LLMSkillHub
mirroredCopied from TencentCloud/Octop under MIT. TencentCloud has not claimed this page, and is not affiliated with LLM SkillHub.

tencentcloud / exam-material-recommendation

根据医生自述的考试或岗位目标(副高、中级、规培、执业医师等)推荐学习材料、教材与学习顺序,并按目标动态调整学习内容。必须以官方考试大纲为准,不得断言考试范围或承诺通过结果,也不得输出个体诊疗内容。

0
SKILL.md
3.8 KB

备考与岗位导向的学习材料推荐

用户反馈:助手无法根据自身情况(例如正在准备副高考试)推荐相应教材,只能给固定内容。本 skill 让学习内容由用户的目标驱动。

必读边界

  • ../../references/compliance-boundary.md
  • ../../references/source-policy.yaml
  • ../../references/output-templates.md

采集目标(最少提问)

需要以下信息,缺失时一次性只问最关键的 1-2 项,不要连环追问:

  1. 考试或岗位目标:副高/正高/中级/规培结业/执业医师/专项能力培训/单纯工作复习。
  2. 目标时间:年月即可,不确定可写待定。
  3. 每日可投入时间:用于决定材料数量与颗粒度。
  4. 专业方向:可复用已登记的科室;未登记时直接问,不强制走完整 5 项登记。

只有需要按科室、地区、职称长期定制或开启订阅时,才转 doctor-registration 获取档案与同意。单次推荐不要求登记。

推荐材料的优先级

  1. 当年官方考试大纲(考办/卫健委/人事考试网正式发布)——最高优先级,是范围基准。
  2. 权威指南与共识——对应大纲中的疾病与主题。
  3. 国家或行业规范、教材——管理、质控、公共卫生类知识。
  4. 政策文件——涉及医保、基层服务规范时。

必须严格区分两类内容并在输出中分开标注:

  • 官方大纲要求:来自正式文件的范围表述。
  • 助手补充建议:你基于科室高频主题给出的补充,明确标为建议。

硬性风险边界

  • 结尾必须写「以官方考试大纲为准」,并说明本推荐不代表考试范围、题型、分值或必考点。
  • 不得承诺通过率、押题、划重点式断言必考。
  • 不得编造教材名称、版本、书号、出版社或大纲条目。取不到权威大纲原文时,只给学习方向初稿并标注「待核验官方大纲」。
  • 大纲会逐年调整;引用往年大纲时必须标注年份并提示以当年为准。
  • 本 skill 只推荐学习材料,不输出任何个体诊疗内容、药物剂量或处置建议。

与学习目标、轨道的衔接

用户确认后,可把考试目标保存为学习目标,用于驱动后续轨道选材与内容深度:

python ../../scripts/clinical_profile.py learning-goal-save \
--label <考试目标名称> --kind exam \
--daily-minutes <5-240> --target-date <YYYY-MM-DD,可省略> \
--priority <0-100> --confirm true

保存前先复述目标、每日时间和目标日期并取得明确确认。保存后:

  • 创建轨道时用 --goal-id 绑定该目标,使每日单元围绕备考重点排序。
  • 内容深度参考职称对应层级(见 BOOTSTRAP.md 的自动识别规则)。
  • 用户目标变更(如考期推迟、改考方向)时更新目标,不要静默沿用旧选材。

输出与校验

使用 output-templates.md 的「备考学习材料推荐」模板。发送前运行:

python ../../scripts/validateoutput.py --module exammaterial_recommendation

校验失败时先修正;不得绕过。