ko-lesson

把课程材料变成可持续学习、可反馈、可复习、可沉淀的 Obsidian 学习系统。

ko-lesson 是一个面向课程学习和期末复习的 Codex 技能。它基于真实课程材料工作：先确认学习边界，再重建由浅入深的课程脉络，生成适合 Obsidian 使用的 Markdown 学习资料，并通过反馈、批改、错因记录和巩固卷持续调整学习路径。

它不是“总结一下课件”的提示词，而是一套课程学习资料生成规范。目标是让学习者拿到一个能继续使用的学习工作区：有课程入口、有知识点卡片、有学习状态、有卡点记录、有期末考试、有答题卡、有详细答案，也有针对薄弱点反复巩固的闭环。

一句话安装提示词

把下面这段话复制给你的 AI 助手，即可让它帮你下载并安装这个技能：

你需要帮我下载这个 skill：https://github.com/Liunian06/ko-lesson，然后帮我安装这个 skill。安装完成以后，给我简要介绍这个 skill 的所有功能。

使用说明

调用 ko-lesson 这个skill，阅读{你的课程材料的路径}下面的材料，在{你的目标输出路径}中一次性生成完整学习资料。

Star 增长图

为什么需要 ko-lesson

很多 AI 学习流程停在“帮我总结这个 PDF”。这对真实课程通常不够。

ko-lesson 关注的是完整学习过程：

从真实材料出发，不凭空扩写成泛泛课程。
先建立材料清单，明确哪些文件被纳入学习范围。
重建学习顺序，而不是机械照搬课件章节。
用 Obsidian 双链组织课程文件、知识点、媒体和反馈记录。
同步维护学习状态、卡点错因、掌握度和学习者背景。
支持中英双语材料、跨学科内容、代码、公式、案例和实验步骤。
在期末复习阶段生成考试、答题卡、详细答案、批改记录和巩固卷。
明确区分材料来源内容和 AI 补充解释，避免把补充内容伪装成原文。

核心能力

课程材料记录

ko-lesson 会先生成 课程材料记录.md，记录本次学习覆盖哪些文件、每个文件包含什么内容、在课程中承担什么作用，以及哪些内容明确不纳入本次学习。

这一步用于避免一个常见问题：资料看起来很完整，但实际漏掉了关键文件。

学习路线重构

技能会生成 课程脉络.md，重新设计学习顺序：

先安排基础概念、背景知识、核心术语和必要前置知识。
再安排主线知识、典型案例、常见任务和基础练习。
最后安排高难度主题、复杂案例、综合项目和开放问题。
每个学习单元都标注难度、知识点、来源文件、前置要求和排序理由。

目标不是复刻教材目录，而是把课程改造成更容易学会的路径。

Obsidian 友好输出

生成的 Markdown 文件会尽量适配 Obsidian：

稳定的 [[双链引用]]
课程文件之间互相链接
核心知识点放入 知识点/
图片、截图、图表和示意图放入 媒体库/
使用提示块承载问题、示例、任务和反馈入口
文件名和双链名称保持一致，减少链接失效

逐课反馈模式

默认情况下，ko-lesson 使用逐课反馈模式：

生成课程脉络、课程首页、学习状态、反馈记录、卡点错因记录和第一课。
等待学习者学习第一课并反馈。
根据反馈更新学习状态、掌握度、错因记录和学习者背景。
决定下一步是继续、补讲、换例子、加练、降阶，还是调整学习顺序。

这个模式适合长期学习，因为后续内容会根据真实反馈调整，而不是一次性堆完所有章节。

全量期末复习模式

当用户明确要求“一次性生成全部课程内容”或“全量生成所有课程文件”时，ko-lesson 可以一次性生成完整复习包，包括：

课程首页
课程材料记录
课程脉络
学习状态
学习反馈记录
卡点与错因记录
课程内容文件
知识点卡片
中英术语与翻译
媒体库索引
期末考试
期末考试答题卡
期末考试详细答案
期末考试批改记录
针对薄弱点的巩固卷

即使使用全量模式，每一课也会保留反馈入口，后续仍可继续根据反馈调整。

课程颗粒度模式

ko-lesson 会把“生成节奏”和“课程颗粒度”分开判断：生成节奏决定一次生成第一课还是全部课程；课程颗粒度决定每一课容纳多少核心知识点，以及是否使用故事化讲解。两者可以组合，例如“全量生成 + 一课一知识点模式”或“全量生成 + 故事模式”。

课程颗粒度有三种互斥模式：

模式	何时使用	每课组织方式	适合场景
默认模式	用户没有特别要求拆细或故事化时使用	一课可以包含多个强相关、强依赖、必须合在一起才能讲清楚的知识点	常规课程学习、期末复习、材料结构本身比较清晰的课程
一课一知识点模式	用户明确说“一课一知识点”“每节课只有一个知识点”“把知识点掰开揉碎讲”“细粒度讲解”等需求时使用	除期末考试和综合复习文件外，每个课程内容文件只围绕一个核心知识点展开	基础薄弱、希望慢慢学、容易被多个概念混在一起干扰的课程
故事模式	用户明确说“故事模式”“每个知识点讲一个故事”“故事化讲解”“用故事理解知识点”等需求时使用	每课只讲一个核心知识点，并为这个知识点设计一个完整教学故事，再回到正式定义、公式、例题、易错点和练习	抽象概念较多、需要通过场景和冲突理解概念的课程

三个模式都不会把课程变成简单摘要。无论选择哪种颗粒度，课程文件都必须是可独立学习的完整内容：有学习问题、前置知识、正式解释、例子、图表说明、练习、反馈入口和来源依据。

一课一知识点模式 会严格避免一课塞入多个独立概念。如果某个辅助概念也需要正式定义、公式推导、例题训练或考试识别，它就应该拆成独立下一课。

故事模式 使用的是“用故事承载抽象知识”的教学方法。故事只负责降低理解门槛，不能替代正式教学；故事之后仍必须给出定义、条件、公式、例题、易错点、考试识别和练习答案。故事模式不得复述、改写、套用或延展特定作品的具体情节、角色或表达。

期末考试闭环

当课程最后一节完成并通过反馈确认后，技能会生成：

期末考试.md
期末考试-答题卡.md
期末考试-详细答案.md

学习者填写答题卡后，技能会批改并生成：

期末考试-批改记录.md
期末考试-巩固卷-第2套.md
期末考试-巩固卷-第2套-答题卡.md
期末考试-巩固卷-第2套-批改记录.md

如果仍有错误、部分正确或不确定知识点，就继续生成下一套巩固卷。巩固卷只针对薄弱点，不机械重复整套期末考试。

双语与跨学科处理

如果课程材料包含英文内容、代码、公式、论文、商业案例或实验步骤，ko-lesson 会要求同步生成：

原文翻译
理解型翻译
白话式翻译
术语解释
使用场景
可操作拆解
验证方法

对于跨学科内容，技能不会默认学习者已经熟悉某个领域的黑话，而是会补足必要背景、说明领域差异，并帮助学习者建立可迁移的理解。

安装

把本仓库克隆到 Codex 技能目录。

Windows

git clone https://github.com/Liunian06/ko-lesson.git "$env:USERPROFILE\.codex\skills\ko-lesson"

macOS / Linux

git clone https://github.com/Liunian06/ko-lesson.git ~/.codex/skills/ko-lesson

然后重启 Codex，让新的技能被加载。

快速开始

把课程材料放到一个项目目录中，然后让 Codex 使用 ko-lesson。

逐课学习

适合边学边调整、希望根据反馈逐步生成后续课程内容的场景。

使用 ko-lesson，基于 学习材料/财务会计 生成课程学习资料。先生成课程脉络、课程首页、学习状态和第一课，输出到 学习历史/。

期末全量复习

适合考试临近，需要一次性得到完整复习资料的场景。

使用 ko-lesson，基于 学习材料/市场营销基础 一次性生成完整期末复习资料，输出到 学习历史/。

根据反馈继续学习

学习完某一课后，可以按生成文件中的反馈入口填写：

我能复述的内容：
我卡住的地方：
当前难度评分，1 到 5：
我希望下一步：
这个知识点让我联想到的已学内容：

Codex 应该先更新学习状态、反馈记录、卡点错因记录、知识点卡片和学习者背景，再决定下一步生成什么内容。

输出结构

典型输出结构如下：

学习历史/
├─ 学习者背景信息.md
└─ 课程名称-YYYYMMDDHHMM/
   ├─ 课程首页.md
   ├─ 课程材料记录.md
   ├─ 课程脉络.md
   ├─ 学习状态.md
   ├─ 学习反馈记录.md
   ├─ 卡点与错因记录.md
   ├─ 中英术语与翻译.md
   ├─ 第01课-学习单元名称.md
   ├─ 第02课-学习单元名称.md
   ├─ 期末考试.md
   ├─ 期末考试-答题卡.md
   ├─ 期末考试-详细答案.md
   ├─ 期末考试-批改记录.md
   ├─ 知识点/
   │  └─ 知识点名称.md
   └─ 媒体库/
      ├─ 媒体库索引.md
      └─ 第01课-知识点名称-用途.png

工作流

flowchart TD
    A["收集课程材料"] --> B["确认学习边界"]
    B --> C["生成课程材料记录"]
    C --> D["重构课程脉络"]
    D --> E["生成首页、状态、反馈和错因记录"]
    E --> F["生成课程内容和知识点卡片"]
    F --> G{"学习者是否反馈？"}
    G -->|"需要帮助"| H["补讲、换例子、加练或降阶"]
    G -->|"已经掌握"| I["进入下一个学习单元"]
    H --> F
    I --> J{"课程是否完成？"}
    J -->|"否"| F
    J -->|"是"| K["生成期末考试、答题卡和详细答案"]
    K --> L["批改答题卡"]
    L --> M{"是否仍有薄弱点？"}
    M -->|"是"| N["生成针对性巩固卷"]
    N --> L
    M -->|"否"| O["完成复习闭环"]

设计原则

来源优先

来自课程材料的内容必须在 来源依据 中标明来源文件、来源位置和使用方式。AI 生成的类比、练习、应用场景和补充解释必须标注为 AI补充。

先可学，再完整

默认模式不会一次性机械生成所有章节，而是先生成课程地图和第一课，再根据学习者反馈决定后续内容。这样可以避免资料很完整但学习者实际用不起来。

Obsidian 是学习界面

ko-lesson 把 Markdown 文件当作长期学习空间，而不是一次性导出的文本。双链、提示块、媒体库、知识点卡片和进度文件都是学习系统的一部分。

考试用于诊断

期末考试不只是打分工具。它用于发现薄弱点、更新记录、生成巩固卷，并推动学习者把错误知识点修复到可以做题和应用的程度。

适合使用的场景

适合在以下场景使用 ko-lesson：

有大学课程材料需要系统复习。
有课件、笔记、PDF、转写稿、作业、代码或案例。
材料同时包含中文和英文。
期末考试临近，需要完整复习包。
希望生成 Obsidian 可长期使用的学习资料。
希望学习过程能根据反馈持续调整。

尤其适合材料庞杂、章节顺序不适合自学、跨学科内容多、英文术语多、考试范围宽的课程。

不适合使用的场景

不建议在以下场景使用 ko-lesson：

只需要一句话总结。
只需要翻译单页内容。
只想生成没有来源追踪的抽认卡。
只需要泛泛学习建议，不基于课程文件。
只要答案，不需要学习过程、错因记录或巩固闭环。

仓库内容

.
├─ SKILL.md
├─ LICENSE
└─ README.md

SKILL.md 是实际的 Codex 技能定义；README.md 用于说明项目定位、安装方式、使用方式和设计原则。

开发

本仓库没有构建步骤。改进技能时建议遵守以下原则：

编辑 SKILL.md。
指令要具体、可验证、能从本地材料追溯。
不要加入无法验证的生成承诺。
先用小型课程目录测试，再用于完整课程。
检查生成结果是否保持 Obsidian 链接、来源依据、反馈文件和错因记录一致。

路线图

增加示例课程材料。
增加课程包结构校验脚本。
增加常见课程类型的模板快照。
增加中英双语样例输出。
增加期末全量复习模式的速查说明。

贡献

欢迎提交议题和合并请求。

适合的贡献包括：

澄清容易误读的技能指令。
补充缺失的输出校验规则。
改进期末考试与巩固卷闭环。
强化来源依据和 AI 补充标注。
改善 Obsidian 兼容性。
添加更容易测试的示例材料和示例输出。

请避免把技能改得过于泛化，导致来源追踪和反馈闭环变弱。这个项目的核心承诺是：基于真实材料，生成结构化、可反馈、可复习、可持续沉淀的学习系统。

娱乐内容

《阿房宫赋》

许可证

本项目使用 MIT 许可证。详情见 LICENSE。