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SKILL verified MIT Self-run

Quiz Builder

skill-ninime09-quiz-builder-quiz-builder · by ninime09

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$ agentstack add skill-ninime09-quiz-builder-quiz-builder

✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

✓ Passed

No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • ✓ Prompt-injection patterns
  • ✓ Secret / credential exfiltration
  • ✓ Dangerous shell & filesystem operations
  • ✓ Untrusted network calls
  • ✓ Known-malicious package signatures

What it can access

  • ✓ Network access No
  • ✓ Filesystem access No
  • ✓ Shell / process execution No
  • ✓ Environment & secrets No
  • ✓ Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

View the full security report →

Verified badge

Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.

AgentStack Verified badge Links to your public security report.
[![AgentStack Verified](https://agentstack.voostack.com/badges/verified.svg)](https://agentstack.voostack.com/security/report/skill-ninime09-quiz-builder-quiz-builder)

Reliability & compatibility

✓ Security review passed
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● 3mo ago

Declared compatibility

Claude CodeClaude Desktop

Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.

Preview Execution monitoring

We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.

How agent discovery & health will work →
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About

Quiz Builder — 学习材料 → 单文件 HTML 互动习题库

把任意学习材料变成一个 自包含、可离线打开、可反复刷 的 HTML 习题库。最终产物 是 一个 .html 文件:双击即用、零依赖、进度存在浏览器本地、可发给同学或丢进 网盘。适用于备考、刷题、记忆类自学。

  • 模板:${CLAUDE_SKILL_DIR}/templates/quiz_template.html(完整引擎,5 个占位符)
  • 可运行示例:${CLAUDE_SKILL_DIR}/examples/demo.html(5 种题型 + 中英双语,先打开它看成品)
  • 辅助脚本:${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/(仅在处理 PPT 导出 PDF 时才需要,见 Phase 2)
  • 姊妹 skill:cheatsheet-generator(同样"材料 → 复习产物",但产出 LaTeX 速查表)

技能目录是 ${CLAUDE_SKILL_DIR}。工作目录默认当前目录,除非 $ARGUMENTS 指定路径。 按顺序执行下面四个阶段。


Phase 1 — 收集材料 & 确认配置

  1. 扫描材料:用 Glob 找 **/*.{pdf,pptx,md,txt,docx,ipynb,html} 和图片

**/*.{png,jpg,jpeg}。也接受用户直接粘贴的文本 / 一个网址。

  1. 用 AskUserQuestion 一次问清(给出默认值,能推断的就别问):
  • 题库标题(+ 是否要中英双语标题)。
  • 怎么分组(groups):按章节 / 周 / 主题,默认一章一组。
  • 题量与配比:每组多少题;"官方/原文题"(type:"official",来自材料原文)

vs "自拟练习题"(type:"practice")的比例。默认:原文里的例题全收 + 每组补 4-6 道练习题。

  • 题型(kind,可混用):单选 single / 多选 multi / 判断 tf /

填空 fill / 闪卡 flash。默认以单选为主,按材料性质点缀其它题型 (概念记忆→闪卡,定义→填空,"对错辨析"→判断,多个正确项→多选)。

  • 语言:UI 与解析默认语言(zh/en)。模板本身支持运行时一键切换,且题目

文本字段可写成 {zh, en} 双语;先问清是否要双语出题(双语出题工作量更大)。


Phase 2 — 把材料读成"带出处的干净文本"(按类型分支,不要一刀切)

目标:拿到可靠的文本,并尽量保留出处(页码/章节)以便每题标 source。按材料 类型选路径,绝大多数材料用不到去动画那一步:

  • Markdown / txt / 网页 / 用户粘贴文本 → 直接 Read,无需任何依赖。
  • DOCX / ipynb → 直接 Read。
  • 普通 PDF(教材、讲义、试卷) → 优先用 Read 工具直接读 PDF;需要更精确的

逐页文本时再用 pdftotext -layout file.pdf out.txt(macOS 自带 / poppler)。

  • 图片笔记 / 拍照讲义 → 用 Read 直接视觉读取。
  • ⚠️ 仅当材料是 PPT 导出的 PDF 且带逐条飞入动画(同一页文字重复 4-5 次、

页码对不上)→ 才用下面两个脚本先去重,否则同一张 slide 会被反复出题: ``bash python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/dedup_pdf.py" --glob "week*/module*.pdf" # 去动画 build,保留最后一帧 python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/extract_text.py" --glob "week*/*_dedup.pdf" --out _module_text # 逐页抽文本,带 PAGE N 标记 ` 这两个脚本依赖 pymupdf(pip install pymupdf)。**装不上不要卡住**:退回到 pdftotext` 或直接 Read PDF 即可,只是页码引用会粗一些。

读完所有要用到的内容再出题——出题只能基于真正读到的文本,source 的页码/章节 必须来自材料本身,绝不臆造。


Phase 3 — 出题(写 QUESTIONS 数组)

题目 schema 见模板顶部注释。所有题型共有:id / group / source / type / kind / question / explanation;各题型附加字段:

| kind | 附加字段 | 判分 | |------|---------|------| | single | options[], correct(索引) | 选项 == correct | | tf | correct(0/1);options 可省→默认 正确/False | 同单选 | | multi | options[], correct([索引…]) | 选中集合 == correct 集合(提交制) | | fill | answer(字符串 或 可接受变体数组) | 忽略大小写/空格匹配任一变体 | | flash | back(答案面) | 自评:会/不会(不会→进错题本) |

文本字段(question/explanation/options/back/label/title)都支持 纯字符串(中英共用)或 {zh, en} 双语对象。题干可含内联 HTML (`//),计算题可在解析里用 ` 写分步推导。

出题准则:

  • 原文题(official)逐字照搬 材料里的例题/习题,source 写明出处页码或章节

(如 "Ch.3 p.42" / "M2 课件 P13")——这是题库可信度的锚。

  • 练习题(practice)同风格自拟,覆盖该单元核心概念,source 写 "练习题"。
  • 干扰项要"像真的":用常见混淆点;并在 explanation 里逐项点破每个错误选项

错在哪,而不只是说正确答案。

  • id 以组前缀编号(u1-1、u1-2…),group 必须能在 CONFIG.groups 找到。

✅ 准确性自检(公开给别人用,这一步是信任的命门,必须做)

出完题后,逐题回到原文核对,再交付:

  1. 每道 official 题的答案/选项确实出自所标 source;标不出处的题改成

practice 或删掉,绝不挂"官方"标签。

  1. 每道题的 correct / answer / back 与材料一致,解析里没有与原文矛盾的断言。
  2. 拿不准的题宁可不出。可以把"低置信度"的题单独放一个 group 让用户复核。

对题量较大的课,分单元批次出题 + 批次自检,避免一次性糊弄出几道就收尾。


Phase 4 — 填模板,产出单文件 HTML,并实测

  1. 复制 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/templates/quiz_template.html,替换 5 个占位符:
  • {{TITLE}} — `` 用的纯文本标题。
  • {{STORAGE_KEY}} — 唯一 localStorage key,建议 "-quiz-v1";

以后想强制清空所有人进度就把 -vN 递增。

  • {{DEFAULT_LANG}} — "zh" 或 "en"。
  • {{TITLE_JSON}} / {{SUBTITLE_JSON}} — 标题/副标题,写成 "..." 或

{zh:"...", en:"..."}(注意这里是 JS 字面量,不是字符串占位)。

  • {{GROUPS}} — CONFIG.groups 数组项,按顺序:

{key:"u1", label:{zh:"第1章",en:"Unit 1"}}, …。

  • {{QUESTIONS}} — Phase 3 的全部题目对象,逗号分隔。
  • 参考 examples/demo.html 的填法(它就是模板填好的成品)。
  1. 填完做静态自检(任选其一,别跳过):
  • 抽出 ` 用 node --check` 验语法(占位符没转义/引号没闭合会在这里暴雷);
  • 校验:每个 question.group 都能在 CONFIG.groups 找到 key;每个 correct

是合法索引;id 全局唯一。

  1. 输出文件放材料同目录,命名 Quiz.html。
  2. 用浏览器打开实测(见 [[feedbackverifyvisual_output]]:UI 产物先 render-and-read

再说"完成")。可用 chrome-devtools:覆盖每种用到的题型——答题→判分变色→出解析、 筛选计数、错题本筛选、保存快照→重做、语言切换、导出、刷新后进度仍在。控制台 不能有报错。确认无误再交付。


给大众的:怎么用 & 怎么分享

  • 用:双击 Quiz.html 用任意浏览器打开即可,纯前端、不联网、不收集数据,

答题进度只存在你自己浏览器的 localStorage。

  • 分享:直接把这个 .html 文件发给别人 / 丢网盘;或推到 GitHub Pages /

任意静态托管,发链接即可。每个人的进度互相独立。

  • 重置:页面里"重置主进度"按钮,或换浏览器/清缓存即清空。

成品自带功能(模板已实现,无需重写)

单文件零依赖离线、移动端自适应;中英一键切换(记住选择);5 种题型即时判分 + 解析; 按单元/题型/错题本筛选并显示题数;统计条(已答/正确/错误/正确率);进度 localStorage 自动保存;错题本快照(把当前错题存成命名集合,单独刷、重做、删除, 与主进度互不干扰);导出错题为纯文本;键盘快捷键(1-5 选项、Enter 提交/翻面、 ←/→ 翻题)。

适用 / 不适用

  • ✅ 选择/多选/判断/填空/记忆卡 自学题库。
  • ⚠️ 需要打分计时的"正式考试模式"、随机组卷、服务端记录成绩 → 本模板是纯自学

工具,需另行扩展。

  • ❌ 只想要一张压缩复习表 → 用 cheatsheet-generator。

Source & license

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

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

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Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.