结构化教育课程智能生成系统

Apni Pathshala 开源教育课程生成系统，通过结构化问卷与强制人工确认机制，为教育 POD 生成定制化课程方案并自动填充经白名单过滤的学习资源链接。

基本信息

• 技能名称?curriculum-generator
• 中文名称?结构化教育课程智能生成系统
• 作者?tarasinghrajput
• 分类?专业技能
• 版本?v1.0.0
• 标签?education-research, productivity, docs, automation, content-media, project-program-management

使用方法

使用说明
核心用法
curriculum-generator 是一款面向教育 POD（Points of Delivery）的智能课程生成系统，采用双场景工作流设计：
场景 A ：现有课程评估——通过结构化问卷收集目标受众画像、基础设施详情与教师能力数据，输出诊断报告与改进建议
场景 B ：新课程设计——从学习领域定义、课程结构开发、教师准备度评估到持续改进机制，生成完整的 Excel/CSV 课程文件
系统强制要求在每个关键步骤收集完整输入，任何信息缺失或存在风险判断时触发人工升级（Human Escalation），禁止静默推断。
显著优点

1. 风险管控严格 ：内置 5 大类硬停止升级触发器（缺失输入、教师能力不足、运营不可行、高风险变更、利益相关方冲突），确保教育决策不损害学生与教师权益
2. 资源自动化 ：集成 neo-ddg-search 自动检索并填充教育平台资源链接（YouTube、FreeCodeCamp、W3Schools 等白名单域名），减少人工搜集负担
3. 结构化输出 ：生成标准化 Excel 文件，包含课程 ID、目标 POD 类型、覆盖主题、资源链接等 10 个字段，便于后续管理与追踪
4. 记忆与学习机制 ：自动保存对话上下文、决策记录与升级日志至本地目录，支持课程持续迭代优化
   潜在缺点与局限性
5. 外部依赖风险 ：核心功能依赖 neo-ddg-search skill，若该组件失效或返回恶意链接，将直接影响课程质量
6. 资源搜索局限 ：采用关键词匹配与首 URL 提取策略，可能遗漏更优质资源；对冷门主题支持有限
7. 人工瓶颈 ：严格的升级策略在复杂场景下可能导致频繁中断，降低自动化效率
8. 本地化限制 ：当前设计针对印度 Apni Pathshala 项目优化，国际化适配需额外调整
   适合的目标群体
   教育 NGO 与非营利组织的课程设计师
   偏远地区数字素养项目的 POD 运营者
   缺乏专业教研团队但需标准化课程输出的小型教育机构
   需要快速生成可落地课程方案的教育技术志愿者
   使用风险
   性能风险 ：资源搜索阶段若网络延迟或 neo-ddg-search 响应缓慢，可能触发 3 分钟超时机制，导致部分主题标记为 "MANUAL_RESEARCH_NEEDED"
   依赖项风险 ：Node.js 环境与 Python pandas 库为必需组件，环境缺失将导致 Excel 生成失败
   数据一致性风险 ：文件系统写入操作若遇异常中断，可能造成记忆文件损坏或输出不完整
   内容安全风险 ：尽管有域名白名单，外部链接仍可能失效或内容变更，需定期人工复核