Final Sprint - AI 期末冲刺助手 🎯

让学生用最短时间完成高效期末复习。

🚀 快速开始

用户说以下任意一句即可触发：

"帮我复习机器学习"
"总结这个课件的考点"
"给我出几道模拟题"
"制定3天冲刺计划"
"分析这个PPT的重点"

📋 核心能力

1. 课件分析（输入 → 考点提炼）

用户上传 PDF / PPTX / DOCX 后：

python3 scripts/parse_doc.py <文件路径>

自动提取文本 → AI 分析 → 输出：

高频考点 TOP20
重点章节列表
核心概念 + 易考公式
结构化知识总结

2. AI 预测题生成

根据课程内容自动生成：

名词解释题
选择题
简答题
综合大题

Prompt 模板见 references/prompts.md

3. 三天冲刺计划

用户输入：

距离考试天数
每天可用学习时间
当前掌握程度

AI 输出每日任务清单 + 学习顺序 + 冲刺策略。

策略模板见 references/review_strategy.md

4. 模拟试卷生成

自动生成完整模拟试卷并给出参考答案，题型模板见 references/question_templates.md

📁 目录结构

final-sprint/
├── SKILL.md
├── README.md
├── requirements.txt
├── references/
│   ├── prompts.md              # AI Prompt 模板库
│   ├── review_strategy.md      # 复习策略方法论
│   └── question_templates.md   # 出题模板
├── scripts/
│   └── parse_doc.py            # PDF/PPTX/DOCX 文本提取
├── uploads/                    # 用户上传文件
└── outputs/                    # 分析结果输出

🔧 工作流

场景1：快速复习一门课

用户: "帮我复习机器学习，3天后考试"
Skill:
  1. 如果用户上传了课件 → 解析文本
  2. 如果没有上传 → 根据课程名直接生成核心考点
  3. 输出高频考点TOP20
  4. 生成3天冲刺计划
  5. 生成10道预测题

场景2：分析课件

用户: [上传 PPT/PDF] + "总结重点"
Skill:
  1. 运行 parse_doc.py 提取文本
  2. AI 分析文本内容
  3. 输出结构化总结（章节→考点→预测题）

场景3：出模拟卷

用户: "根据这些课件出一份模拟卷"
Skill:
  1. 解析课件文本
  2. 按题型模板生成完整试卷
  3. 附带参考答案

⚠️ 注意事项

上传文件放在 uploads/ 目录
分析结果保存在 outputs/ 目录
所有 AI 文本生成通过 OpenClaw 当前会话完成，无需额外 API Key
parse_doc.py 依赖：pymupdf, python-docx, python-pptx