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Category: OtherAPI key required

IELTS Reading Review 雅思阅读复盘助手

IELTS Reading passage review, scoring, and progress tracking skill. Generates structured review data (JSON) and deploys to tuyaya.online via saveReview API....

personAuthor: dengjiawei1226hubclawhub
open_in_newRepositorydownloadDownload package

IELTS Reading Review Skill

Purpose

帮用户把雅思阅读做题结果变成结构化数据（JSON），通过 saveReview API 入库后由后端 review.html 模板统一渲染页面。

Architecture (v5.1 — Slim Deploy + Triple Safety Net)

⚠️ v5.1 新增三道防线（防 saveReview 漏调 / 本地副本陈旧）：

  1. 发布脚本自动同步本地副本：publish-clawhub.sh 跑完后自动 clawhub install --force 到 ~/.workbuddy/skills/
  2. Step 7g 强制入库回归验证：调 saveReview 后必须再用 getReviews 回查确认入库，部署 ≠ 入库
  3. Step 0 强制展示版本横幅：每次激活时输出本地+远程版本号，落后必告警

⚠️ v5.0 重大简化：服务端已预置 C4-C20 全量 answer-key（204条 reading）+ bilingual_data（100条核心双语），复盘流程不再需要更新这两个文件，部署清单大幅缩减。

⚠️ 不再生成复盘 HTML！ 后端 review.html 模板页统一渲染 JSON，单独生成的 HTML 完全无用。

产出物：

  1. 结构化 JSON（v4.0） — 成绩、错题、词汇、同义替换的全量数据。通过 saveReview API 入库后，review.html?file=xxx.json 在线渲染

v5.1 变更（2026-05-11 晚）：三道防线避免再犯 saveReview 漏调 + 本地副本不更新的坑。

v5.0 变更（2026-05-11）：服务端预置 C4-C20 全量 answer-key + bilingual_data，复盘流程不再需要本地维护这两个文件。仅当复盘 C20 之后的新书才需要扩展。部署清单从 5 个文件缩减到 4 个（仅 JSON + 词汇相关）。

v4.0 变更：不再生成复盘 HTML。后端 review.html 模板页统一渲染 JSON，单独生成 HTML 无用。复盘只需 JSON + saveReview API 入库。

v3.9.1 新增：Step 0 自动版本检查（scripts/check-update.js），每次激活时比对本地与 ClawHub 版本。

v3.9.0 新增：词库覆盖校验（dict_full.json 缺词 = 词卡展开不工作）、saveReview API 入库步骤、answers[] 字段名规范、线上词卡验证步骤。

When to Activate

  • 用户发做题截图/答案，提到"复盘""错题分析""阅读复盘"
  • 用户问成绩、分数、进步趋势
  • 用户要生成复盘笔记或 PDF

Step 0: Version Check (Auto — Run on Every Activation)

每次 Skill 被激活时，第一件事必须显式输出当前版本横幅：

node ~/.workbuddy/skills/ielts-reading-review/scripts/check-update.js

强制行为规范：

  1. 必须把 check-update.js 的输出原样展示给用户（包含本地版本号 + 远程版本号），不能省略
  2. 如果输出包含 🆕 有新版本可用 → 立即提示用户并询问是否更新： 
    ⚠️ ielts-reading-review 有新版本 vX.Y.Z（当前 vA.B.C），强烈建议先更新再开始复盘。
现在更新？
  3. 用户同意后执行 node ~/.workbuddy/skills/ielts-reading-review/scripts/check-update.js --auto，等待安装完成后让用户重新激活 Skill（已加载的 context 不会热更）
  4. 用户拒绝更新 → 在回复开头加红字告警：⚠️ 正在使用旧版本 vA.B.C，可能错过 v5.0+ 的简化流程

如果 check-update.js 不存在（旧版本安装），跳过版本检查继续工作。 绝对禁止：不输出版本号、隐瞒版本差距、用户没同意就开始复盘流程。

Workflow

Step 1: Collect Input

确保以下信息齐全（缺什么问什么）：

  • 来源：哪本书、哪套题、哪篇（如剑5 Test1 Passage2）
  • 原文或答题上下文
  • 正确答案
  • 用户答案及错题
  • 🔴 用时（MUST ASK）：做题用时（格式 MM:SS，如 28:01）。必问项，不能标"可选"——Web 端进步趋势图依赖此字段。用户若没计时，明确询问"这套大概做了多久"让其估算，别直接跳过
  • 可选：翻译、自我反思

Step 1b: Screenshot Wrong Answer Protocol (CRITICAL)

用户发答题截图时必须执行 3 步：

  1. 逐题读截图标记：每题是红色（错）还是绿色（对），不能跳题，不能用自己的判断代替截图标记
  2. 先报错题清单等确认：输出"根据截图，错题为 QX/QY/QZ（共N道），请确认"，确认后才能写分析
  3. 截图标记是唯一真相：截图 vs 自己判断冲突时，信截图

禁止：跳过确认直接写分析、用 answer comparison 覆盖截图标记。

Step 2: Generate Review Data JSON (v4.0)

⚠️ 不再生成复盘 HTML！ 后端 review.html 模板页统一渲染 JSON，单独生成 HTML 无用。

直接生成结构化 JSON 文件，供 saveReview API 入库 + 后端 review.html 模板渲染。

输出文件命名规则：剑X-TestX-PassageX-中文主题复盘.json

示例：

  • JSON: 剑5-Test1-Passage2-鲸鱼感官复盘.json
  • source.titleCN: "鲸鱼感官"

命名说明：文件名使用中文标题（source.titleCN），方便用户在文件管理器中一眼识别内容。Web 端导入时通过 JSON 内的 source.book/test/passage 识别篇目，不依赖文件名。

🔴 timing 字段必须填充：

  • minutes：数值型分钟（支持小数，如 28.0 / 35.4）
  • formatted："MM:SS" 字符串（如 "28:01"）
  • MM:SS → minutes 换算：分钟 + 秒/60，保留 1 位小数
  • 用户实在给不出用时，才能置 null，但必须在回复里提醒"缺用时，进步图将缺一个点"
{
  "version": "4.0.0",
  "generatedAt": "2026-04-28T10:00:00.000Z",
  "source": {
    "book": 7,
    "test": 1,
    "passage": 3,
    "title": "English Title",
    "titleCN": "中文标题"
  },
  "score": {
    "correct": 9,
    "total": 14,
    "band": "6.0",
    "breakdown": {
      "fillBlank": { "correct": 4, "total": 6 },
      "tfng": { "correct": 3, "total": 4 },
      "matching": { "correct": 2, "total": 4 }
    }
  },
  "timing": {
    "minutes": 25,
    "formatted": "25:00"
  },
  "date": "2026-04-28",
  "progressNote": "简短进步总评（如'比上次提升2分'）",
  "alertNote": "核心告警信息（如'Summary填空全军覆没'，可选）",
  "answers": [
    { "q": 1, "my": "TRUE", "correct": "TRUE", "result": "correct" },
    { "q": 2, "my": "FALSE", "correct": "NOT GIVEN", "result": "wrong" }
  ],
  "wrongQuestions": [
    {
      "q": 3,
      "type": "tfng",
      "badge": "TFNG",
      "myAnswer": "TRUE",
      "correctAnswer": "NOT GIVEN",
      "errorCategory": "ng-false-confusion",
      "analysis": "错因分析文字",
      "lesson": "教训一句话",
      "quote": "原文引用（英文）",
      "quoteRef": "Para B, Line 3",
      "analysisPoints": ["分析要点1", "分析要点2"]
    }
  ],
  "actionItems": [
    "下次做 TFNG 前必须标注否定词",
    "Summary 填空必须三步走"
  ],
  "synonyms": [
    {
      "original": "原文表达",
      "replacement": "题目表达",
      "meaning": "中文释义",
      "questionRef": "Q3"
    }
  ],
  "vocabulary": [
    {
      "word": "exemplify",
      "phonetic": "/ɪɡˈzemplɪfaɪ/",
      "pos": "v.",
      "definition": "举例说明",
      "ieltsFreq": 3,
      "source": "538 #42",
      "appearance": "剑7T1P3"
    }
  ],
  "problems": [
    {
      "type": "同义替换识别失败",
      "detail": "具体表现",
      "questions": "Q3, Q7",
      "improvement": "改进方法"
    }
  ]
}

v4.0 相对 v3.0 新增字段（均可选，v3.0 JSON 仍能被模板页渲染）：

  • progressNote：进步总评
  • alertNote：告警信息
  • answers[]：全部答案对照表（含 result: correct/wrong/skipped）
  • actionItems[]：行动清单
  • wrongQuestions[].badge：题型简写标签（如 "TFNG"、"Fill"、"Match"）
  • wrongQuestions[].quote / quoteRef：原文引用 + 定位
  • wrongQuestions[].analysisPoints[]：分析要点列表

🔴 answers[] 字段名规范（MUST FOLLOW）：

answers 数组中每条记录的字段名必须严格使用以下格式：

{ "q": 1, "my": "TRUE", "correct": "TRUE", "result": "correct" }
  • my：用户答案（不是 myAnswer）
  • correct：正确答案字符串（不是布尔值）
  • result："correct" / "wrong" / "skipped"（字符串，不是布尔值）

注意：wrongQuestions[] 里用的是 myAnswer / correctAnswer（全拼），和 answers[] 的缩写不同。这是历史设计，review.html 模板已做兼容处理，两种格式都能正确渲染。

Step 3b: Bilingual Data (v5.0 — 已预置，无需操作)

⚠️ v5.0 变更（2026-05-11）：服务端已预置 C4-C20 100 篇核心双语数据，复盘流程不再需要生成或维护 bilingual_data.json。

仅以下场景需要扩展：

  • 复盘 C20 之后的新书（C21+）
  • 用户明确要求为某篇生成精翻双语

默认跳过此步骤。

~~3b-2: 双语 HTML 文件~~（已废弃）

v3.8 起不再需要。旧 bilingual/*.html 已清理，Web 端通过 bilingual.html 模板页动态加载 bilingual_data.json 渲染。

Step 4: Generate PDF (Optional — Rarely Used)

如果用户明确需要 PDF，可从线上复盘页面打印。本地不再生成 HTML，因此也不支持 puppeteer PDF 生成。

Step 5: Update Memory

复盘完成后更新 working memory：新增的错误模式、词汇、成绩数据。

Step 6: Apply to Web (Automatic — saveReview API)

复盘 JSON 生成后，必须立即通过 saveReview API 入库（Step 7c），不需要用户手动操作。

完成后输出：

📤 复盘完成！

JSON 已入库，线上查看 👉 review.html?file=剑X-TestX-PassageX-主题复盘.json

其他同步方式（备选）

方式 B：Skill 伴侣脚本（私有部署场景）

如果有 ielts-server-sync skill（个人专用），可命令行批量上传：

# 单文件上传
node ~/.workbuddy/skills/ielts-server-sync/scripts/upload.js 剑5-T1-P2.json

# 批量上传目录
node ~/.workbuddy/skills/ielts-server-sync/scripts/upload.js --batch ./reviews/

方式 C：手动上传

打开 submit.html?mode=json 拖入 JSON 文件。

Step 7: Deploy Checklist (MANDATORY — DO NOT SKIP)

🔴 每次复盘完成后，必须逐项执行以下检查清单。不能靠记忆，必须逐条过。

7a. 本地文件归位

  • [ ] 复盘 JSON 已复制到 site/reviews/
  • [ ] generate_vocab_synonym.py 已运行，更新 dict_full.json + synonym_data.json
  • [ ] 🔴 词库覆盖校验（MUST — 否则词卡展开不工作）：运行以下检查，确保本篇所有 vocabulary 词汇都在 dict_full.json 中有完整条目（含 meaning_cn + examples）

v5.0 变更：~~answer-key.json 更新~~ 和 ~~bilingual_data.json 更新~~ 已从清单中移除。服务端已预置 C4-C20 全量数据，复盘流程无需再维护这两个文件。复盘 C21+ 时才需要扩展 answer-key（参考末尾「扩展新书」章节）。

# 词库覆盖校验（复盘生成后必跑）
import json
with open('site/dict_full.json') as f:
    dmap = {w['word'].lower(): w for w in json.load(f) if 'word' in w}
with open('site/reviews/剑X-TestX-PassageX-主题复盘.json') as f:
    vocab = json.load(f).get('vocabulary', [])
missing = [v['word'] for v in vocab if v['word'].lower() not in dmap]
if missing:
    print(f'❌ dict_full.json 缺失 {len(missing)} 词：{missing}')
    print('→ 必须补充这些词（含 meaning_cn/examples/synonyms）后再部署')
else:
    print('✅ 词库覆盖完整')

如果有缺失词：立即补充到 dict_full.json（每词需含 meaning_cn、phonetic、root、examples、synonyms、antonyms），补完重新部署。 绝不能跳过此步——缺词 = 线上词卡点击无响应 = 用户体验崩坏。

7b. 部署到线上

v5.0 精简后只需部署以下 3 个文件（answer-key/bilingual 已服务端预置）：

site/reviews/剑X-TestX-PassageX-主题复盘.json    → /var/www/ielts/reviews/
site/dict_full.json                              → /var/www/ielts/
site/synonym_data.json                           → /var/www/ielts/

🔴 大文件传输规则（>1MB 的文件必须用分块方式）：

Cloudflare Tunnel SCP 对单文件有隐性超时限制（约 30s），大于 1MB 的文件（如 dict_full.json ~6MB）禁止直接 SCP，必须分块传输：

# 1. 本地分块（200KB/块）
split -b 200000 site/dict_full.json /tmp/dchunk_

# 2. 分批 SCP（每批 5 个文件，每批约 1MB）
scp -o ConnectTimeout=15 \
    -o StrictHostKeyChecking=accept-new \
    -o UserKnownHostsFile=~/.ssh/known_hosts_cfd \
    -o "ProxyCommand=/Users/dengjiawei/bin/cloudflared access tcp --hostname ssh.tuyaya.online" \
    -i ~/.ssh/workbuddy.pem \
    /tmp/dchunk_aa /tmp/dchunk_ab /tmp/dchunk_ac /tmp/dchunk_ad /tmp/dchunk_ae \
    ubuntu@ssh.tuyaya.online:/tmp/
# ... 重复直到所有块传完

# 3. 服务端拼合
ssh openclaw-tunnel "cat /tmp/dchunk_* > /var/www/ielts/dict_full.json && rm -f /tmp/dchunk_*"

# 4. 验证完整性
ssh openclaw-tunnel "python3 -c \"import json; d=json.load(open('/var/www/ielts/dict_full.json')); print(f'OK: {len(d)} words')\""

小文件（<1MB）仍可直接 SCP：

scp -o ConnectTimeout=15 \
    -o StrictHostKeyChecking=accept-new \
    -o UserKnownHostsFile=~/.ssh/known_hosts_cfd \
    -o "ProxyCommand=/Users/dengjiawei/bin/cloudflared access tcp --hostname ssh.tuyaya.online" \
    -i ~/.ssh/workbuddy.pem \
    <本地文件> ubuntu@ssh.tuyaya.online:/var/www/ielts/

或用 SSH stdin 管道（<500KB 的文件最快）：

ssh openclaw-tunnel "cat > /var/www/ielts/synonym_data.json" < site/synonym_data.json

7c. saveReview API 入库（MANDATORY）

复盘数据必须写入后端数据库，否则首页进度图看不到这篇：

ssh openclaw-tunnel 'python3 -c "
import json, urllib.request
payload = json.dumps({
    \"action\": \"saveReview\",
    \"token\": \"<USER_TOKEN>\",
    \"book\": X, \"test\": Y, \"passage\": Z,
    \"score\": <correct>, \"total\": <total>, \"duration\": <minutes>,
    \"date\": \"YYYY-MM-DD\",
    \"answers\": {}
})
req = urllib.request.Request(\"http://localhost:3100/api/ielts\", data=payload.encode(), headers={\"Content-Type\": \"application/json\"})
resp = urllib.request.urlopen(req)
print(resp.read().decode())
"'

API 路径是 POST /api/ielts，通过 action 字段分发（不是 /api/ielts/saveReview）。

7d. 后端代码部署（仅当 server/index.js 有改动时）

如果本次涉及 server 代码变更，需同步后端：

# 后端小文件可直接 stdin 传
ssh openclaw-tunnel "cat > /home/ubuntu/ielts-api/index.js" < server/index.js

# 新增的 lib/ 目录
ssh openclaw-tunnel "mkdir -p /home/ubuntu/ielts-api/lib"
ssh openclaw-tunnel "cat > /home/ubuntu/ielts-api/lib/llmExtractor.js" < server/lib/llmExtractor.js
ssh openclaw-tunnel "cat > /home/ubuntu/ielts-api/lib/schemaUpgrader.js" < server/lib/schemaUpgrader.js
ssh openclaw-tunnel "cat > /home/ubuntu/ielts-api/lib/tencentOcr.js" < server/lib/tencentOcr.js

# 如有新 npm 依赖
ssh openclaw-tunnel "cd /home/ubuntu/ielts-api && npm install"

🔴 部署红线：

  • 严禁覆盖 /etc/systemd/system/ielts-api.service——里面有 AI_API_URL/KEY/MODEL 等生产密钥
  • 新密钥只通过 drop-in 追加：/etc/systemd/system/ielts-api.service.d/secrets.conf
  • 详见 .workbuddy/upload-upgrade-ops.md

7e. 后端重启

ssh openclaw-tunnel "sudo systemctl restart ielts-api"

必须重启——后端启动时 buildReviewFileIndex() 扫描 reviews/ 目录建索引。不重启 = 新文件不出现在首页。

7f. 线上验证

  • [ ] getReadingPageData API 返回新篇目数据（POST /api/ielts + action: getReadingPageData）
  • [ ] 复盘链接可正常访问：review.html?file=剑X-TestX-PassageX-主题复盘.json
  • [ ] 🔴 词卡展开验证：打开复盘页面，点击词汇表中至少 1 个词，确认能弹出详情卡（含释义/例句/近义词）。如果点击无反应 → dict_full.json 缺词，回 7a 补词
  • [ ] （v5.0 已预置）双语数据 C4-C20 已服务端预置，无需逐篇验证；C21+ 新书需手动确认 bilingual.html?book=X&test=Y&passage=Z

7g. 🔴 强制入库回归验证（v5.1 新增 — 防止 saveReview 漏调）

血泪教训（2026-05-11）：复盘 JSON 部署成功了，但 saveReview API 没调通，导致首页看不到新篇。部署 ≠ 入库，必须回查数据库验证。

完成 7c 后必须立即执行以下检查：

# 用 getReviews 回查本篇是否真的入库（替换 BOOK/TEST/PASSAGE）
curl -s https://tuyaya.online/api/ielts -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"action":"getReviews","token":"<USER_TOKEN>","book":<BOOK>,"test":<TEST>}' \
  | python3 -c "
import json,sys
d = json.load(sys.stdin)
records = [r for r in d.get('data',[]) if r['book']==<BOOK> and r['test']==<TEST> and r['passage']==<PASSAGE>]
if records:
    print('✅ 入库成功:', records[0])
else:
    print('❌ 入库失败！必须重新调 saveReview API')
    sys.exit(1)
"

如果验证失败：立即重新调 saveReview API，再回查，直到 ✅。绝对不能跳过此步——本步骤 PASS 才算复盘真正完成。

曾犯的典型遗漏（引以为戒）：

  1. 文件生成在根目录没 cp 到 site/reviews/
  2. 没重启后端导致 review 索引没刷新
  3. JSON 文件没 SCP 到 reviews/
  4. dict_full.json 缺词导致词卡展开不工作——复盘新增词汇不在词库中，必须做词库覆盖校验
  5. 没调 saveReview API 导致首页进度图缺数据——文件部署 ≠ 数据入库，两者都要做
  6. answers[] 用了错误字段名——必须用 my/correct(字符串)/result(字符串)，不能用布尔值
  7. 不要生成复盘 HTML——后端 review.html 模板统一渲染 JSON，单独生成 HTML 无用
  8. dict_full.json 直接 SCP 超时——5.8MB+ 文件禁止单文件 SCP，必须 split 分块→分批传→cat 拼合（详见 7b）

扩展新书（C21+）

服务端预置数据仅覆盖 C4-C20。复盘剑21及以后的书时，需要额外做：

  1. 在 site/answer-key.json 追加条目（格式：C{book}-T{test}-R{passage}，R 不是 P）
  2. SCP 到 /var/www/ielts/answer-key.json
  3. （可选）追加 site/bilingual_data.json 并 SCP
  4. 重启后端：ssh openclaw-tunnel "sudo systemctl restart ielts-api"

C4-C20 范围内的复盘不需要这一步。

Batch Import Mode (v3.8 — Legacy Review Folder → JSON)

触发场景：用户说"帮我把 XX 目录下的历史复盘都转成 JSON"、"批量导入我以前的复盘笔记"、"扫一下我电脑里的复盘"、"帮我找出所有历史笔记"等。

此模式下 Buddy 自主循环，无需用户自己找路径、无需一篇篇喂。

Step B0: Auto-Discovery（🔍 推荐默认起点）

不要开口就问用户"复盘文件夹在哪？"——先自动扫常见位置：

node ~/.workbuddy/skills/ielts-reading-review/scripts/scan-legacy-reviews.js --auto

脚本会扫描以下位置并按命中数推荐：

  • 当前工作目录 (cwd)
  • ~/Documents、~/Documents/个人、~/Documents/个人/WorkBuddy
  • ~/Desktop、~/Downloads
  • ~/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs（iCloud）
  • ~/WorkBuddy、~/WorkBuddy/Claw

输出 discoveries（去重后的真实命中目录，命中数多的子目录优先）和 recommended（首选目录）。

把发现结果呈现给用户：

我扫了你电脑常见位置，找到你的复盘应该在这里：

🎯 推荐：/Users/xxx/Documents/个人/WorkBuddy/雅思学习（60 个候选文件）
   样例：剑6-Test3-Passage3-抗衰老药物复盘.html / 剑4-Test1-听力Part2-河滨工业村复盘.html …

其他候选：
  - /Users/xxx/Downloads（4 个）

要用推荐目录还是选其他的？

用户点头后进入 Step B1 做精扫。只有当自动发现完全找不到候选（discoveries 为空）时，才问用户要具体路径。

Step B1: Scan the Folder

调用扫描脚本生成候选清单：

# 默认只扫顶层
node ~/.workbuddy/skills/ielts-reading-review/scripts/scan-legacy-reviews.js <目录> --out=/tmp/ielts-scan.json

# 需要递归子目录
node ~/.workbuddy/skills/ielts-reading-review/scripts/scan-legacy-reviews.js <目录> --deep --out=/tmp/ielts-scan.json

输出 JSON 结构（groups 按篇目聚合）：

{
  "totalFiles": 18,
  "identifiedPassages": 6,
  "groups": [
    {
      "passage": "C5-T1-P2",
      "fileCount": 3,
      "files": [
        { "path": "...", "ext": ".html", "hints": { "book": 5, "test": 1, "passage": 2, "title": "鲸鱼感官" } },
        { "path": "...", "ext": ".md" },
        { "path": "...", "ext": ".png" }
      ]
    },
    { "passage": "__unknown__", "files": [...] }
  ]
}

Step B2: Show Plan & Confirm

读取 scan 结果后，必须先给用户一份执行计划，不要直接开干：

扫描完成，找到 18 个候选文件，识别出 6 篇复盘：

✅ 可识别：
  1. 剑5-T1-P2 · 鲸鱼感官（HTML + MD + 截图，共 3 个文件）
  2. 剑5-T1-P3 · 儿童认知（HTML）
  3. 剑6-T2-P1 · ...
  ...

⚠️ 无法识别篇目（需你人工分配）：
  - notes-2026-03-15.md
  - 错题整理.docx

我将逐篇处理可识别的 6 篇，每篇生成一个 JSON。预计 10-15 分钟。
确认开始？

用户点头后才进入 Step B3。

Step B3: Loop — Generate JSON for Each Passage

逐篇循环，每次处理一组：

  1. 读取该组所有文件内容（HTML 提纯文字、MD 直读、图片用视觉 OCR）
  2. 从内容中提取：原文/正确答案/用户答案/错题/时长/日期
  3. 关键兜底：
    • 内容里找不到"正确答案" → 查 site/answer-key.json（本地答案库，401 题全覆盖）
    • 找不到用户答案 → 标注 score.correct = null 让用户后续补
    • 错题列表不清晰 → 只生成基础成绩单 JSON，wrongQuestions: []
  4. 按 v4.0 schema 生成 JSON（v3.0 新增字段可选），文件名 剑X-TestX-PassageX-中文主题复盘.json
  5. 写入用户指定的输出目录（默认 ./batch-output/）
  6. 输出一行进度：✅ [3/6] 剑5-T1-P3 · 儿童认知 → 剑5-Test1-Passage3-儿童认知复盘.json

Step B4: Summary Report

全部完成后输出总结：

批量导入完成！

✅ 成功：5 篇（已生成 5 个 JSON 到 ./batch-output/）
⚠️ 部分数据缺失：1 篇（剑6-T2-P1 找不到用户答案，score.correct 置空）
❌ 跳过：0 篇

下一步：
👉 打开 https://tuyaya.online/ielts/submit.html?mode=json
👉 把 ./batch-output/ 里所有 JSON 拖进去，一键导入

Batch Mode Rules (MUST FOLLOW)

  1. 永远先 scan + confirm，绝不跳过计划确认
  2. 每篇独立处理，失败不阻塞下一篇（捕获异常，记录到 skip 列表）
  3. 绝不编造数据：用户答案缺失就置 null 或空数组，不要瞎填
  4. 同义替换/词汇/错因分析是可选项：老笔记里没有就不生成，不要硬凑
  5. 答案库优先：正确答案一律从 site/answer-key.json 核对，笔记里的可能是老婆写错的
  6. 产物隔离：批量输出统一放 ./batch-output/，不污染用户工作目录

Error Analysis Rules

TRUE / FALSE / NOT GIVEN 三步法

  1. 找话题 — 文章有没有讨论题目中的对象？→ 没讨论 = NOT GIVEN
  2. 找立场 — 讨论了的话，是同意还是矛盾？→ TRUE / FALSE
  3. 验证 — "如果选 TRUE/FALSE，能指出原文哪句话吗？" 指不出来 → 大概率 NOT GIVEN

关键区分：

  • FALSE 需要直接矛盾证据，"没提到"= NG 不是 FALSE
  • 概括性表达覆盖题目对象 = 算讨论过，不是 NG
  • however + adj = no matter how（让步），不是因果

Fill-in-the-blank

  • 答案不能重复题干已有的词
  • 填完必须通读：语法/词性/语义/字数 四项检查
  • such as ___ → 必须填具体例子
  • the ___ of X → 必须填能和 "of X" 搭配的名词

Common Pitfalls

  • 过度推理：只看作者明确写了什么，不推导
  • 被绝对词吓到：all/never 不一定错，看原文证据
  • 人名观点混淆：先在文中标注每个人说了什么
  • 邻近干扰词：从定位句提取答案，不要被旁边的句子污染
  • Heading 复用 Example：做 Heading 题第一步永远是划掉 Example 已用的选项
  • Although 从句看错重点：主句才是作者立场，让步从句只是背景
  • 双重否定读反了：not unusual=usual, not uncommon=common, rarely+isn't=几乎总是。看到双重否定立刻翻译成肯定
  • Summary 填空凭感觉：必须先回原文找对应句，再从选项中匹配。不回原文 = 全靠蒙
  • 对比信号词忽略："difference from X" 本身就是对比框架，后面的内容就是证据
  • 选择题选了和全文论点相反的：选完后反问"这个选项和作者核心主张一致吗？"
  • 段落匹配被信息密度干扰：题目问 "term"（定义），选了有数字的段落而非有 "refer to as" 的段落。精确锁定每个关键词含义
  • Summary 填空近义词混用：同段落两个近义表达，看题目限定词（如 Britain）对应原文哪个子语境
  • Summary 填空专有名称不完整：看到引号/大写开头名称，先数字数，限制内写全称不缩写

Error Categories

参见 references/error-taxonomy.md，共 18 类错误分类。JSON 中 errorCategory 字段使用以下 ID：

| ID | 错误类型 | |----|---------| | synonym-failure | 同义替换识别失败 | | ng-false-confusion | NOT GIVEN / FALSE 混淆 | | over-inference | 过度推理 | | stem-repetition | 填空重复题干词 | | grammar-mismatch | 语法/让步句理解错 | | incomplete-option | 选项不完全匹配 | | vocab-gap | 词汇缺口 | | carelessness | 粗心/时间压力 | | word-form-error | 填空词形/词性错 | | scope-confusion | 跨代/范围混淆 | | category-reasoning | 类别推理误判 | | adjacent-distractor | 邻近干扰词 | | heading-example-reuse | Heading匹配复用Example已用选项 | | concessive-clause-confusion | Although/While让步从句混淆主句 | | double-negative-misread | 双重否定读不出肯定 | | summary-no-source | Summary填空没回原文定位 | | comparison-signal-ignored | 对比信号词(difference from等)忽略 | | selection-contradicts-thesis | 选择题选了和全文论点矛盾的选项 |

Style Guidelines

  • 简洁直接，不废话
  • 错题分析直说问题，不糖衣炮弹
  • 中文为主，英语术语保留原文