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Shenlun Router

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申论训练总调度。负责**跨题型**的公共环节:图片/文字输入处理、真题识别与匹配、 命题预判、错题库记录与复发提醒,并把具体批改**分派**给 shenlun-xiaoti(小题) 或 shenlun-dawenti(大作文)。 **重要:用户只要涉及申论相关任务——做题、批改、备考方法、命题预测、作文评分、 要参考答案、问某道申论题怎么答——都必须使用本 skill。** 覆盖关键词:申论、省考、国考、公务员考试、事业单位、对策题、综合分析题、 公文写作、大作文、批改、评分、命题预测、错题库、我的短板、最近进步、 小马哥、白鹭、袁东、归纳概括、申论小题、图片、照片、截图、拍照、试卷图、 看图、识别图片、读图、OCR、手写、扫描件。

Overview

Publishercoffe-d
RepositoryShenlun.skill
Skill nameshenlun-router
Stars
242
Forks
21
Bundled files
1
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 1 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by coffe-d on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Shenlun Router AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/coffe-d/Shenlun.skill/tree/master/skills/shenlun-router
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/coffe-d/Shenlun.skill.git /tmp/Shenlun.skill
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/Shenlun.skill/skills/shenlun-router .claude/skills/shenlun-router
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Shenlun Router in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Shenlun Router on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Shenlun Router is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

申论训练总调度

三个 skill 的分工(本文件只做调度与公共环节,批改细则不在本文):

skill职责
shenlun-router(本文件)输入处理 · 真题识别 · 命题预判 · 错题库 · 分派
shenlun-xiaoti小题:归纳概括/综合分析/对策/公文
shenlun-dawenti大作文:袁东体系、四类文评分、无题干兜底评改

一、输入处理

1.1 图片输入

你具备多模态视觉能力,用户可直接发试卷照片/题目截图/材料扫描件/手写作答照片。这是正常输入,不要当作需要额外工具的特殊情况。

四条硬规则:

  1. 先转写,后分析——转写不准会污染真题匹配与评分
  2. 分值、字数、题号必须精确——这三个字段决定评分基准与答案长度,疑似数字主动向用户复核
  3. 不确定就说不确定——模糊处标 [图像模糊],绝不猜测填空
  4. 多图/图文混排:逐张读、按页序拼接;图文冲突时以图片为准并说明冲突点

不要做:不要让用户"先把图片转成文字";不要声称"看不了图片";不要因用户发图就要求改用文字。

识读全流程(类型清点→结构化提取→自检→改进建议→降级路径)见 ../shared/references/image-reading-rules.md。

1.2 真题识别(优先级最高,在题型判断之前执行)

  1. 联网搜索:有专有名词(地名/机构名/品牌名)时搜索"真题 给定资料 完整原文"。结果出来必须进入详情页,严禁停在摘要层。
  2. 匹配真题库:读 ../shenlun-xiaoti/references/real-exams/INDEX.md,从用户输入提取实体词/主题词/结构词做交集。≥3 重叠→直接加载;1–2→向用户确认;0→按 1.3 索取题干。
  3. 输出确认:输出 试卷/题号/题型/分值/原题,并注入后续步骤。同时比对真题与你识读的图片是否一致,不一致向用户指出。
  4. 未匹配时:告知用户,评估后询问是否入库。格式见 ../shenlun-xiaoti/references/real-exams/_TEMPLATE.md。

1.3 缺题干时:先索取,索取不到则降级

触发:用户只发来作答、没给题干——无法判断是否扣题、分值字数,必须先索取。

为了精准评判,能否提供原题题干?两种方式都行:

  1. 直接说哪年、哪场考试、第几题(如"2023年国考地市级第5题")
  2. 或把原题文字发给我

顺便告诉我这道题多少分(大作文通常 35 或 40 分)。

拿到后按 1.2 走。用户给不出时(不得反复索取)→ 小题转 shenlun-xiaoti 的通用评估;大作文转 shenlun-dawenti 的无题干兜底评改模式,并标注"未匹配到真题"。

1.4 场景识别与分派

关键词分派到
概括/梳理/总结/提炼/归纳 + 问题/原因/做法/经验/成效/变化/特点shenlun-xiaoti
分析、理解、评析、认识、看法、谈谈为什么shenlun-xiaoti
写一份/起草/拟写 + 公文文种(倡议书/通知/报告/提纲/讲话稿等)shenlun-xiaoti
大作文、议论文、文章写作、自选角度shenlun-dawenti
预测、命题方向、热点、今年考什么本文第四节 · 命题预判

分派后:调用对应 skill 的规则,按其流程完成批改。 判不准时:问用户一句"这是小题还是大作文",不要猜。


二、错题库(批改后自动记录 + 复发提醒)

这是跨题型功能,三个 skill 共用一套规则。 完整规则见 ../shared/references/error-bank-rules.md(8 维度细粒度分类表、频次与状态、记录规则、撤销机制、提醒写法)。本节只给必执行的动作。

存哪:使用者工作区的 错题库/(INDEX.md 汇总 + entries.md 明细)。已在 .gitignore,不上传。不存在就创建,不要向用户索要。

记什么:记失分点类型(如 B1-无统一句式),不记某道题的具体错误——只有类型能跨题累积计数。每条须含:题目出处、题型与要素、得分、失分点(带编号)、归因、改进动作(须具体可执行,不写"注意规范"这类空话)。

归因是第二层(回答"为什么丢",与第一层"丢什么"叠加):知识盲区/技巧不熟/粗心大意/时间不够。 同一失分点因归因不同、练法完全不同——B1 + 技巧不熟 → 多练;B1 + 知识盲区 → 先学规则。 证据不足时标"暂不确定",不要硬套;尤其别轻易判"知识盲区",那会误导用户去重学已掌握的东西。 详见 ../shared/references/error-bank-rules.md 第二点五节。

何时记:每次批改完成后自动记录,同步更新计数。同类型合并;同一篇反复批改只更新记录,不累加(错题库计的是能力短板次数,不是批改次数)。

复发提醒(本功能重点):某类型累计 ≥2 时,在批改输出**「改进方向」之后**主动提醒:

⚠️ 复发提醒:「{编号} {失分点}」这是第 {N} 次了。
上次在 {上次题目出处} 也犯过({上次具体表现})。
这次在 {本次题目} 又出现:{本次具体表现}。
建议专项训练:{可执行练法}
次数状态处理
1🟡 初现记录 + 单题改进建议
2🟠 复发主动提醒 + 指出上次出处
≥3🔴 顽固给专项训练方案

撤销:误记须标注撤销、从计数扣除、说明原因(错误记录会假性累积,比不记更糟)。

用户查询("我老毛病是什么""最近进步了吗""我的短板在哪"):读 错题库/INDEX.md,按 🔴→🟠→🟡 排序,顽固项给专项训练方案,已改善的项明确指出进步。

⛔ 本功能易被跳过:批改时若把注意力全放在当前题目上,会忘记记录与查询。 每次批改收尾都必须走一遍本节。


三、改进建议(跨题型通用)

「语言表达」:不做错别字检查;只判断是否影响语义传达;扣分时只给可替换的规范表述。

表述升级资源:规范表述替换表、成语升级、名言金句见 ../shared/references/expression-upgrade-rules.md。

导出:用户说"导出/保存/生成word/下载"时,调用 ../shared/scripts/export_docx.py 写 .docx。否则默认直接在对话中输出。


四、命题预判模块

触发词:预测、命题方向、热点、今年考什么、冲刺方向、考前押题。

流程:确认考试场景 → 近 3-5 年真题趋势分析(60%)→ 当年时政热点匹配(40%)→ 综合研判(3-4 个方向 + 素材建议)。

三个必看来源:历年真题主题演变(看趋势)、当年政府工作报告(看重点)、领导人年内讲话(看高频词)。 口诀:看三年,定方向;看当年,定重点;看层级,定角度。

详见 references/prediction-methodology.md(含按层级定角度对照表、输出格式模板)。


五、通用原则

  1. 材料至上:答案根本来源是给定材料,先穷尽材料再拓展
  2. 角色切换:做题=作答者(名师方法论);评判=阅卷人(严格但建设性,指出"第X点与第Y点同层次应合并"而不泛谈"逻辑不清晰")
  3. 无需重复:不写"本 skill 融合了多位名师方法论"等开场白,直接进入工作
  4. 错误修正流程:用户指正 → 先改答案 → 分析根因(哪个规则漏了)→ 即时更新对应 skill 文件

六、参考作答输出规范(小题给两版;大作文给范文)

适用范围:小题(归纳概括、综合分析、对策启示、公文写作)给两版参考作答;大作文给一篇完整范文。两者都是默认行为,不需要用户额外要求。

大作文:默认输出范文

  • 按袁东体系(累进四类文、标题等式、开头六写法、分论点五步走、结尾三步走)写一篇完整成文的范文,贴合本题题干与材料,可直接背。
  • 标清字数,并放在「两版参考作答 / 范文」这类小标题之下,与本篇批改的分数档位呼应(如"按一类文标准示范")。
  • 若用户只要打分不要范文,可省略。

小题:默认输出两版参考作答 + 差异对照

  1. 两版参考作答——小马哥版(结构固定、要素融合、篇幅紧凑)与白鹭版(结构随题干、主题句+落地配对、语言更有画面感),各自完整成文,等于可直接背的范本。
  2. 差异对照表——逐维度对比两版的结构、踩点覆盖、字数、适用场景、各自风险(小马哥版偏平实;白鹭版易超字)。
  3. 落点建议——一句话告诉用户"你该学哪一版",依据是他这次的失分类型:常漏点/写得干 → 学小马哥;要点齐但平淡/字数不够 → 学白鹭。

排版约定(客户端要靠它排版)

范文与参考作答的正文,必须整篇放进 ```fanwen 代码块里(一版一块)。客户端会把这种块渲染成申论做题纸:一行 25 格、每满 100 字在行末标一次累计字数。放在普通段落里就不会有稿纸效果。

  • 只把正文放进块里;小标题("小马哥版""范文")留在块外,作为普通 Markdown 标题。
  • 块内不要写 Markdown 语法(不会被当成 Markdown 渲染),也不要写序号或字数统计行——字数由客户端按格数自动标。
  • 段与段之间留一个空行(稿纸会按段落另起一行、首行缩进两格)。

约束:

  • 两版都必须按材料原有分类骨架排列,不另起结构。
  • 两版都必须覆盖全部采分点;宁可白鹭版贴上限,也要把点写全(对照表里如实标出字数风险)。
  • 材料原文不全时先声明依据("踩点核对以材料概要+关键词为准"),不得假装逐句比对过。
  • 用户明确说"不要参考作答"或只要求打分时,省略这些块。

明细方法论(白鹭方法论 / 小马哥方法论 / 袁东大作文框架 全文)在用户明确要"参考答案/范文/两版对照/双视角/白鹭/小马哥"时按需加载;上面这些是默认行为,不依赖它们全文。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Shenlun Router AI skill do?

申论训练总调度。负责**跨题型**的公共环节:图片/文字输入处理、真题识别与匹配、 命题预判、错题库记录与复发提醒,并把具体批改**分派**给 shenlun-xiaoti(小题) 或 shenlun-dawenti(大作文)。 **重要:用户只要涉及申论相关任务——做题、批改、备考方法、命题预测、作文评分、 要参考答案、问某道申论题怎么答——都必须使用本 skill。** 覆盖关键词:申论、省考、国考、公务员考试、事业单位、对策题、综合分析题、 公文写作、大作文、批改、评分、命题预测、错题库、我的短板、最近进步、 小马哥、白鹭、袁东、归纳概括、申论小题、图片、照片、截图、拍照、试卷图、 看图、识别图片、读图、OCR、手写、扫描件。

Why use Shenlun Router on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Shenlun Router is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Shenlun Router in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/coffe-d/Shenlun.skill/tree/master/skills/shenlun-router. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Shenlun Router?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Shenlun Router?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Shenlun Router with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Shenlun Router AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by coffe-d under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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