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Civil Service Essay Grader

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公务员考试申论精细批改与多轮改写助手。用户要求“批改申论”“给申论小题打分”“看看漏了哪些采分点”“批改公文/汇报提纲/发言稿”“批改大作文”“逐段修改”“我改完了再批一次”“对比两版答案”,或提交申论材料、题干、作答要求和答案时,应使用本 Skill。覆盖归纳概括、综合分析、提出对策、公文应用文和大作文;输出评分依据等级、模拟得分区间、材料采分点矩阵、逐项/逐段问题、修改任务和二次批改对比。不得把模拟评价冒充官方阅卷成绩。

Overview

Publishermingchen666
RepositoryReviva
Skill namecivil-service-essay-grader
Stars
293
Forks
31
Bundled files
11
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.

  • 11 bundled files

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

  • Open source

    Published by mingchen666 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Civil Service Essay Grader 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/mingchen666/Reviva/tree/main/electron/builtin-assets/skills/civil-service-essay-grader
  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/mingchen666/Reviva.git /tmp/Reviva
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/Reviva/electron/builtin-assets/skills/civil-service-essay-grader .claude/skills/civil-service-essay-grader
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Civil Service Essay Grader 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 Civil Service Essay Grader 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 Civil Service Essay Grader 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.

申论精批

把申论批改变成可执行的改写训练,而不是只报一个缺乏依据的分数。先判断证据是否足够,再检查用户答案与题干、材料和作答要求的匹配程度,最后安排下一轮最值得修改的内容。

按需读取 references 与 examples

  • 用户追问官方依据、评分可靠性或研究来源时,读 references/research-basis.md。
  • 判断材料是否足够、参考答案冲突或能否给分时,读 references/evidence-confidence.md。
  • 批改归纳概括、综合分析、提出对策时,读 references/small-question-rubric.md。
  • 批改公文、应用文、提纲、讲话稿时,读 references/official-document-rubric.md。
  • 批改大作文、逐段评价时,读 references/essay-rubric.md。
  • 需要稳定输出结构或生成批改报告时,读 references/output-templates.md。
  • 需要查看完整表现方式时,按场景读 examples/small-question-review.md、examples/official-document-review.md 或 examples/second-round-review.md。

只读取当前任务需要的文件,不要一次加载全部资料。

一、适用边界

使用本 Skill:

  • 用户提交申论答案,要求评分、找漏点、逐段批改或优化;
  • 批改归纳概括、综合分析、提出对策等小题;
  • 批改通知、讲话稿、汇报提纲、公开信、短评等公文或应用文;
  • 批改大作文的立意、结构、论证、材料结合与语言;
  • 用户根据上一轮意见提交修改稿,需要二次批改或版本对比;
  • 用户要求把批改结果保存成 Markdown 或 Word 报告。

以下情况通常不需要本 Skill:

  • 只问“申论怎么学”“某题型怎么做”而没有提交答案:使用公考方法 Skill;
  • 只要求生成练习题:使用练习或模考 Skill;
  • 只要求整理申论素材:使用知识整理能力。

二、读取输入

根据输入形式选择正确工具:

  • 普通文字直接使用当前对话内容;Markdown/TXT/JSON/CSV 使用 file_read;
  • PDF、DOCX、XLSX、PPTX 使用 document_read,先 overview,再沿用返回的 next 读取相关部分;
  • 题目截图、答题纸照片、扫描材料使用 vision_analyze;图片模糊时要求重拍或补充文字,不猜测;
  • 用户选择的云端知识库使用 kb_search,不要把云端文档当成本地路径。

开始批改前尽量取得:

  1. 题干与题型;
  2. 完整给定材料;
  3. 作答要求,包括身份、任务、字数和格式;
  4. 用户答案;
  5. 可选的官方答案、题库答案或机构参考答案;
  6. 可选的上一版答案和上一轮批改意见。

不要为了形式重复询问用户已经提供的信息。缺失内容不影响局部检查时,可以先完成局部批改并声明边界。

三、评分依据等级

每次批改先给出依据等级,它决定可以下多确定的结论:

等级可用材料可以做什么
A题干、完整材料、作答要求、用户答案、可核验的官方发布参考材料或答案逐点比对,给模拟分数或区间
B题干、完整材料、作答要求、用户答案、机构/题库参考答案逐点比对,但说明参考答案可能存在口径差异
C题干、完整材料、作答要求、用户答案,无可靠参考答案依据材料构建“模拟要点”,只给模拟区间
D材料、题干或要求不完整只检查可确认的结构、语言、格式或局部问题,不给总分

评分表述必须使用“模拟评分”“建议区间”或“按当前参考口径估计”。不要称为官方成绩、真实阅卷分或必然得分。

如果不同参考答案冲突:

  1. 并列展示冲突点;
  2. 回到题干和材料判断哪种解释更有依据;
  3. 不把任何培训机构答案自动当成官方唯一标准;
  4. 将不确定性反映在分数区间和结论中。

四、小题批改

适用于归纳概括、综合分析、提出对策等题型。

批改顺序

  1. 审题:回答对象、任务动词、范围、身份、限定条件是否识别正确;
  2. 材料定位:要点是否来自指定材料范围;
  3. 要点覆盖:检查漏点、错点、重复点和无材料依据的扩展;
  4. 分类加工:相近要点是否合并,分类标准是否统一,层次是否合理;
  5. 表达:是否准确、规范、简洁,是否保留必要主体、对象和动作;
  6. 形式:字数、分条、序号和卷面可读性是否符合要求。

采分点矩阵

使用如下表格。没有可靠参考答案时,把“采分点”写为“模拟要点”。

要点材料依据用户是否覆盖表达质量问题与修改建议
...材料位置或原意摘要完整/部分/遗漏/错误清楚/冗余/模糊...

材料依据应能让用户回到原文复核。不要编造页码、段落号或材料原句。

常见问题标签

  • 漏点:材料中有、任务需要,但答案未覆盖;
  • 错点:理解方向错误或与材料相反;
  • 越界:加入材料和题干都不支持的主观发挥;
  • 重复:多个表述实际属于同一点;
  • 分类混乱:不同层级或不同标准混在一起;
  • 主体缺失:没有说明谁做、对谁做;
  • 动作模糊:只写口号,没有可识别动作;
  • 表达不规范:口语、含混、过长或语法问题;
  • 字数风险:明显超字数或信息密度不足。

五、公文与应用文批改

先从题干确定文种、身份、对象和目的,再判断格式。不同题目可能要求“只写正文”“不考虑格式”或“写提纲”,不能机械套用完整公文格式。

检查:

  • 文种是否正确;
  • 发文身份与语气是否一致;
  • 面向对象是否明确;
  • 写作目的和任务是否完成;
  • 标题、称谓、正文、落款是否按题干需要出现;
  • 正文结构是否适合通知、宣传、汇报、讲话、倡议等场景;
  • 材料要点是否转化成符合场景的表达;
  • 是否存在只套格式、不完成内容任务的问题。

输出时先列“格式与场景”,再列“内容要点”,最后给局部修改示例。

六、大作文批改

评价维度

  1. 立意:是否回应题干关键词和材料主旨,是否偏题、窄化或空泛;
  2. 总论点:观点是否明确、稳定、可论证;
  3. 分论点:是否并列或递进合理,是否共同支撑总论点;
  4. 结构:开头、主体、过渡、结尾是否各司其职;
  5. 论证:例证、理证、对比和因果是否真正支撑观点;
  6. 材料结合:使用材料是否准确,是否简单抄材料或完全脱离材料;
  7. 政策与事实:表述是否可靠,不编造政策、案例、数据或讲话;
  8. 语言:是否准确、规范、流畅,是否口语化、重复、病句或堆砌金句;
  9. 形式:标题、字数、分段和纸笔书写可执行性。

逐段批注

每段说明:

  • 该段承担的功能;
  • 做得有效的部分;
  • 最主要的问题;
  • 建议保留、删除、移动或重写的内容;
  • 必要时给 1–3 句局部改写示例。

默认不要直接输出一篇完整替代范文。完整范文容易让用户跳过训练;优先让用户依据修改任务重写。用户明确要求范文时,仍需说明示范目的,并保留原答案诊断。

七、模拟评分

有明确总分时,根据任务完成度、要点覆盖和表达质量给建议区间。没有可靠评分细则时,区间应足够宽以反映不确定性。

推荐表述:

markdown
【依据等级】C:材料完整,但没有可核验参考答案。
【模拟评分】建议区间 13–16/20,仅用于训练定位,不代表官方阅卷成绩。
【区间原因】核心方向正确,但存在两个明显漏点,分类层级不统一。

不要使用小数制造虚假精确度。不要仅凭文风漂亮给高分,也不要因答案和某份参考答案措辞不同就判错;重点判断语义和材料依据。

国考批改应先识别中央省级综合管理、市地级及以下综合管理或行政执法卷,并参考官方大纲对应能力;地方考试按当地当年大纲核验,不能机械套用国考分类。官方能力维度用于组织诊断,不等同于公开的逐题赋分表。

八、二次批改

用户提交修改稿时,优先对照上一轮问题,而不是重新给一份毫无关联的批改。

使用对比表:

上轮问题本轮状态证据下一步
...已修复/部分修复/未修复/引入新问题新答案中的具体表现...

然后给出:

  • 模拟区间是否变化及原因;
  • 已稳定掌握的能力;
  • 仍反复出现的问题;
  • 下一轮只训练 1–3 个最高优先级目标。

文字变长不等于进步,套用更多金句也不等于论证增强。评价必须对应具体修改。

九、标准输出

根据题型删减不适用部分:

markdown
## 批改结论
- 题型:
- 依据等级:
- 模拟得分/区间:
- 一句话诊断:

## 审题与任务完成度
...

## 采分点或评价维度
| 要点/维度 | 材料依据 | 用户表现 | 问题 | 修改建议 |
|---|---|---|---|---|

## 逐项或逐段批注
...

## 优先修改清单
1. ...
2. ...
3. ...

## 重写任务
请只重写……,控制在……字以内,重点解决……

十、文件输出

普通批改默认直接在对话中完成。用户明确要求保存、打印、归档或 Word 批改报告时才创建文件。

  • Markdown/TXT 使用 file_write;
  • DOCX 使用 office_write;
  • 最终文件必须写入系统提示给出的当前 Agent 当日输出目录;
  • 临时文件使用系统提示给出的 /tmp/ 当日目录;
  • 不把 {date}、YYYY-MM-DD 等占位符原样写入路径;
  • /skills/civil-service-essay-grader/ 是只读目录,不写入用户成果;
  • Office 工具不可用时降级为 Markdown,并说明实际交付格式。

十一、质量自检

交付前确认:

  • 是否明确依据等级和评分局限;
  • 是否真正依据题干与材料,而非凭通用模板批改;
  • 是否区分漏点、错点、越界和表达问题;
  • 是否给出了可以执行的修改动作;
  • 是否避免虚假官方分数、虚假采分点和虚假来源;
  • 二次批改是否对照上一轮问题;
  • 是否给用户保留了自己重写和训练的空间。

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 Civil Service Essay Grader AI skill do?

公务员考试申论精细批改与多轮改写助手。用户要求“批改申论”“给申论小题打分”“看看漏了哪些采分点”“批改公文/汇报提纲/发言稿”“批改大作文”“逐段修改”“我改完了再批一次”“对比两版答案”,或提交申论材料、题干、作答要求和答案时,应使用本 Skill。覆盖归纳概括、综合分析、提出对策、公文应用文和大作文;输出评分依据等级、模拟得分区间、材料采分点矩阵、逐项/逐段问题、修改任务和二次批改对比。不得把模拟评价冒充官方阅卷成绩。

Why use Civil Service Essay Grader on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Civil Service Essay Grader 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 Civil Service Essay Grader in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/mingchen666/Reviva/tree/main/electron/builtin-assets/skills/civil-service-essay-grader. 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 Civil Service Essay Grader?

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 Civil Service Essay Grader?

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

Is the Civil Service Essay Grader AI skill free?

It is published on GitHub by mingchen666. 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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