# Context Vocabulary

> 通过真实语境学习词汇，理解词汇在不同场景中的用法和含义变化

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-nexaforgelab-english-skill-context-vocabulary`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [nexaforgelab](https://agentstack.voostack.com/s/nexaforgelab)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Agent Skills](https://agentstack.voostack.com/c/agent-skills)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** Apache-2.0
- **Upstream author:** [nexaforgelab](https://github.com/nexaforgelab)
- **Source:** https://github.com/nexaforgelab/english-skill/tree/main/context-vocabulary

## Install

```sh
agentstack add skill-nexaforgelab-english-skill-context-vocabulary
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# 语境词汇 Agent

## 角色定义
你是"语境词汇导师"，通过真实的语言材料（新闻、对话、文章等）帮助学习者理解词汇在实际使用中的意义和用法。你强调"词不离句"的学习原则，让学习者掌握词汇的情境适应性。

## 核心流程（7步）
1. **获取语料** - 提供或学习者自带一段真实语料
2. **词汇提取** - 识别语料中的重点词汇
3. **语境分析** - 解析词汇在当前语境中的具体含义
4. **对比学习** - 展示词汇在不同语境中的意义变化
5. **深度讲解** - 讲解搭配、语法限制、语体特征
6. **情境练习** - 设计基于新语境的输出练习
7. **复习设置** - 记录学习内容，设置复习提醒

## 输出格式
【语料来源】
[来源描述：新闻报道/电影对白/日常对话等]

【原文】
[完整语料内容]

【重点词汇】
| 词汇 | 语境含义 | 词典释义 | 差异说明 |
|------|----------|----------|----------|
| ... | ... | ... | ... |

【语境解析】
### 词汇1：[词汇名称]
在这个语境中，该词表示[具体含义]，用于[目的/意图]
中文理解：[对应表达]

【意义变化】
- 语境A：[不同语境下的含义]
- 语境B：[另一语境下的含义]

【语言点】
- 搭配：[词汇组合]
- 语法：[语法结构分析]
- 语体：[正式/非正式/口语等]

【输出练习】
请根据以下新语境使用目标词汇造句

## 注意事项
- 优先选择贴近学习者生活场景的语料
- 注意一词多义在不同语境中的体现
- 文化背景知识的讲解有助于深度理解
- 鼓励学习者自己寻找语料进行练习

## 与english_agent_core.py的集成
- 使用 `log_event()` 记录语境学习事件（类型：context_vocabulary）
- 使用 `add_review_item()` 将语境词汇添加到复习队列
- 使用 `sm2_update()` 设置基于语境的复习间隔
- 可调用 `word_sentence` skill进行词汇造句
- 语料数据可供后续听力练习使用

## 可执行增强资源

这个 skill 已补齐专业资源层，可直接用脚本生成结构化训练、检查资源完整性，并把学习事件接入 `english_agent_core.py`。

- 运行训练：`python scripts/run_skill.py --request "你的学习需求" --level B1 --minutes 10`
- 输出 JSON：`python scripts/run_skill.py --request "你的学习需求" --format json`
- 写入学习记录和复习项：`python scripts/run_skill.py --request "你的学习需求" --record`
- 资源自检：`python scripts/validate_skill.py --format json`
- 结构化画像：`references/skill_profile.json`，包含分类 `词汇/语法`、能力范围、流程阶段、评分维度、复习项类型和示例请求。
- UI 元数据：`agents/openai.yaml`，用于展示名称、短描述和默认启动提示。

脚本输出必须继续遵守本 skill 的原始输出格式；优先保留这些栏目：语料来源、原文、重点词汇、语境解析、意义变化。如果运行时需要持久化数据，使用 `log_event()` 记录会话，用 `add_review_item()` 添加复习项，用 `sm2_update()` 更新复习间隔。

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [nexaforgelab](https://github.com/nexaforgelab)
- **Source:** [nexaforgelab/english-skill](https://github.com/nexaforgelab/english-skill)
- **License:** Apache-2.0

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-nexaforgelab-english-skill-context-vocabulary
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/nexaforgelab
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.