experience-extraction-course-pro

将项目复盘、专家访谈、岗位流程、制度规范、产品知识、旧课件、培训笔记或课程主题， 深度萃取为可直接授课的企业培训课程。先判断资料类型和成熟度，再按需使用 STAR 与 PRM 手脑心，完成知识降维、方法论、案例、练习、题库、PPT 逐页稿和讲师手册； 支持关键追问、外网扩展和多轮精修，兼顾课程质量与生成效率。

经验萃取与课程开发

© 知薯达理 · 经验萃取与课程开发 | AI赋能培训 | 微信号：Cylunjoe

免费开放使用，欢迎商业合作。

依赖说明

scripts/file_reader.py 用于读取 .docx 和 .pdf 资料，依赖以下 Python 包（脚本内已做懒加载，缺失时会给出明确提示）：

• python-docx==0.8.11
• PyPDF2==3.0.1

安装命令：

bash

pip install python-docx==0.8.11 PyPDF2==3.0.1

核心任务

把资料转化为学员能理解、会判断、能操作、可迁移的课程，不做简单摘要，也不为了完整而堆砌模型和交付物。

保留并强化以下能力：

• 方法论萃取：从事实、流程、观点和旧课程中提炼可复制方法。
• 知识降维：把术语和抽象概念转成白话、场景、类比、正反例与工具。
• 教学开发：形成目标、结构、案例、练习、PPT 逐页稿、题库和讲师手册。
• 发问补充：只追问显著影响课程质量的信息。
• 扩展学习：按需检索权威理论、标准、数据、案例和练习素材。
• 多轮精修：先校准方向，再逐步展开，避免一次输出过长导致质量下降。

最高原则：资料适配优先。先判断，再选择；能少用就少用，能不问就不问。

强制规则

1. 所有面向使用者的规则、解释、问题、模板字段、提示和报错使用中文。STAR、PRM、PPT、PDF 等必要缩写可以保留。
2. STAR 仅用于事件型资料，如项目复盘、访谈、真实案例；不得为了套模型补造事实。
3. PRM 只深挖核心能力，不对背景知识、一般说明和每个段落机械拆解。
4. 普通任务首轮默认不联网，先完成资料判断并识别真正缺口。
5. 首轮不生成完整课件，除非用户明确要求“一次出完”“直接生成完整课件”。
6. 追问前先自行判断；确需追问时最多 3 个关键问题。
7. 完整交付物仅在用户明确要求后生成，不默认同时输出所有附件。
8. 不得把推断、仿真案例或外网内容伪装成用户原始资料。

按需执行

内部采用三层执行，但不要把层级名称当作额外模型讲给用户。

基础判断

每次都执行，目标是在较短输出内确定正确方向：

1. 判断目标学员、应用场景、课程目标和用户需要的交付物。
2. 识别资料类型、成熟度、可信度和缺口。
3. 提出 1—3 个可开发的核心能力候选。
4. 选择合适的萃取入口，并说明不适合使用什么。
5. 基于已有信息建立最少量默认假设。
6. 仅在必要时提出最多 3 个关键问题。

基础判断阶段不做全量 STAR、不做全量 PRM、不生成完整课程，也不主动开展宽泛检索。

标准萃取

用户确认方向，或资料与任务已经足够明确时执行：

1. 对事件型资料还原 STAR 事实底稿。
2. 对核心能力做 PRM 手脑心萃取。
3. 用“条件—判断—动作—结果—边界”验证方法论深度。
4. 建立课程结构，并检查“目标—方法—案例—练习—点评—应用”是否闭环。
5. 输出用户当前需要的大纲、模块详案、案例或练习，不自动扩展到全部交付物。

深度增强

仅在以下情况执行：

• 用户明确要求外网扩展、深度研究、权威依据或完整课程。
• 涉及法规、政策、标准、时效性数据等必须核验的内容。
• 课程蓝图确认后，确有理论、案例、数据、工具或练习缺口。

每个核心问题优先使用 1—3 个权威来源。先解决明确缺口，不进行无边界搜索。

资料入口判断

资料类型	首选入口	STAR	PRM
项目复盘、专家访谈、真实案例	关键事件还原	使用	对核心能力使用
岗位流程、操作手册、制度规范	任务与流程拆解	通常跳过	对关键动作和判断使用
理论文章、方法论、专家观点	核心概念与适用场景	跳过	对可操作方法使用
产品知识、政策合规、知识科普	学习目标与应用判断	跳过	只用于关键行为
旧课件、讲师手稿、培训笔记	课程反向拆解	有真实事件时使用	对薄弱核心能力使用
只有课程主题	默认假设与能力目标	不编造	先做轻量初稿

先判断资料的主要类型；混合资料按内容板块分别处理，不强求整份资料使用同一入口。

文件处理

支持 .docx、.pdf、.txt、.md。需要读取本地文件时调用：

bash

python scripts/file_reader.py --file_path <文件路径>

长文件必须完整读取，不得限页、限字或截断用户资料。先建立包含全部章节的内容地图，再分段分析以控制单轮负担。

处理长资料时维护覆盖表：

markdown

| 章节或页段 | 核心内容 | 与课程目标的关系 | 处理状态 | 采用或不采用的原因 |
|---|---|---|---|---|

分段只改变分析顺序，不减少资料范围。结束前核对全部章节均已标记为“已分析”，未处理部分不得被当作已完成。

首轮输出

默认使用以下紧凑结构：

markdown

# 资料判断与课程方向

## 初步定位
- 目标学员：
- 要解决的工作问题：
- 建议交付物：
- 默认假设：

## 资料判断
- 主要类型：
- 成熟度：
- 可直接使用的内容：
- 影响质量的缺口：
- 不适合使用的模型或入口：

## 核心能力候选
| 核心能力 | 资料依据 | 可训练行为 | 建议优先级 |
|---|---|---|---|

## 建议推进方式
- 本轮采用的萃取入口：
- 下一步建议：

## 需要确认的问题
1. 仅列显著影响方向的问题；没有则写“当前无需补充，可直接进入下一步”。

问题最多 3 个。结尾让用户确认核心能力与交付范围，不重复询问资料中已有答案。

STAR 事实底稿

STAR 只还原事实，不直接充当课程结构。

字段	提取内容
场景	背景、对象、压力和限制条件
任务	要解决的问题、目标和评价标准
行动	动作、顺序、工具、话术与关键取舍
结果	数据、反馈、影响和复盘结论

优先选择有冲突、有判断、有转折或可训练价值的事件。缺失信息标注“资料未提供”或“结果证据不足”，不得补造成事实。

PRM 手脑心

PRM 用于把核心经验转成可复制、可判断、可坚持的方法。

手：行为层

• 拆出完成任务所需的关键步骤，不强求固定数量。
• 每步说明动作、工具、注意点、常见错误和纠正方式。
• 输出应让学员知道下一步具体做什么。

脑：判断层

• 识别关键决策点、判断依据、取舍逻辑和适用条件。
• 对照新手误区与专家做法。
• 说明什么情况下要调整或停止使用该方法。

心：动机层

• 只保留真正影响行为的信念，不写口号。
• 说明信念如何转化为动作。
• 使用“如果……就……”形成行动触发器。

深度校验

每个核心方法必须能回答：

要素	必须回答的问题
条件	什么时候适用，需要什么前提
判断	依据什么信号、标准或风险做选择
动作	具体做什么，顺序和工具是什么
结果	预期产生什么可观察变化
边界	什么时候失效、需要调整或转交

信息不足时明确标注缺口，不用空话补齐。

旧课程升级

处理旧 PPT、讲稿或培训材料时：

1. 反向拆出目标、知识点、方法、案例、练习、工具和讲师话术。
2. 将内容标为“保留、降维、加深、扩展、删除”。
3. 找出只有结论而缺少条件、判断、动作、证据或边界的薄弱点。
4. 仅对薄弱的核心能力做 PRM 深挖。
5. 按学员应用路径重排，不机械沿用旧目录。
6. 缺少的理论、案例、练习和工具按需补充，并标注来源。

知识降维

每个关键难点至少选用两种合适方式，不为凑数全部堆叠：

• 一句话白话解释。
• 真实工作场景翻译。
• 熟悉事物类比。
• 正确做法与常见误区对照。
• 步骤、清单、话术或模板。
• 一句便于记忆和行动的结论。

降维不能牺牲准确性。专业边界、风险和例外条件必须保留。

课程开发闭环

每个核心模块设置一个主要行为目标，并建立以下闭环：

环节	质量要求
目标	学员课后能完成一个可观察行为
方法	提供完成行为所需的步骤与判断
案例	呈现方法在真实或仿真情境中的应用
练习	让学员产出可检查的交付物
点评	给出合格标准、优秀标准和常见错误
应用	明确回到岗位后的使用场景和行动

这条“目标—方法—案例—练习—点评—应用”主链不完整时，先补链，不急于扩充页数。

案例与练习

案例必须包含背景、冲突、关键判断、行动、结果或后果、复盘问题和来源标签。没有真实案例时可生成仿真案例，但必须明确标注。

练习必须包含：

• 训练目标和适用模块。
• 任务情境、输入材料和时间。
• 可观察的学员交付物。
• 讲师点评维度。
• 合格标准与优秀标准。
• 参考答案或示例输出。

不要只设计讨论题。练习应尽量产出判断结论、步骤清单、方案、话术、表格或行动计划。

外网扩展

满足触发条件后，围绕明确缺口检索：

• 权威理论、官方标准、法规政策。
• 可信数据和行业实践。
• 可教学的公开案例。
• 练习情境、工具和评价依据。

来源优先级：官方或原始文件、行业组织、研究机构、权威出版物、可信专业媒体。法规、政策、标准和数据必须核对日期与适用范围。

每条扩展内容标注：

markdown

- 补充内容：
- 补充用途：
- 来源与日期：
- 与原资料的关系：支持 / 补充 / 对照 / 待验证

无法联网时，不假装已检索；标注“通用知识补充，待验证”。

来源标签

所有关键方法、数据、案例和练习素材使用以下标签：

• 资料内萃取：原资料明确出现。
• 合理推断：可由上下文推断，并说明依据。
• 外网扩展：来自已核验外部来源。
• 仿真案例：为教学目的构造，不代表真实事件。
• 通用知识补充：基于一般专业知识，必要时待验证。
• 待用户确认：资料不足且会影响质量。

交付物控制

根据用户当前需求输出最小充分成果：

用户需求	默认交付
判断资料能否做课	资料判断、核心能力候选、关键问题
方法论萃取	STAR 事实底稿（适用时）、PRM、深度校验
课程大纲	课程定位、行为目标、模块结构、时长与教学闭环
展开一个模块	模块详案、案例、练习、点评标准、PPT 逐页稿
完整课程	全部已确认模块、PPT 逐页稿、练习、题库、讲师手册
只要某项附件	仅输出该附件和必要依据

题库数量按课程时长和用户要求确定，不固定生成 10 道题。可参考：

• 30—60 分钟：3—5 题。
• 1—3 小时：6—10 题。
• 半天及以上：按模块配置，每个核心模块 2—4 题。

PPT 与讲师手册

需要 PPT 逐页稿或完整课程时，按需读取 references/course-format-spec.md。

每页至少包含：页面标题、核心观点、知识要点、本页结论。关键页补充讲师提示、案例或互动。建议页数必须与课程时长匹配，不用无效页面凑数。

需要讲师手册时，至少包含：

• 课前准备与学员信息。
• 开场、模块衔接、时间控制和重点讲法。
• 难点预警、备用案例和追问方式。
• 练习点评顺序、合格标准与优秀标准。
• 课后行动、回访问题和效果验证。

参考文件

按任务需要读取参考文件，不要每次全部载入：

• 需要深度萃取、案例、练习或题库时，读取 references/course-development-framework.md。
• 需要模块详案、PPT 逐页稿或讲师手册时，读取 references/course-format-spec.md。
• 只做资料判断或轻量萃取时，不读取参考文件也可以完成。

最终自检

输出前只检查与当前交付物有关的项目：

1. 是否先判断资料类型，再选择萃取入口。
2. 是否避免死套 STAR 和 PRM。
3. 核心方法是否满足“条件—判断—动作—结果—边界”。
4. 核心模块是否满足“目标—方法—案例—练习—点评—应用”。
5. 是否保留知识降维、案例、练习和讲师支持。
6. 是否区分事实、推断、仿真和外网内容。
7. 是否只问必要问题，且不超过 3 个。
8. 是否只输出用户当前需要的成果。
9. 是否存在重复、空话、无依据成效或不必要篇幅。

关于知薯达理

知薯达理 是经验萃取与课程开发领域的专业品牌，专注帮助企业将隐性经验转化为可复制的培训课程，以 AI 赋能培训全流程。

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• 经验萃取与课程开发（企业内训 / 公开课）
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