Cnki Edu Topic Recommend

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name: cnki-edu-topic-recommend
display_name: 选题推荐
display_name_en: Topic Recommendation
description: 基于知网基础教育文献的四阶递进式教研选题推荐，从方向探索到课题落地提供全流程评估。
description_zh: 基于知网基础教育文献的四阶递进式教研选题推荐，从方向探索到课题落地全流程评估。
description_en: Four-stage teaching-research topic recommendation grounded in CNKI K-12 literature, from exploration to project-ready assessment.
category: education
version: 1.0.1
author: 知网 edu
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# cnki-edu-topic-recommend（WorkBuddy 版 · 可公开发布 · 中小学定向）

知网 edu 中小学教研选题推荐技能。面向 **K-12（小学/初中/高中）教师、教研组长、学科带头人、名师工作室** 等基础教育教研工作者，基于 CNKI 基础教育文献数据，以「方向探索 → 深度聚焦 → 价值评估 → 确定方向」四阶递进式方法论，为教研选题提供从启蒙到落地的全流程智能推荐与评估。支持首轮广谱推荐、多轮细化聚焦、单选深入评估与双选对比分析。

## 发布说明与前置依赖

- **适用人群（明确聚焦）**：K-12 中小学教师、教研组长、备课组长、学科带头人、名师工作室成员、区县教研员等基础教育教研工作者。本技能**不面向**高校硕博学术科研选题（此类需求请用通用学术选题技能）。
- **典型产出场景**：区级/市级/省级教育科学规划课题与小课题申报、教学论文撰写、校本教研案例、教学设计/公开课/优质课、作业设计、新课标/核心素养落地实践、大单元教学、项目式学习（PBL）、跨学科主题学习、学业评价改革等。
- **前置依赖（必读）**：本 skill 的文献检索统一通过 **「知网 edu」MCP 连接器**（CNKI 基础教育 / 研学文献检索）完成，且须账号具备「知网基教」权益（`mcp__<SERVER>__userState` 返回 `true`）方可生成选题 / 评估内容。未连接连接器或未通过权益校验时，**按「前置权限校验」强制中止、不生成任何内容并输出转化卡，不降级、不给出通用建议**（降级策略仅适用于"已通过校验后"检索临时失败，见下方说明）。
- **工具名前缀说明**：WorkBuddy 中 MCP 工具名格式为 `mcp__<SERVER>__<工具名>`。本环境中该连接器显示名为 `edu`，故文献检索工具为 `mcp__<SERVER>__searchVectorBJ`；若你的环境中连接器显示为其他名称（如「知网基教」），前缀会相应变化，请按实际可用工具名调用。下文统一以 `mcp__<SERVER>__searchVectorBJ` 指代。
- **降级策略（仅限已通过权限校验之后）**：MCP 未连接或检索返回为空时，按「2.3 子程序」容错规则将文献变量置空并标注"未基于知网实时数据"，仍可给出通用选题建议（失去文献佐证）。**注意：本降级策略与「前置权限校验」是两件不同的事——`mcp__<SERVER>__userState` 返回 `false`（无基教权益）不属于降级范围，而是强制中止，严禁用任何替代方法生成结果（见上第 3 条）。**
- **提示词加载**：选题 / 评估所需的提示词模板存放于 `references/` 目录，运行时通过 WorkBuddy 的 **Read 工具**按需加载（硬性前置，见步骤 0）。**注意：模板加载（步骤 0）必须在「前置权限校验（mcp__<SERVER>__userState）」通过后执行；未通过权益校验时禁止加载任何模板、禁止生成内容。**

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## 🔐 前置权限校验（最高优先级，必须最先执行）

> 权限校验的「三态诊断 / 通用版兜底 / 强制转化卡 / 连接器加载指引」统一见本技能 `references/_shared.md`「一、权限固定提示」，本章节仅保留本技能专属说明，不重复展开。

> - **通用版兜底**：不调用任何 edu 数据工具，不产出任何"知网来源/CNKI 溯源"表述、链接或依据；交付物开头以一行轻提示注明「注：当前未接入知网基教，以下为通用版；知网数据增强层（原文检索 / 权威文献 / 题库等）暂未启用，核心产出本身可直接使用」；**本技能核心产出需知网数据支撑，无权益即停止、不编造，仅输出下方强制转化卡**，**严禁编造**知网数据或以模型知识冒充。
> - **强制转化卡（仅态 B，不可省略/弱化）**：报告文末（安全标注之后）醒目输出 `_shared.md`「一、权限固定提示」升级版「解锁知网数据增强层」。不得用"换其他方式帮您"等替代话术替掉；用户追问时也不得移除。

本技能的全部真实数据（文献 / 课标原文 / 知识点）均来自「知网 edu（基教 / 研学）」MCP，需账号拥有「知网基教」权益才能调用。在调用**任何** edu MCP 数据工具（`mcp__<SERVER>__searchVectorBJ` / `mcp__<SERVER>__standardSearch` 等）**之前**，必须先做权限校验：

0. **先 `ToolSearch(tool_names:["userState"])` 确认 edu 工具在本会话「可解析」**：若查不到 → 属**态 A（连接器未加载/掉线）**，按`references/_shared.md`「一、权限固定提示」给「连接器加载指引」，**不要**直接给购买权益卡，也不要调用任何 edu 工具。
1. 调用 `mcp__<SERVER>__userState` 工具（edu MCP 提供的权益校验接口，**无参数**）。
   - 工具名写法：`mcp__<SERVER>__userState`（`<SERVER>` 取自连接器「显示名」，会随重命名变化；若查不到，用 `ToolSearch(tool_names:["userState"])` 反查真实名称后再调用）。
2. **返回 `true`** → 账号有基教权益，正常进入流程。
3. **返回 `false`（态 B）** → 账号**没有**基教权益：
   - **通用版兜底 + 强制转化卡**（详见`references/_shared.md`「一、权限固定提示」）：不再调用任何 edu MCP 数据工具，改走通用版完成不依赖知网数据的部分；
   - 也不要用"检索无结果 / 接口报错"去猜测原因——根因就是没权限；
   - 向用户**原样输出** [_shared.md](references/_shared.md)「权限固定提示」的「解锁知网数据增强层」，**不要**继续生成结果；
   - **⛔ 严禁编造知网数据（通用版兜底红线）**：不得改用大模型自身知识、公开网络资料、通用教研经验、课标原文等非知网接口数据来"凑"出一份选题 / 评估 / 检索结果；非 `true` 时按`references/_shared.md`「一、权限固定提示」「通用版兜底 + 强制转化卡」处理。

> 「解锁知网数据增强层」**统一引用** [_shared.md](references/_shared.md)「权限固定提示」，本文件不复写——改提示只改 `_shared.md` 一处。

## ⚠️ 核心强制规则（必须逐条执行）

| # | 强制规则 | 违规后果 |
|:---|:---|:---|
| R1 | **必须先通过「前置权限校验（mcp__<SERVER>__userState）」且返回 true，才能执行「步骤0：加载Prompt」，再进入任何推荐/评估；未通过校验禁止加载模板或生成内容** | 无法生成内容 |
| R2 | **所有文献检索必须通过 `FETCH_LITERATURE` 子程序** | 检索失效 |
| R3 | **每次生成选题前必须先执行 `topic_counter += 1`** | 编号重复 |
| R4 | **评估内容输出后必须追加话术**：对比→TALK-006，深入→TALK-007 | 用户无法继续操作 |
| R5 | **每步执行后必须自检**（检查清单逐项确认） | 遗漏步骤 |
| R6 | **禁止跳步骤**：顺序为 权限校验(mcp__<SERVER>__userState)→0→1→2→3→4→5（权限校验为唯一总闸门，未通过不得加载模板或生成内容） | 流程混乱 |
| R7 | **每次调用Prompt前必须使用 Read 工具重新加载** | 内容为空或过时 |
| R8 | **步骤1中，用户含关键词时必须输出 TALK-002 并等待用户回复**，禁止自行判断"画像完整"而跳过询问 | 用户未被给予画像选填机会 |
| R9 | **步骤4中，使用 Read 工具加载提示词是阻塞性硬门**，未执行则禁止进入生成步骤 | 评估内容为空或格式错误 |
| R10 | **步骤4中，评估内容与下一步引导话术是同一个输出整体**，禁止拆分为两次输出、禁止只输出评估不输出引导 | 用户无法继续操作 |
| R11 | **文献引用严禁暴露接口内部字段**：`mcp__<SERVER>__searchVectorBJ` 返回的 `文件名` 是 CNKI 内部编号（形如 `<刊码+年份+期号+序号>`），**禁止**以任何形式直接写入面向用户的产出；引用文献一律使用返回的 `篇名`（可附来源库类型如"期刊""会议"或年份，如「知网收录的《篇名》」）。保持产出干净且可通过篇名溯源 | 泄露接口内部结构、产出不专业、不可溯源 |
| R12 | **文献引用必须可点击溯源（强制）**：产出中**每一处**文献引用都必须写成可点击链接 `[《篇名》](url)`，`url` 取 `mcp__<SERVER>__searchVectorBJ` 返回的 `url` 字段（CNKI 在线阅读页）。检索结果普遍带 `url`，**不得以"接口可能不含 url"为由省略**；产出写盘后必须执行 `INJECT_LINKS` 子程序做批量注入与覆盖率校验，剩余裸露《》须逐条确认。**url 严禁编造、拼接或凭规律推导**，`文件名`/`DOI` 等内部字段仍不得暴露（R11） | 产出不可溯源、用户需手动搜原文；链接失效或指向错误文献 |
| R13 | **本技能所有产出必须聚焦基础教育（K-12）场景**：选题名称、研究背景、评估维度、示例一律使用中小学教学/教研语境（学科、学段、课标、课堂、学生），**禁止**出现"博士学位论文/硕士培养/学术型/专业型/国际期刊命名/英文标题"等高校科研口径 | 产出与用户身份不匹配 |
| R14 | **课标引用硬规则**：凡涉及"新课标/课标要求/课标强调"等表述，必须满足二选一——(A) 引用可核实的官方原文关键词（见 `references/curriculum-anchors.md` 锚点清单，化学已核验；其他学科须先检索官方课标文本或标注为"课标导向"）；(B) 概括性表述须明确标注"课标导向/精神"，**禁止**表述为"课标规定/要求/将XX置于核心地位"，**禁止**发明未经验证的课标术语（如"科学探究与安全""学科实践"作为独立素养）、条目号或页码 | 产出出现编造的课标表述，误导教师用于课题/论文 |
| R15 | **课标原文优先取自足校本接口（FETCH_STANDARD）**：凡生成"新课标/课标"类表述，必须**先**调用 `mcp__<SERVER>__standardSearch`（通过 `FETCH_STANDARD` 子程序）检索课标逐字原文，将命中的逐字正文作为唯一权威依据；仅当该接口**无相关结果**（返回空或全部 `score` 低于 `minScore`）时，才允许回退互联网检索（WebSearch）核实，且须在产出中明确标注"课标导向（待官网核实）"。**禁止**跳过 `FETCH_STANDARD` 直接凭记忆书写课标表述 | 再次出现编造的课标术语/条目，违反 R14 且失去可溯源保障 |

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## 1. 触发条件

| 场景 | 典型用户表述 |
|:---|:---|
| **方向探索** | "不知道写什么课题""求推荐教研方向""有没有好写的教学论文选题""帮我找课题选题""公开课/优质课选什么主题好""写什么教研论文好""推荐新课标落地选题""推荐前沿教研方向""小课题研究做什么" |
| **方向聚焦** | "题目太大了怎么缩小""帮我聚焦一下研究点""细化这个选题方向""这个方向下有什么子课题""怎么把题目变小""选题太宽泛了""选题需要具体一点""怎么收窄到一节/一个单元" |

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## 2. 核心配置

### 2.1 文献检索接口（知网 edu MCP）

> 所有文献检索统一调用「知网 edu」MCP 连接器的 `mcp__<SERVER>__searchVectorBJ` 工具（按文本向量检索 CNKI 基础教育文献库，返回文献列表）。

**工具名**：`mcp__<SERVER>__searchVectorBJ`

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|:---|:---|:---|:---|
| `text` | string | ✅ | 检索文本。通常为 `FETCH_LITERATURE` 提取并拼接的 3 个核心关键词，或用户给定的研究方向短语 |
| `maxRecallNumber` | integer | 否 | 最大返回文献数，默认 20；本 skill 统一取 50 |
| `query_type` | integer | 否 | 查询类型：0 篇名 / 1 摘要 / 2 小标题 / 3 主题。选题发散推荐用 **3（主题）** 最合适；也可按场景选 0/1/2 |
| `type` | string | 否 | 文献类型：0 期刊 / 1 硕士 / 2 博士 / 3 会议 / 4 报纸，多值用逗号隔开。本技能统一取 `"0,1,3"`（覆盖基础教育期刊 + 学科教学硕士 + 教研会议），**不选博士（2）** 以免偏理论，可按需追加 `4`（报纸） |

**返回**：文献条目列表，每条含篇名、正文（摘要）、小标题、文件名、url、DOI、来源（期刊名/会议/授予单位）、年份、作者等字段（**不返回卷、页码**）。其中 `文件名` 为 CNKI 内部编号（形如 `<刊码+年份+期号+序号>`），**禁止直接写入用户可见产出，引用一律使用 `篇名`**（见 R11）；`url` 为 CNKI 在线阅读链接，可写成可点击形式 `[篇名](url)` 便于溯源（见 R12）。

**容错**：返回为空或报错时，将文献变量置空，标注"未基于知网实时数据"。

### 2.1.1 课标原文接口（知网 edu MCP · mcp__<SERVER>__standardSearch）

> 凡生成"新课标/课标"类表述，优先从此接口取**逐字原文**（见 R15、子程序 `FETCH_STANDARD`）。该接口按向量检索标准文档（课标/教材等），返回命中的文档块正文 + 元数据。

**工具名**：`mcp__<SERVER>__standardSearch`

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|:---|:---|:---|:---|
| `query` | string | ✅ | 检索文本。通常传入与选题相关的课标查询短语，如"化学 核心素养 科学探究与实践""家庭实验 教学建议""做中学 用中学 创中学" |
| `topK` | integer | 否 | 返回数量，默认 10；本 skill 统一取 5 |
| `minScore` | number | 否 | 最低相关性阈值，默认 0.3；低于此值的结果被过滤。本 skill 保留默认 0.3 |

**返回**：命中块列表，每条含 `content`（课标逐字正文片段）、`score`（相关性，0~1）、`metadata`（`title` 标准名、`curriculumStandardId`、`chunkIndex`、`chunk_total` 等）。

**解析与引用规范**：
- 取 `score ≥ 0.3` 的块作为权威原文；引用时在产出中**直接引用其逐字短语并注明出处**，格式：`《标准名（版本）》"章节名"`（如 `《义务教育化学课程标准（2022年版2025年修订）》"课程理念4"`）。
- 接口正文版本显示为 **"2022年版2025年修订"**（日常修订版），引用统一用此版本表述。
- **接口无 `url`/页码字段，禁止虚构页码或条目号**；只能用标准名 + 章节名定位。
- 多套标准并存（不同学科对应不同的内部标准 ID，例如化学 / 生物 / 课程方案等，实际值以接口返回为准），查询时应带学科名以提升命中精度。

**容错**：返回空或全低于阈值时，按 R15 回退互联网（WebSearch）检索官方课标并标注"课标导向（待官网核实）"。

### 2.2 状态与变量

#### 2.2.1 全局状态（会话内维护）

```json
{
  "session_id": "<自动生成>",
  "current_step": "intro",
  "all_topics": [],
  "topic_counter": 0,
  "topic_id_mapping": {},
  "current_round": 1,
  "max_rounds": 4,
  "history": [],
  "final_topic": null,
  "evaluation_result": null
}
```

| 字段 | 说明 |
|:---|:---|
| `current_step` | 当前步骤：`intro` / `collecting` / `recommending` / `refining` / `evaluating` / `done` |
| `all_topics` | 所有已生成选题，每项含 `{id, name, description, parent_id, round, keywords}` |
| `topic_counter` | **全局唯一编号源**，从1递增。每生成新选题必须先 +1 再分配 |
| `topic_id_mapping` | 编号分配记录，如 `{"1":"首轮-选题名","11":"第2轮-来自#1-选题名"}` |
| `current_round` | 当前推荐轮次（1=首轮10个，2~4=细化轮5个，共4轮含首轮） |
| `history` | 交互历史 `{step, user_input, system_response_summary}` |
| `final_topic` | 最终确定选题，初始 null |
| `evaluation_result` | 评估结果，初始 null |

#### 2.2.2 用户输入变量（中小学口径）

| 变量 | 必填 | 描述 |
|:---|:---|:---|
| `KEYWORDS` | ✅ | 教研关键词，如"核心素养,中学语文,整本书阅读" |
| `SUBJECT` | 否 | 学科，如"语文/数学/英语/物理..." |
| `GRADE` | 否 | 学段，如"小学/初中/高中"或具体年级 |
| `ROLE` | 否 | 身份：一线教师/教研组长/备课组长/学科带头人/名师工作室/区县教研员 |
| `OUTPUT_TYPE` | 否 | 产出类型：课题申报/教学论文/校本案例/教学设计/公开课/作业设计 |
| `SCENE` | 否 | 教研场景：新课标落地/大单元教学/项目式学习/跨学科/学业评价/作业设计... |
| `REQUIRE` | 否 | 特殊需求，如"偏小切口、一学期可完成""结合本校学情" |
| `NUM_INITIAL` | 否 | 首轮数量，默认10 |

#### 2.2.3 文献检索变量

| 变量 | 产出步骤 | 描述 |
|:---|:---|:---|
| `USER_LITERATURE` | 步骤2 | 用户关键词对应的文献数据 |
| `REFINE_LITERATURE` | 步骤3 | 细化方向对应的文献数据 |
| `EVAL_LITERATURE` | 步骤4 | 评估选题的文献数据，键为选题ID；对比评估时取 `EVAL_LITERATURE_A` / `EVAL_LITERATURE_B` |
| `STANDARD_LITERATURE` | 步骤2/3/4 | 选题/评估涉及的课标逐字原文块（来自 `FETCH_STANDARD` 子程序，基于 `mcp__<SERVER>__standardSearch`），用于第3、7（及评估"课标契合度"）部分的"新课标/课标"表述，作为唯一权威依据 |

非必需变量缺失时传空字符串 `""`。禁止创建未列出的临时变量。

#### 2.2.4 编号规则

> 用于保证推荐/细化选题在输出时编号连续、全局唯一。

| 规则 | 内容 |
|:---|:---|
| **NR1** | `topic_counter` 是会话内全局唯一编号源，初始值为 0，永不回退 |
| **NR2** | 每生成一个新选题，必须先执行 `topic_counter += 1`，再使用该值作为选题编号 |
| **NR3** | 首轮推荐的 NUM 个选题，编号从 **#1** 开始，依次为 **#1, #2, #3, ..., #NUM**，必须连续 |
| **NR4** | 细化推荐的 5 个选题，编号从当前 `topic_counter + 1` 开始，依次为 **#(N+1), #(N+2), #(N+3), #(N+4), #(N+5)**，必须连续 |
| **NR5** | 多次细化过程中，编号继续递增，不重置、不复用、不跳号 |
| **NR6** | 用户触发"重新推荐"时，重置 `topic_counter = 0`、`all_topics = []`，新推荐从 #1 开始 |
| **NR7** | 输出列表时，必须按编号升序排列，不可打乱顺序 |

### 2.3 子程序：FETCH_LITERATURE

> 所有文献检索统一通过本子程序完成，禁止在步骤中内联 MCP 调用细节。

**入参**：

| 参数 | 类型 | 说明 |
|:---|:---|:---|
| `keyWords` | string | 检索关键词的原始输入（将被传入 prompt-5 做关键词提取） |
| `referSize` | Integer | 期望返回的文献数量（映射到 `mcp__<SERVER>__searchVectorBJ` 的 `maxRecallNumber`，本 skill 统一 50） |
| `needFields` | Array | `mcp__<SERVER>__searchVectorBJ` 不支持字段筛选、返回固定字段集（篇名/摘要/文件名等），此参数忽略 |
| `resultVar` | string | 调用方指定的变量名，用于存储检索结果 |

**执行步骤**：

| 步骤 | 操作 | 说明 |
|:---|:---|:---|
| 1 | 使用 Read 工具读取文件 `references/prompt-5-keyword-extraction.md` | 将 `keyWords` 作为 `${DIRECTION}` 传入，提取 3 个核心关键词 |
| 2 | 关键词拼接 | 将提取的 3 个关键词用英文逗号连接 |
| 3 | 执行 MCP 调用 | 按 2.1 节规范调用 `mcp__<SERVER>__searchVectorBJ`：`text`=拼接后的关键词，`maxRecallNumber`=50，`query_type`=3，`type`="0,1,3" |
| 3.5 | 失败重试（健壮性必做） | 知网 edu 后端存在**偶发 500**（`code:500, msg:"检索失败！"`），非参数错误。若步骤3返回非 200，**禁止直接降级**，须自动重试：① 用相同 `text`、省略 `type`（回退接口默认全集 `0,1,2,3,4`）重调一次；② 仍失败则改用 `query_type=1` 再试一次。三次（含首次）均失败才置空 `resultVar` 并标注"未基于知网实时数据"，走 2.3 容错降级 |
| 4 | 解析返回 | 提取返回结果中的文献条目列表（每条含篇名、摘要、关键词、相关度等），存入 `resultVar` |
| 5 | 赋值 | 将文献列表赋值给 `resultVar` 指定的变量 |

#### ✅ 检查清单
- [ ] prompt-5 已使用 Read 工具确认
- [ ] 已提取3个关键词
- [ ] MCP已调用（工具 `mcp__<SERVER>__searchVectorBJ`）
- [ ] 已赋值给 resultVar
---

### 2.3.1 子程序：FETCH_STANDARD

> 获取课标逐字原文，供 prompt-1/2/3 生成"新课标/课标"表述时使用（R15 强制前置）。

**入参**：

| 参数 | 类型 | 说明 |
|:---|:---|:---|
| `query` | string | 课标查询短语（含学科名 + 主题，如"初中化学 家庭实验 教学建议""化学 核心素养 科学探究与实践"） |
| `resultVar` | string | 调用方指定的变量名，用于存储命中原文块列表 |

**执行步骤**：

| 步骤 | 操作 | 说明 |
|:---|:---|:---|
| 1 | 执行 MCP 调用 | 按 2.1.1 节规范调用 `mcp__<SERVER>__standardSearch`：`query`=查询短语，`topK`=5，`minScore`=0.3 |
| 2 | 解析返回 | 提取 `score ≥ 0.3` 的块，保留 `content` + `metadata.title` + 章节标题（从 content 的 `##`/`###` 标题提取） |
| 3 | 赋值 | 将命中原文块列表赋值给 `resultVar`（即 `STANDARD_LITERATURE`） |
| 4 | 回退判定 | 若返回空或所有 `score < 0.3`，置 `resultVar = []` 并标记"课标原文接口无命中"，按 R15 走互联网（WebSearch）核实，产出标注"课标导向（待官网核实）" |

**用法**：在步骤2/3/4 生成选题或评估前，针对本题涉及的课标维度（核心素养/课程理念/教学建议/学习主题等）调用 1~2 次，将命中原文作为"新课标/课标"表述的唯一权威依据；`references/curriculum-anchors.md` 作为静态快速参考备份，二者冲突以 `FETCH_STANDARD` 实时原文为准。

#### ✅ 检查清单
- [ ] mcp__<SERVER>__standardSearch 已调用（工具 `mcp__<SERVER>__standardSearch`）
- [ ] 已提取 score≥0.3 的原文块
- [ ] 已赋值给 resultVar
- [ ] 无命中时已按 R15 回退互联网并标注

---

### 2.4 子程序：INJECT_LINKS

> 产出写盘后，把所有文献引用统一注入可点击的知网在线阅读链接，并做覆盖率校验（**R12 强制**）。这是产出交付前的最后一道关卡，不可跳过。
> 配套脚本：`scripts/inject_cnki_links.py`（本技能自带，无需额外依赖，兼容 Python 3.8+）

**为什么需要它**：写作时容易只在表格里带链接、正文里留裸名，或遗漏后续补充的文献；人工逐条补 URL 既慢又容易拼接出错。该脚本从检索结果反向建立「篇名 → url」映射，只注入**确实检索到**的文献，杜绝编造链接。

**入参**

| 参数 | 说明 |
|:---|:---|
| `report` | 产出 Markdown 文件路径 |
| `--results` | `mcp__<SERVER>__searchVectorBJ` 检索结果来源，**可多个、可为目录**（工具输出过大时会被持久化到 `tool-results/*.txt`，该文件即此处输入） |
| `--exclude` | 不参与注入的《》名称：课标标准名（如《义务教育语文课程标准》）、阅读作品书名（如《西游记》《宝葫芦的秘密》） |
| `--check-only` | 只校验不改写，用于交付前复核 |
| `--dump-map` | 只导出「篇名 → url」映射，供生成报告前查看本次可链文献清单 |

**执行步骤**

| 步骤 | 操作 | 说明 |
|:---|:---|:---|
| 1 | 保留检索原始返回 | `mcp__<SERVER>__searchVectorBJ` 每条含 `url` 字段即在线阅读页；工具输出被截断/持久化时，记下 `tool-results` 目录路径 |
| 2 | （可选）生成前先 `--dump-map` | 提前掌握可链文献清单，写作时直接带上链接 |
| 3 | 产出写盘后执行注入 | `python scripts/inject_cnki_links.py <报告.md> --results <检索结果> --exclude <课标名/作品名>` |
| 4 | 读校验输出 | 脚本会打印：解析出多少条映射、新注入几处、**仍未覆盖的裸露《》清单**、报告内链接总数 |
| 5 | 逐条确认残留 | 残留是文献名 → 说明漏链，补检索后重跑；残留是课标标准名或作品书名 → 加入 `--exclude` 重跑 |
| 6 | 通过标准 | 残留清单为空，或仅含已确认的非文献名称 |

**硬约束**

- **只注入映射中确实存在的篇名**，禁止凭记忆或按刊码规律拼接 URL（违反即 R12 违规）
- 引用文字始终是 `篇名`，**禁止**把 `文件名`、`DOI` 等内部字段写进产出（R11）
- 已带链接的引用不会被重复包裹，可安全重复执行

**命令行示例**

```bash
# 生成前：查看本次可链文献
python scripts/inject_cnki_links.py --dump-map --results <tool-results目录>

# 写盘后：注入 + 校验
python scripts/inject_cnki_links.py 选题建议.md \
  --results <tool-results目录> \
  --exclude "《义务教育语文课程标准》" "《西游记》" "《宝葫芦的秘密》"

# 交付前复核（不改写）
python scripts/inject_cnki_links.py 选题建议.md --check-only --results <tool-results目录> --exclude "..."
```

#### ✅ 检查清单
- [ ] 已保留 `mcp__<SERVER>__searchVectorBJ` 原始返回（含 `url` 字段）
- [ ] 注入脚本已执行
- [ ] 剩余裸露《》清单已逐条确认（非文献名已加入 `--exclude`）
- [ ] 报告中文献链接数与引用数基本吻合

---

## 3. 执行流程（强制执行）

> ### 🚦 总执行闸门（顺序不可颠倒）
> 所有执行**严格遵循**唯一正确顺序：
> **前置权限校验（mcp__<SERVER>__userState）→ 步骤0 加载Prompt → 步骤1 信息收集 → 步骤2 方向推荐 → 步骤3 细化推荐 → 步骤4 价值评估 → INJECT_LINKS（每次产出后必跑）→ 步骤5 结束**
> - 权限校验非 `true` 时：按`references/_shared.md`「一、权限固定提示」「通用版兜底 + 强制转化卡」处理（通用版完成不依赖知网数据的部分，并原样输出「解锁知网数据增强层」；禁止加载任何 Prompt 模板、禁止生成依赖知网数据的选题/评估内容）（见上文「🔐 前置权限校验」）。
> - 只有权限校验返回 `true`，才允许进入步骤0 加载模板。把"加载模板"放在权限校验之前或与之并行，均属流程违规。

### 📋 步骤0：加载Prompt（权限校验通过后的第一步 · 强制前置）

> **本步骤为硬前置，必须在「前置权限校验（mcp__<SERVER>__userState）」返回 true 之后、任何推荐/评估前执行完毕。未通过权限校验时禁止执行本步骤（也不要加载模板）。**

| 序号 | 操作 |
|:---|:---|
| 0.1 | 使用 Read 工具读取 `references/prompt-1-topic-recommend.md` |
| 0.2 | 使用 Read 工具读取 `references/prompt-2-compare-evaluation.md` |
| 0.3 | 使用 Read 工具读取 `references/prompt-3-deep-evaluation.md` |
| 0.4 | 使用 Read 工具读取 `references/prompt-5-keyword-extraction.md` |
| 0.5 | 设置 `prompts_loaded.p1=p2=p3=p5=true` |
| 0.6 | 设置 `current_step = "step1"` |

#### ✅ 检查清单
- [ ] **前置权限校验已通过（mcp__<SERVER>__userState 返回 true）**
- [ ] 4个Prompt全部加载完成
- [ ] `prompts_loaded` 全部为 true
- [ ] `current_step = "step1"`

---

### 📋 步骤1：信息收集

> 状态：`step1` → 出口：`step2`
> **⚠️ R8 强制规则**：本步骤禁止跳过。

#### 决策树

```
用户消息
 ├─ 含关键词 → 画像完整 → 直接进入 step2
 │            → 画像不完整 → 输出 TALK-002 → 补充后进 step2
 └─ 不含关键词 → 输出 TALK-001 → 补充后进 step2
```

#### 话术

> {{TALK-001}} — 关键词缺失时使用

📚 我可以帮您推荐中小学教研选题！请提供：

**① 教研关键词（必填）**：2~3个核心词，如"核心素养,整本书阅读" 或 "大单元教学,初中数学"

**② 精准画像（选填）**：学科、学段、身份、产出类型、教研场景

👉 示例："语文，高中，一线教师，教学论文，语文核心素养，偏小切口课题研究"

> {{TALK-002}} — 有关键词但画像不完整时使用

📚 已收到关键词：**{KEYWORDS}**。可补充以下信息（选填）：
- 学科、学段、身份、产出类型（课题申报/教学论文/校本案例/教学设计/公开课）、教研场景（新课标落地/大单元/项目式学习/作业设计/学业评价）

👉 回复「直接推荐」跳过，立即开始推荐。

#### ✅ 检查清单
- [ ] KEYWORDS 非空
- [ ] **已输出 TALK-002（或 TALK-001），用户已被给予画像选填机会**
- [ ] **已等待用户回复（未自行跳到 step2）**
- [ ] `current_step = "step2"`

---

### 📋 步骤2：方向推荐（首轮）

> 状态：`step2` → 出口：等待用户选择

#### ⚠️ 执行前检查
- [ ] `prompts_loaded.p1 === true`（否则回步骤0）
- [ ] `prompts_loaded.p5 === true`（否则回步骤0）

#### 执行流程

| 序号 | 操作 |
|:---|:---|
| 2.1 | 调用 `FETCH_LITERATURE(KEYWORDS, 50, USER_LITERATURE)` |
| 2.2 | 调用 `FETCH_STANDARD(KEYWORDS 相关课标查询词, STANDARD_LITERATURE)`（**R15 强制前置**：获取新课标逐字原文，供第3、7部分"新课标/课标"表述使用） |
| 2.3 | 使用 Read 工具读取 `references/prompt-1-topic-recommend.md`（再次确认加载） |
| 2.4 | 变量替换后生成 NUM 个选题（按用户要求输出，如无要求默认10） |
| 2.5 | **逐个编号分配**：每个选题按顺序执行 `topic_counter += 1`，分配编号 #1 ~ #NUM，按 NR3 连续递增 |
| 2.6 | 输出推荐结果 + `{{TALK-003}}` |

> {{TALK-003}}

请选择感兴趣的方向：
- 回复 "#编号（如 #3）" → 进入细化
- 回复 "重新推荐" → 换一批

#### ✅ 检查清单
- [ ] FETCH_LITERATURE 已执行
- [ ] **FETCH_STANDARD 已执行（R15 强制前置，课标原文已获取）**
- [ ] prompt-1 已使用 Read 工具确认
- [ ] 输出 NUM 个选题，编号连续
- [ ] all_topics 已更新
- [ ] 已按顺序为每个选题分配 #1 ~ #NUM 的连续编号
- [ ] all_topics 已更新，且 `all_topics[0].id === 1`，`all_topics[NUM-1].id === NUM`
- [ ] **INJECT_LINKS 已执行，文献引用均带可点击链接（R12）**
- [ ] TALK-003 已输出

---

### 📋 步骤3：细化推荐

> 状态：`step3` → 出口：评估/确定/重新推荐

#### ⚠️ 执行前检查
- [ ] `prompts_loaded.p1 === true`（否则回步骤0）
- [ ] `current_round < max_rounds`（否则输出 TALK-005，不执行细化）
- [ ] 用户选择的编号存在于 `all_topics`

#### 执行流程

| 序号 | 操作 |
|:---|:---|
| 3.1 | 构造 `REFINE_KEYWORDS = KEYWORDS + "," + 选定选题关键词（最多3个）` |
| 3.2 | 调用 `FETCH_LITERATURE(REFINE_KEYWORDS, 50, REFINE_LITERATURE)` |
| 3.3 | 调用 `FETCH_STANDARD(REFINE_KEYWORDS 相关课标查询词, STANDARD_LITERATURE)`（**R15 强制前置**：获取新课标逐字原文，供第3、7部分"新课标/课标"表述使用） |
| 3.4 | 使用 Read 工具读取 `references/prompt-1-topic-recommend.md`（再次确认加载） |
| 3.5 | 变量替换后生成5个细化选题 |
| 3.6 | **逐个编号分配**：对每个选题按顺序执行 `topic_counter += 1`，分配编号 **#(N+1) ~ #(N+5)**（N = 分配前 topic_counter 的值），按 NR4 连续递增 |
| 3.7 | `current_round += 1` |
| 3.8 | 输出细化结果 + `{{TALK-004}}`（未达上限）或 `{{TALK-005}}`（已达上限） |

> {{TALK-004}} — 未达上限时使用

已生成 **5个细化选题**（第 {current_round}/{max_rounds} 轮）。接下来：

| 操作 | 回复示例 |
|:---|:---|
| 继续细化 | `细化 #12` |
| 评估1个 | `评估 #12` |
| 对比2个 | `对比 #12 和 #14` |
| 直接确定 | `确定 #12` |
| 调整 | `调整 #12：缩小到一节课` |
| 重新推荐 | `重新推荐` |

> {{TALK-005}} — 已达上限时使用

已达到最大细化深度（{max_rounds} 轮）。您可以：

| 操作 | 回复示例 |
|:---|:---|
| 评估1个 | `评估 #12` |
| 对比2个 | `对比 #12 和 #14` |
| 直接确定 | `确定 #12` |
| 调整 | `调整 #12：缩小到一节课` |
| 重新推荐 | `重新推荐` |

#### 分支处理

| 用户输入 | 响应 |
|:---|:---|
| `细化 #编号` | 未达上限→回3.1；已达上限→输出TALK-005 |
| `评估 #编号` | → 步骤4情况B |
| `对比 #A #B` | → 步骤4情况A |
| `确定 #编号` | → 步骤5 |
| `调整 #编号：描述` |  → 步骤 3 |
| `重新推荐` | `current_round=1`，回步骤2 |

#### ✅ 检查清单
- [ ] 执行前已确认 p1=true
- [ ] FETCH_LITERATURE 已执行
- [ ] **FETCH_STANDARD 已执行（R15 强制前置，课标原文已获取）**
- [ ] prompt-1 已使用 Read 工具确认
- [ ] 输出5个选题，编号连续
- [ ] 已按顺序为每个选题分配 #(N+1) ~ #(N+5) 的连续编号
- [ ] current_round 已递增
- [ ] all_topics 已更新，新增5个选题编号连续
- [ ] **INJECT_LINKS 已执行，文献引用均带可点击链接（R12）**
- [ ] TALK-004 或 TALK-005 已输出

---

### 📋 步骤4：价值评估

> 状态：`step4` → 出口：确定/重新推荐
> **⚠️ R9 强制规则**：使用 Read 工具加载提示词是**阻塞性硬门**。在执行任何评估内容生成之前，必须完成 Read 并确认文件内容非空。**若未执行 Read，禁止进入生成步骤，禁止输出任何评估内容。**
>
> **⚠️ R10 强制规则**：评估内容与下一步引导话术是**同一个输出整体**，必须在一次回复中完整输出。禁止先输出评估内容、再在后续轮次输出引导话术。禁止只输出评估内容而不输出引导话术。

#### ⚠️ 执行前检查
- [ ] `prompts_loaded.p2 === true`（对比）或 `prompts_loaded.p3 === true`（深入）（否则回步骤0）
- [ ] 用户选择的编号存在于 `all_topics`

---

#### 情况A：对比评估（2个选题）

##### 执行流程

| 序号 | 操作 |
|:---|:---|
| 4A.1 | 对TOPIC_A调用 `FETCH_LITERATURE(选题名, 25, EVAL_LITERATURE_A)`；对TOPIC_B调用 `FETCH_LITERATURE(选题名, 25, EVAL_LITERATURE_B)`；并调用 `FETCH_STANDARD(选题名相关课标查询词, STANDARD_LITERATURE)`（**R15**：评估"课标契合度"维度须以课标逐字原文为依据） |
| 4A.2 | 🔒 **使用 Read 工具读取 `references/prompt-2-compare-evaluation.md`**（硬门，禁止跳过） |
| 4A.3 | 确认 prompt-2 内容已加载且非空，方可继续 |
| 4A.4 | 变量替换后生成对比评估（星级总览→8维度详细→总结建议） |
| 4A.5 | **在同一轮输出中**追加 `{{TALK-006}}`（评估内容 + 引导话术为整体输出，禁止拆分） |

##### 📤 输出模板（评估内容 + 引导话术为不可分割的整体）

```
  【对比评估结果】
  （此处输出星级总览 → 8维度详细 → 总结建议）

═══════════════════════════════════════

以上是对比分析结果。接下来：

| 操作 | 回复示例 |
|:---|:---|
| 评估1个 | `评估 #12` |
| 对比2个 | `对比 #12 和 #14` |
| 直接确定 | `确定 #12` |
| 调整 | `调整 #12：缩小到一节课` |
| 重新推荐 | `重新推荐` |
| 查看历史推荐选题 | `查看历史` |
```

---

#### 情况B：深入评估（1个选题）

| 序号 | 操作 |
|:---|:---|
| 4B.1 | 对SELECTED_TOPIC调用 `FETCH_LITERATURE(选题名, 50, EVAL_LITERATURE[SELECTED])`；并调用 `FETCH_STANDARD(选题名相关课标查询词, STANDARD_LITERATURE)`（**R15**：评估"课标契合度"维度须以课标逐字原文为依据） |
| 4B.2 | 🔒 **使用 Read 工具读取 `references/prompt-3-deep-evaluation.md`**（硬门，禁止跳过） |
| 4B.3 | 确认 prompt-3 内容已加载且非空，方可继续 |
| 4B.4 | 变量替换后生成深入评估（8维度×3子角度+总评） |
| 4B.5 | **在同一轮输出中**追加 `{{TALK-007}}`（评估内容 + 引导话术为整体输出，禁止拆分） |

##### 📤 输出模板（评估内容 + 引导话术为不可分割的整体）

```

  【深入评估结果】
  （此处输出8维度×3子角度 + 总评）

═══════════════════════════════════════

以上是深入评估结果。接下来：

| 操作 | 回复示例 |
|:---|:---|
| 评估1个 | `评估 #12` |
| 对比2个 | `对比 #12 和 #14` |
| 直接确定 | `确定 #12` |
| 调整 | `调整 #12：结合本校学情` |
| 重新推荐 | `重新推荐` |
| 查看历史推荐选题 | `查看历史` |
```

#### 评估后分支

| 用户输入 | 响应 |
|:---|:---|
| `确定` | → 步骤5 |
| `调整：描述` |  → 步骤3 |
| `评估 #编号` | 换选题重新执行情况B |
| `对比 #编号` | 转为情况A |
| `重新推荐` | `current_round=1`，`topic_counter=0`，`all_topics=[]`，回步骤2 |

#### ✅ 检查清单
- [ ] FETCH_LITERATURE 已执行
- [ ] **硬门检查已通过**
- [ ] **对应Prompt已使用 Read 工具确认，文件内容非空**
- [ ] 8维度全部输出
- [ ] **INJECT_LINKS 已执行，文献引用均带可点击链接（R12）**
- [ ] **TALK-006 或 TALK-007 已在同一轮输出中输出（与评估内容为整体，未拆分）**

---

### 📋 步骤5：流程结束

> 状态：`step5`

> {{TALK-008}}

🎉 **选题已确定！**

**最终选题**：{FINAL_TOPIC.name}

**选题描述**：{FINAL_TOPIC.description}

📌 后续建议：可据此撰写课题申报书 / 教学论文 / 校本案例。如需调整或查找相关文献，随时告诉我。回复「重新推荐」重新开始。

#### ✅ 检查清单
- [ ] final_topic 已记录
- [ ] TALK-008 已输出
- [ ] current_step = "step5"

---

### 📚 特殊功能：查看历史

用户回复「查看历史」时输出：

📚 **选题历史回顾**（共 {total} 个）

| 轮次 | 编号 | 选题名称 | 状态 |
|:---|:---|:---|:---|
| 第1轮 | #1 | xxx | 已细化→#11~#15 |
| 第2轮 | #11 | xxx | ←来自#1 |

💡 可继续操作：`评估 #12` / `细化 #11`（未达上限）/ `确定 #2`

---

### 📋 容错策略

| 场景 | 处理 |
|:---|:---|
| FETCH_LITERATURE 失败 | 变量置空，标注降级 |
| 用户输入模糊×2 | 输出：1.重新推荐 2.查看历史 3.结束 |
| 用户输入×3无效 | 自动回步骤2 |
| Prompt读取失败 | 回退使用内置摘要 |
| 编号不存在 | 提示有效编号列表 |
| 编号不连续（自检发现） | 立即重新执行编号分配，按 NR1~NR7 重新排序后输出 |

---

### 📋 Prompt索引

| 编号 | 文件 | 用途 | 调用步骤 | 加载时机 |
|:---|:---|:---|:---|:---|
| p1 | prompt-1-topic-recommend.md | 选题推荐 | 步骤2、3 | 步骤0 + 每次调用前确认 |
| p2 | prompt-2-compare-evaluation.md | 对比评估 | 步骤4A | 步骤0 + 每次调用前确认 |
| p3 | prompt-3-deep-evaluation.md | 深入评估 | 步骤4B | 步骤0 + 每次调用前确认 |
| p5 | prompt-5-keyword-extraction.md | 关键词提取 | FETCH_LITERATURE | 步骤0 + 每次调用前确认 |

> **课标原文引用（R14 + R15）**：生成"新课标/课标"类表述时，**一级来源是 `FETCH_STANDARD` 子程序实时检索的课标逐字原文**（`mcp__<SERVER>__standardSearch`，见 2.1.1 / 2.3.1）；`references/curriculum-anchors.md` 作为**静态快速参考备份**（化学已核验，其他学科须先检索官方课标文本或标注"课标导向"）。二者冲突以 FETCH_STANDARD 实时原文为准。若接口无命中，按 R15 回退互联网核实并标注"课标导向（待官网核实）"。