从多个文献内容中系统化提取并生成结构化课程。支持 1-100+ 个文献文件，智能识别内容类型（转录/文献/混合），自动进行主题识别、课程大纲生成、总览与章节内容撰写。采用可选模块架构，适应不同类型内容（理论/实践/案例/历史等）。本技能应在用户需要将多个文献整理为系统化课程、生成学习材料、处理转录内容、或从复杂文稿中提取结构化内容时使用。
从多个文献内容中系统化提取并生成结构化课程。支持 1-100+ 个文献文件，智能识别内容类型（转录内容/普通文献/混合内容），自动进行主题识别、内容优化、课程大纲生成、总览与章节内容撰写。
核心原则：
用户请求 → 读取文献 → 智能识别内容特征 → 生成课程大纲 → 生成总览+专题 → 保存文件
课程名称/
├── 00 课程名称 - 总览.md
├── 01 第一章主题.md
├── 02 第二章主题.md
├── 03 第三章主题.md
└── [更多章节文件]
使用 Glob 工具一次性读取指定目录下的所有文献文件：
Glob: {输入目录}/**/*.{md,txt}
保持完整上下文，一次性读取所有文件内容。
检测文件特征，自动识别内容类型：
根据识别的内容特征，自动选择最合适的处理方式。
调用 AI 模型，一次性分析所有文献并生成课程大纲。详见 outline_prompt.md。
核心要求：
输出格式：
课程标题：[基于原文生成的课程名称]
第一章 [主题名称] - 核心观点摘要
[相关案例和应用场景将融入本章节]
第二章 [主题名称] - 核心观点摘要
[相关案例和应用场景将融入本章节]
默认输出：总览文档 + 各专题文档
生成课程总览，包含课程概述、学习目标、课程结构、学习路径建议。
输出文件名：00 [课程名称] - 总览.md
为每个章节生成详细的段落式内容。详见 chapter_prompt.md。
叙述性写作要求：
可选模块架构：
根据内容特点，AI 从 11 个可选模块中选择合适的组合：
| 模块名称 | 适用场景 |
|---|---|
| 引言与概述 | 需要背景介绍和内容导航 |
| 核心概念与原理 | 理论性内容，需要概念阐释 |
| 理论框架 | 学术性、理论性较强的内容 |
| 历史背景 | 需要时间线或发展历程的内容 |
| 实践案例 | 有具体应用实例的内容 |
| 应用场景 | 需要场景说明的内容 |
| 最佳实践 | 需要操作指南的内容 |
| 对比分析 | 需要比较不同方案/观点的内容 |
| 未来展望 | 有前瞻性、趋势性内容 |
| 本章小结 | 需要总结回顾的内容 |
| 延伸阅读 | 有相关资源推荐的内容 |
默认推荐组合：
Bash 创建目录00 [课程名称] - 总览.md0X [章节序号] [主题名称].md总览文档格式：
# [课程标题] - 总览
## 一、课程概述
[段落式展开介绍课程背景、核心价值和主要内容]
## 二、学习目标
[段落式阐述学习目标]
## 三、课程结构
[段落式说明各章节内容和关联]
## 四、学习路径建议
[段落式提供学习建议]
专题文档格式（可选模块）：
专题文档根据内容类型使用不同的模块组合：
理论类内容示例：
# 第X章 [章节标题]
## 一、引言与概述
[段落式介绍背景和主要内容]
## 二、核心概念与原理
[段落式详细阐述核心概念]
### 1、[子主题1]
[段落式深入讲解]
### 2、[子主题2]
[段落式继续展开]
## 三、本章小结
[段落式总结学习内容和价值]
实践类内容示例：
# 第X章 [章节标题]
## 一、引言与概述
[段落式介绍背景和主要内容]
## 二、应用场景
[段落式描述各种应用场景]
## 三、最佳实践
[段落式总结最佳实践]
## 四、本章小结
[段落式总结学习内容和价值]
详细提示词模板请参见：