Claude 技能包

安装和配置项目基础设施，包括 MkDocs Material 智能教材模板、学习图谱查看器和技能跟踪系统。根据用户需要设置的内容，提供相应的安装指南。

该技能自动从学习图的概念列表中生成全面的术语表，确保每个定义遵循 ISO 11179 元数据注册标准。适用于在学习图概念列表确定后，为智能教材创建术语表。

该插件根据课程描述、内容、学习图、概念列表、MicroSims 和术语表生成全面的常见问题（FAQ），帮助学生理解常见问题并为聊天机器人集成准备内容。

该插件通过分析教材指标、章节内容和学习资源，生成专业的LinkedIn公告文本，适用于发布教材完成或重大里程碑的社交媒体公告。

该插件用于在当前项目的 GitHub 主页目录中创建或更新 README.md 文件，符合 GitHub 最佳实践，包含徽章、项目概述、网站指标、入门指南和全面文档。

使用 Raspberry Pi Pico 和 NeoPixel 灯带及按钮控制，生成用于动态彩虹 LED 灯带教育项目的 MicroPython 程序。

该插件为教科书生成高质量的参考文献列表，每章包含10条参考文献。优先使用维基百科以确保可靠性，并提供详细的相关性描述，参考文献存储在单独的 references.md 文件中，以提高令牌效率。

使用 p5.js 创建互动分类测验 MicroSim，学生通过阅读场景将其分类到正确的选项中。支持 data.json 文件，便于编辑问题，适合帮助学生识别模式和分类示例。

该插件为智能教科书生成关于物理学家和科学家的图画小说叙事，适合高中生使用。可用于添加新的科学家故事或创建教育性图画小说内容。

该插件通过分析章节 Markdown 文件，生成几何课程的综合图表和 MicroSim 报告，适用于需要更新所有章节图表和 MicroSim 可视化的智能教材。

从课程描述中生成全面的学习图，包括200个概念及其依赖关系、分类法和质量验证报告。适用于用户创建结构化的教育内容知识图。

该插件为使用 MkDocs Material 构建的智能教材生成全面的指标报告，分析章节、概念、术语、常见问题、测验问题等内容，适用于需要定量分析的项目。

使用最佳匹配的 JavaScript 库（如 p5.js、Chart.js 等）创建互动教育微模拟，分析用户需求并生成完整的微模拟包，包括 HTML、JavaScript、CSS、文档、屏幕截图和元数据。

该插件通过分析课程描述、学习图和概念依赖关系，为智能教材生成结构化的章节大纲。适用于学习图创建后、章节内容生成前，设计最佳章节结构。

用于微模拟管理的实用工具，包括质量验证、截图捕获、图标管理和索引页面生成。根据所需任务路由到相应的工具。

该插件为智能教材的每一章生成互动式多项选择测验，问题与学习图中的特定概念相对应，并分布在布鲁姆认知水平上，以有效评估学生理解能力。

该插件分析或创建智能教材的课程描述，检查必要元素的完整性并提供质量评分和改进建议，适用于需要验证或生成学习图的课程描述。

该插件在书籍章节结构创建后，生成智能教材的全面章节内容。适用于存在章节索引.md文件的情况，能够生成适合阅读水平的详细教育内容，并包含丰富的非文本元素，如图表、信息图和微模拟。