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将任意学科知识点做成竖版知识卡片(9:16),专为豆包工作等自带生图能力的 Agent 平台设计,不需要任何 API Key。用户只需要输入一个知识点名称(如"声现象"、"勾股定理"、"光合作用"),Skill 自动完成:识别学科/年级/章节、拆解3-5个核心子概念、先出提纲给用户确认、分配主题色系、为每个子概念生成具体插图描述、构建完整提示词,并直接使用当前平台自带的生图能力出图(如豆包工作内置的图片生成),不需要配置任何 API Key。内置双层学科准确性检查:生图前按分学科清单自检提示词,生图后查看成图做视觉复核(文字/公式/图示),不通过自动重试,确保交付给学生的内容准确。内置物理(声/光/热/力/电/透镜/机械运动)、数学、化学、生物、语文、历史、英语等学科的插图指引。支持批量生成——"初二物理上学期全部章节"会先出一张样卡确认风格,再逐章生成,每章不同色系,风格统一。适合老师备课、做复习资料,也适合家长和学生自用。触发词包括:做一张信息图、知识卡片、学科图解、物理信息图、化学信息图、做张知识图、画个知识卡片、把这个知识点做成图、出一章的知识卡片。不要用于动态交互演示、文章封面图、手绘风文章配图。

Overview

Publisherlqshow
Repositorylinyuebanzi-skills
Skill namelinyuebanzi-knowledge-card
Stars
77
Forks
12
Bundled files
4
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.

  • 4 bundled files

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

  • Open source

    Published by lqshow on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Linyuebanzi Knowledge Card 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/lqshow/linyuebanzi-skills/tree/main/skills/linyuebanzi-knowledge-card
  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/lqshow/linyuebanzi-skills.git /tmp/linyuebanzi-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/linyuebanzi-skills/skills/linyuebanzi-knowledge-card .claude/skills/linyuebanzi-knowledge-card
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Linyuebanzi Knowledge Card 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 Linyuebanzi Knowledge Card 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 Linyuebanzi Knowledge Card 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.

学科知识卡片生成

生图方式

直接使用当前平台自带的生图能力,不调用任何外部脚本或第三方 API,也不需要用户配置 API Key。

  • 在豆包工作中:使用豆包工作内置的图片生成能力出图
  • 在其他 Agent 平台中:使用该平台内置的图片生成工具
  • 调用参数:完整提示词(Step 4 产出)、比例 9:16、每次生成 1 张
  • 平台不支持 9:16 时,改用最接近的竖版比例(如 3:4),并告诉用户实际用的比例

当前平台没有内置生图能力时,不要调用外部脚本或第三方 API,直接告诉用户:这个 Skill 需要在豆包工作这类自带生图的平台里使用;如果用的是 Claude Code 等环境,请改用 linyuebanzi-edu-infographic(外部 API 生图版)。

生图会消耗平台额度。单张直接出;批量前先告诉用户一共要出几张(见 Step 9)。

工作流程

Step 1:解析用户输入

用户输入示例:

  • "声现象" → 自动推断:初二物理 · 第二章
  • "初二物理 光现象" → 直接提取:初二物理 · 第四章
  • "帮我做一张关于杠杆原理的知识卡片" → 推断:初二物理 · 简单机械
  • "勾股定理" → 推断:初二数学
  • "光合作用" → 推断:初一生物

提取字段:

  • topic:知识点名称
  • subject:学科
  • grade:年级(未提供则自动推断)
  • edition:教材版本(默认人教版;不同版本章节编排不同,用户指定了版本就按用户的)
  • chapter:章节号(未提供则按 edition 推断;不确定时宁可省略章节号,也不要标一个错的印在图上)
  • key_concepts:3-5 个核心子概念(自动拆解)
  • focus:用户额外指定的重点(如"侧重实验""加一道易错点"),没有就留空

Step 2:拆解子概念

  1. 先查 references/illustration_guide.md,命中的知识点直接用库里的子概念、插图描述、"必须包含"和"常见错误"
  2. 未命中时,按教材拆出 3-5 个子概念,并现场补出每个子概念的"必须包含"和"常见错误"(参照 references/accuracy_checklist.md 对应学科推导)
  3. 每个子概念准备:标题、1-2 句说明、插图描述、公式或关键关系(如有)

Step 3:出提纲,等用户确认

生图前先把提纲发给用户,用户确认后再出图。老师最清楚自己要讲什么,这一步也能避免出错图浪费额度。

提纲格式:

【声现象】初二物理 · 第二章(人教版)· 色卡:陶土橙

1. 声音的产生:声音由物体振动产生,振动停止,发声停止
   插图:三个音叉,中间一个带振动箭头,右侧声波弧线
2. 声音的传播:传播需要介质,真空不能传声
   插图:敲鼓,同心圆声波扩散
3. ……

底部:学习提示框「音调看疏密,响度看高低」

确认就回复「出图」;要改直接说,比如「第 3 点加一个回声的例子」。
  • 用户回复修改意见 → 改提纲后再确认一次
  • 用户一开始就说「直接出」「不用确认」→ 跳过这一步
  • 批量时一次性列出所有章节的提纲,用户一次确认

Step 4:确定主题色并构建提示词

主题色:全线走低饱和(莫兰迪)色调——不给生图模型"蓝色系"这种粗粒度色名(它会默认输出高饱和的 "AI 信息图蓝"),而是给具体色卡:主色 + 底色 + 中性色各带 hex 锚点。同学科不同章节在 可选色卡里轮换主色,同一批次不重复。

色卡主色 (accent)底色 (bg tint)中性 (neutral)适用
陶土橙terracotta #C97E4Ecream #F7F1E6slate blue-grey #3A506B物理(声/热)、化学(有机)
深灰蓝slate blue #3A506Bmisty blue-white #EDF3F8warm grey #8A7D6B物理(电/力)、英语
柔青绿muted teal #4A9E9Bpale green-white #EAF1E3grey olive #8E9678物理(光/透镜)、化学
雾紫misty purple #7A6296ivory #F7F3EDgrey blue #6B7889数学
深茶绿deep tea green #5F6B4Fpale green-white #EAF1E3light khaki #D9C9A3生物
焦糖棕caramel brown #8A624Acream beige #F4E6C8grey coffee #6F5F4A语文、历史
鼠尾草绿sage green #8FA08Aoat #F2EAD9grey olive #8E9678生物(植物)、英语

色彩规则:

  • 主色只用在标题、编号徽章、关键词、公式高亮上(约 10% 画面),卡片底和背景走底色的浅变体
  • 中性色给次级文字、结构线、说明性标注
  • 禁止高饱和糖果色、霓虹色、纯 #FF 系色相

构建提示词:读取 references/prompt_template.md 获取提示词骨架,填入以下变量:

  • {topic} → 知识点名称
  • {grade} → 年级
  • {subject} → 学科
  • {chapter} → 章节(不确定就整段省略)
  • {theme_color} → 主色(英文名 + hex,如 misty purple #7A6296)
  • {bg_tint} → 底色(英文名 + hex)
  • {neutral_color} → 中性色(英文名 + hex)
  • {num_sections} → 子概念数量
  • {sections_content} → Step 3 确认过的各子概念标题、插图描述、说明文字;"常见错误"列写成提示词里的禁止项

Step 5:学科准确性自检(提示词层)

在调用生图之前,对构建好的提示词做检查。这是第一道防线,挡"提示词本身写错"。

数据源: 同时读取以下三个文件,与当前提示词交叉比对:

  • references/accuracy_checklist.md:通用检查清单 + 分学科检查清单
  • references/illustration_guide.md:各知识点的"必须包含"和"常见错误"列,逐项核对
  • references/errata.md:历史勘误记录,确认没有重复踩坑

检查顺序:

  1. 通用检查(所有学科):错别字、公式变量标注、年级匹配(超纲检查)、章节号与教材版本一致、数值合理性
  2. 分学科检查:按 accuracy_checklist.md 中对应学科的清单逐项过。物理查控制变量条件/电路规范/标量矢量,数学查定理适用条件/图形标注一致,化学查配平/反应条件/↑↓符号,生物查过程四要素/箭头方向,语文查名句原文/作者朝代对应,历史查年代/人物事件对应,英语查拼写/词性/例句语法

如果发现问题,先修正提示词再调用生图。

Step 6:用平台自带生图能力出图

按上文「生图方式」调用当前平台的内置生图:

  • 提示词:Step 4 构建、Step 5 自检后的完整提示词,原样传入,不要自行删减
  • 比例:9:16 竖版
  • 数量:1 张
  • 文件名:{topic}_信息图,批量时加序号,如 01_机械运动_信息图

生成后把图片保存下来并展示给用户;用户指定了保存位置(如某个文件夹)就存到那里。

Step 7:成图视觉复核(图像层)

这是第二道防线,挡"提示词对但图画错"——生图模型可能渲染出乱码、错别字、公式上下标错乱、箭头画反、电路画混。每张图生成后必须复核,不复核不交付。

  1. 查看刚生成的图片(直接看图,或用读图工具打开图片文件)
  2. 对照 references/accuracy_checklist.md 底部"成图视觉复核要点",逐项核对图中实际渲染出来的内容:
    • 所有中文文字:无乱码、无错别字、无缺笔画的伪汉字、无重复字
    • 公式/方程式/数字:与提示词完全一致,上下标正确,单位没丢
    • 图示逻辑:箭头方向、标注位置、结构关系与提示词描述一致
    • 再按该学科的分学科清单过一遍图中内容
  3. 判定与处理:
    • 通过 → 交付
    • 不通过 → 在提示词中针对出错点追加强调指令(如 The formula must read exactly "a² + b² = c²" with correct superscripts),重新生成。最多重试 2 次
    • 重试 2 次仍不通过 → 交付其中最好的一张,但必须明确告知用户图中哪里有错,绝不静默交付错图给学生
  4. 交付时附一句复核结果,如「已核对:文字、公式、图示均无误」或「第 2 块的箭头方向有误,建议手动修正」

Step 8:用户一句话修改

交付后用户可能会说「第 3 块的插图换成 xx」「标题改成 xx」「这里写错了,应该是 xx」:

  1. 只改提示词里对应的部分,其他内容保持不变
  2. 修改后的内容同样要过 Step 5 自检,再重新生成,并走 Step 7 复核
  3. 勘误回流:用户指出的知识性错误,或复核中发现的知识性错误(不含纯渲染乱码),按格式追加到 references/errata.md(当前环境允许写入 Skill 目录时),让下次生成自动避坑;不能写入时,在回复里把勘误条目列出来,方便用户自己补

Step 9:批量生成

用户请求多个知识点时(如"初二物理上学期全部章节"):

  1. 拆解为独立知识点列表,告诉用户一共要出几张
  2. 走 Step 3,一次性列出所有章节的提纲给用户确认
  3. 先出第一张作为样卡,用户确认风格满意后再继续出剩下的;用户说「全部直接出」就不停
  4. 为每张图分配不同主题色(同一批次不重复),风格统一但色彩各异
  5. 每张图独立走完 Step 5 自检和 Step 7 视觉复核,不因批量而跳过
  6. 最后汇总:逐张报告复核结果(通过 / 重试后通过 / 带瑕疵交付及具体问题)

使用示例

# 单个知识点
声现象,做张信息图
帮我做一张物态变化的知识卡片

# 指定学科、年级、教材版本
初二物理 光现象(沪科版)

# 跨学科
勾股定理
光合作用

# 批量
帮我把初二物理上学期的知识点全部做成信息图
初二物理 声现象、物态变化、光现象、透镜,分别做一张

注意事项

  • 所有文字必须为中文(英语学科的例句、单词除外)
  • 插图以简洁图解为主,不使用真实照片
  • 每张信息图的子概念控制在 3-5 个
  • 公式必须清晰标注变量含义
  • 底部总结区域三选一:关键术语徽章 / 学习提示框 / 生活实例条
  • 同一批次生成的多张图,色系必须不同
  • 受众是学生,准确性优先于美观:每张图必须走完 Step 5 提示词自检 + Step 7 成图视觉复核才能交付;发现无法修复的知识性错误必须告知用户,不静默交付
  • AI 负责排版和配图,知识点对不对最终以老师和教材为准;交付时提醒用户核对一遍再发给学生
  • 章节号默认按人教版标注;用户用其他版本教材时请在输入中说明
  • 此 Skill 仅生成静态信息图

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 Linyuebanzi Knowledge Card AI skill do?

将任意学科知识点做成竖版知识卡片(9:16),专为豆包工作等自带生图能力的 Agent 平台设计,不需要任何 API Key。用户只需要输入一个知识点名称(如"声现象"、"勾股定理"、"光合作用"),Skill 自动完成:识别学科/年级/章节、拆解3-5个核心子概念、先出提纲给用户确认、分配主题色系、为每个子概念生成具体插图描述、构建完整提示词,并直接使用当前平台自带的生图能力出图(如豆包工作内置的图片生成),不需要配置任何 API Key。内置双层学科准确性检查:生图前按分学科清单自检提示词,生图后查看成图做视觉复核(文字/公式/图示),不通过自动重试,确保交付给学生的内容准确。内置物理(声/光/热/力/电/透镜/机械运动)、数学、化学、生物、语文、历史、英语等学科的插图指引。支持批量生成——"初二物理上学期全部章节"会先出一张样卡确认风格,再逐章生成,每章不同色系,风格统一。适合老师备课、做复习资料,也适合家长和学生自用。触发词包括:做一张信息图、知识卡片、学科图解、物理信息图、化学信息图、做张知识图、画个知识卡片、把这个知识点做成图、出一章的知识卡片。不要用于动态交互演示、文章封面图、手绘风文章配图。

Why use Linyuebanzi Knowledge Card on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Linyuebanzi Knowledge Card 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 Linyuebanzi Knowledge Card in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/lqshow/linyuebanzi-skills/tree/main/skills/linyuebanzi-knowledge-card. 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 Linyuebanzi Knowledge Card?

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 Linyuebanzi Knowledge Card?

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

Is the Linyuebanzi Knowledge Card AI skill free?

It is published on GitHub by lqshow. Check the repository for licensing terms. 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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