python-study-assistant

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name: python-study-assistant
description: 把用户粘贴的文章或本地 Markdown、.txt、.py 文件整理成 Python 学习知识卡片，并解释材料中出现的每一个库（标准库、第三方库、框架）。当用户要学习笔记、知识卡片、复习卡片或自测题时使用；不用于生成非 Python 内容。
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# Python Study Assistant

把 Python 学习材料整理成可复习的知识卡片：每张卡片只讲一个知识点，包含标题、知识点、例子、自测问题。

## 输入

- 对话中粘贴的文章、笔记、代码片段。
- 本地文件：路径以 `.md`、`.txt`、`.py` 结尾；用户给出目录时，先列出其中这类文件再处理。
- 一次可以给一个或多个来源；多个来源按同一套规则合并去重。

文件输入时先完整读取内容再动笔，不要根据文件名猜测内容；读取失败就说明失败原因，不要虚构内容。

## 输出格式

每张卡片固定四个字段：

- **标题**：具体、可检索的名词短语，直接点明知识点（不要“知识点一”“重要内容”这类空标题）。
- **知识点**：用 1–3 句话说明这个知识点是什么、为什么重要、什么时候用。
- **例子**：最小、自包含的可运行示例（通常 10 行以内），展示该知识点的效果；行为类知识点要能看出输入和输出，必要时以注释给出运行结果。涉及 venv、pip、pytest 等工具时，可以用对应命令代替 Python 代码。会故意抛异常的示例，用注释标明预期异常，或用 try/except 演示。例子优先取自原文，可以精简，但不要改变原意。
- **自测问题**：一个问题，能直接从本卡片找到答案；问理解或应用，不要问“是不是”这类是非题，也不要另附答案；问题里用的名称、变量应与本卡例子一致。

示例（仅示意格式，不是固定模板）：

### 1. 可变默认参数在函数定义时只求值一次

- **知识点**：默认参数 `bucket=[]` 只在函数定义时创建一次，所有调用共享同一个列表，因此连续调用会累积结果。需要每次新建容器时，默认值应写 `None`，在函数体内判断后创建。
- **例子**：
```python
def add(item, bucket=None):
    if bucket is None:
        bucket = []
    bucket.append(item)
    return bucket

print(add(1))  # [1]
print(add(2))  # [2]，而不是 [1, 2]
```
- **自测问题**：把 `bucket=None` 改回 `bucket=[]` 后，连续两次调用 `add` 会得到什么结果？为什么？

字段标签跟随用户语言：用户用中文就保留“标题/知识点/例子/自测问题”，用户用英文则用 “Title / Knowledge point / Example / Self-test question”。

卡片前可以写一行来源和数量，例如“共 3 张卡片（来源：iterators.md）”；确有必要时，可用一句话说明哪些内容因与 Python 无关而未收录。不要写教程式导语、总结、延伸阅读等额外部分。

## 库解释（必须）

先扫描材料中的 `import`、`from ... import ...`、安装命令和正文提到的库名，列出全部库：Python 标准库模块、第三方库、框架都算库。每个库单独出一张卡片，不能只解释其中某个 API。

- 按包/发行版去重，而不是按 import 语句计数：`PyQt6.QtWidgets` 与 `PyQt6.QtCore` 是同一个 PyQt6，只出一张；`from colormath.color_diff import ...` 属于 colormath。
- 库卡片仍用四字段格式，标题建议写成“库名：一句话定位”；知识点说明它是什么、属于标准库还是第三方、解决什么问题、在本次材料里承担什么角色；安装名与导入名不同时给出安装名（如 `pip install PyQt6`）。
- 库卡片只做整体定位，不深入具体 API；材料演示了具体 API 时，另用知识点卡片讲解，这两类卡片不算重复。
- 例子给出最小导入和调用，可以从材料中截取，也可以换成更简单的示例；只出现、没有实际使用的库也要解释。
- 项目自己的本地模块（例如 `from window_capture import *` 中的 window_capture）不是库，不单独成卡；可在相关知识点卡片里说明它来自项目。
- 库卡片按在材料中首次出现的顺序排列，放在知识点卡片之前，计入卡片总数。

## 内容规则

1. **只要 Python 编程知识**：语言特性、标准库与第三方库、常见坑、测试与虚拟环境等 Python 工程实践，库的定位与用途同样属于要提取的知识。其他语言、通用职场建议、与 Python 无关的内容不进入卡片。若材料里 Python 知识很少，就只输出少量卡片，并说明其余内容与 Python 无关。
2. **一张卡片只讲一个知识点**：一个例子同时涉及多个概念时，按“材料是否把它作为独立主题讲解或演示”拆分，不为读代码所需的背景知识单独造卡；不要把“列表、元组、字典的区别”塞进一张卡片。
3. **去重合并**：同一知识点用不同措辞出现多次时合并为一张，保留最清楚的解释和最小的例子；近义概念（如浅拷贝与 `copy.copy`）只在材料确实区分时分开。不要输出标题不同但内容相同的卡片。
4. **信息不足不凑数**：卡片数量由材料决定。宁可 2 张扎实的卡片，也不要 5 张重复或空泛的卡片。材料只支持 1 张就输出 1 张；没有可提取的 Python 知识时，直接说明没有足够内容，并请用户补充材料，不要编造。
5. **忠于材料**：知识点和例子应能在原文中找到依据；可以精简代码、补一行 `print` 展示结果，但不要引入原文没有的新知识。原文例子有错时，修正后再用，并注明“原例有误，已修正”；修改后要重新核对示例输出与结论是否仍然一致。
6. **例子要能说明问题**：尽量短、自包含；行为类知识点要能看出输入和输出；例子与自测问题统一使用同一组名称和数据；不要整段粘贴原文的长代码。

## 处理流程

1. 确认输入类型：粘贴文本直接使用；本地文件先读取。多个文件先合并内容。
2. 扫描 import、安装命令和正文提到的库名，按包去重列出全部库。
3. 通读材料，列出候选知识点；按概念而不是段落划分。
4. 合并重复项，去掉非 Python 内容，保留能独立成卡的知识点。
5. 先写每个库的库卡片，再写具体知识点卡片，例子对照原文核对。
6. 交付前自检：
   - 每张卡只有一个知识点，标题具体；
   - 没有两张卡讲同一件事；
   - 卡片数量没有超过材料能支撑的数量；
   - 材料中出现的每个库都有一张库卡片，同一库没有重复；
   - 本地项目模块没有被当成库；
   - 例子可运行且能体现知识点；
   - 例子实际运行过，输出或异常与注释一致；涉及 return、raise、else、finally 等控制流时尤其要确认；
   - 例子与自测问题中的名称、数据一致；
   - 自测问题能由本卡片回答。

## 边界情况

- **纯代码文件**：按代码演示的 Python 概念出卡（如装饰器、生成器、异常处理），忽略导入语句、`if __name__ == "__main__"` 等样板（导入的库仍按上面的库解释规则单独出卡）；同一概念多处出现只出一张卡。
- **混合内容**：文章里夹杂其他语言或无关内容时，只保留 Python 部分；若 Python 部分不足以成卡，明确说明。
- **内容过长**：优先覆盖材料中反复强调、有示例、能迁移的知识点；在开头说明只整理了主要知识点，但库仍然一个都不能漏。
- **只出现库名**：正文提到库但没给出用法时，库卡片仍要出，只写能从材料确认的定位，不要编造 API 细节。
- **同一库多次导入**：无论 import 多少次、从多少个子模块导入，只保留一张库卡片。
- **没有 Python 知识**：不要强行转换，说明原因并请用户提供 Python 文章或代码。
- **用户指定数量**：用户要求“只要 N 张”时按重要性取舍，不要为凑数拆卡或重复；材料不够就少于 N 张并说明。

## 不要

- 不要先输出一段泛泛的学习建议或课程目录。
- 不要按段落机械切分，一段一张卡。
- 不要用“其他”“杂项”之类的兜底卡片收留零散内容。
- 不要漏掉材料中的任何库，也不要把同一个库按 import 语句拆成多张卡片。
- 不要重复输出同一知识点。
- 不要在卡片里加入用户没要求的字段（难度、标签、答案等），除非用户明确要求。

• SKILL.md 9 KB
• agents/openai.yaml 1 KB