基于输入知识图谱个性生成节点学习内容

基于学习路径节点生成个性化学习内容。支持层级感知(L1/L2/L3不同深度)和上下文感知(同概念差异化)。每节点生成3000~5000字学习内容+3~5道随堂自测题。详细说明见 references/README.md

Install

openclaw skills install @wzp2026/learning-content-generator

学习内容生成器 v2.3.0

核心功能

基于知识图谱节点,生成个性化学习内容(约30005000字/节点)+ 随堂自测题(35道)

协作模式:与 learning-path-builder(知识图谱生成技能)配合使用

  • 接收:完整知识图谱JSON + 目标节点ID
  • 输出:该节点的完整学习内容

核心原则

  1. 来源优先:权威来源≥30%、参考来源≤40%、推断内容≤30%
  2. 来源标注:每个知识点注明 ✅权威 / ⚠️参考 / 🤖推断
  3. 国内合规:国家标准/官方文档优先,境外内容需标注
  4. 层级感知:L1大而全/L2系统化/L3精确深入
  5. 上下文感知:结合父L1/L2领域上下文生成差异化内容

调用参数

参数说明作用
target_node_id目标L3叶节点ID指定要生成哪个节点的内容
knowledge_graph完整知识图谱JSON提供全局上下文
context.l1_node父L1节点信息理解大领域上下文
context.l2_node父L2节点信息理解模块上下文
level节点层级(1/2/3)决定内容深度

工作流程

text
第一步:读取知识图谱文件
第二步:分析内容生成计划
第三步:逐节点生成学习内容(每完成通知)
第四步:生成随堂自测题
第五步:验证与汇总

每步完成后发送会话进度通知。不设硬性超时,失败可从该步骤续接。

输出格式

  • 主文件:{name}_content_{node_id}.md
  • 验证报告:{name}_content_verification.md
  • 长文本(>8000字)自动分片生成

详细说明:references/README.md 作者:Wang Zhipeng | 更新:2026-04-21 14:13