $公式$
  • 代码块使用准确语言高亮
  • 多系统操作用 Tabbed Content

详见: assets/mkdocs-standards.md

教程分类体系

所有教程采用三层分类: 领域 → 方向 → 主题

领域方向示例
基础技能开发工具/文档写作/环境配置Git/Markdown/Linux
编程语言通用语言/专业语言/标记语言Python/R/HTML
技术领域AI/数据工程/前端/运维LLM/爬虫/Web
工程实践软件工程/团队协作/质量保障设计模式/CI/CD

详见: assets/classification.md

发布同步要求

教程生成后必须同步 3 个文件:

  1. README.md — 在对应分类添加教程词条
  2. docs/index.md — 在对应分类添加教程卡片
  3. mkdocs.yml — 在 nav 列表添加导航项

使用示例

用户: "帮我生成一个 Linux 新手入门教程,4-5小时,零基础"
  → Phase 1: 确认从零开始
  → Phase 2: technology/beginner/daily_life
  → Phase 3: 6章大纲, 比喻链: 遥控器→租房→语音遥控器→钥匙锁→智能管家
  → Phase 4: 逐章生成(每章配实操+验证)
  → Phase 5: 质量评分 92/100
  → Phase 6: 导出完整 MkDocs 项目

文件导航

dog-tutor/
├── SKILL.md                     # 本文件 — 流程总控、触发条件、验收标准
├── ATTRIBUTIONS.md              # 原始作者归属声明
├── references/
│   ├── workflow.md              # 6阶段详细说明(输入/输出/步骤/对话模板)
│   ├── handoff-format.md        # 阶段间交接的结构化格式
│   └── qa-checklist.md          # 质量验收清单(5维度20+项)
└── assets/
    ├── audience-model.md        # 四级受众模型详解
    ├── analogy-styles.md        # 四种比喻风格配置
    ├── domain-configs.md        # 五大领域配置(YAML)
    ├── classification.md        # 三层分类体系+归类流程图
    ├── mkdocs-standards.md      # MkDocs Material排版强制规范
    └── output-formats.md        # 固定输出格式模板

原始出处

本技能基于 SmartTutor Generator v1.1 (莫弈, 2026-05-04) 整合封装。 完整归属声明: ATTRIBUTIONS.md

Dog-Tutor v1.0.0 — MIT License

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ProductivitéSKILL.mdZIP complet
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