306 西医综合可溯源刷题工作流
这是一套面向临床医学综合能力（西医）306备考的资料驱动学习方法。它不是题库，也不提供教材、课程、真题或答案文件。它做的事情，是帮助你把自己合法取得的资料交给AI，在明确的资料范围里出题、批改、复习和记录进度，而且每一道题都能说清楚来自哪份资料、哪个版本和哪一页。
很多人让AI辅助备考以后，会遇到相似的问题：题目看起来很专业，却找不到依据；课程听完、题包做完和真正掌握被写成同一个“完成”；D1、D3、D7只是把旧题再问一遍；换到新对话以后，学习进度只能靠聊天记忆交接。这个项目就是从这些实际麻烦里整理出来的。
它的核心很简单。先核对资料，再拆知识单元；先确认覆盖范围，再生成题包；作答以后显示评分和来源；只有在使用者确认结果无误后，AI才能更新台账。
如果只是想先看看它实际怎样出题、有哪些角色，可以直接阅读 PROMOTION.md。
第一次打开
先阅读 START_HERE.md。AI会先了解你的考试目标、当前进度、资料版本、作息和互动偏好，再做一次小范围试运行。这个阶段不会直接替你制定刚性的长期计划，也不会默认创建提醒。没有确认的信息会保留为未知、暂定或拒绝提供，而不是由AI猜测。
启动完成后，建议先选一份已经学过的小章节做正式题包试运行。等你确认题量、批改方式和提醒节奏都合适，再逐渐增加其他科目和角色。
为什么要分成不同对话
长期备考不适合让一个聊天同时扮演所有老师。这个项目把职责分给13个角色：总控与初始化负责了解使用者和维护公共规则；每日规划负责Todo、到期任务和结算；生理、内科、病理、外科、生化、医学人文分别有自己的老师和台账；聪明小孩负责听你讲解并追问逻辑断点；系统串课老师负责二轮阶段的跨科连接；台账复盘老师检查记录冲突和复习债务；英语仔细精读与时政早读各自维护独立学习线。
生理和内科始终是两个角色。聪明小孩听懂了，也不能据此认定使用者已经掌握。系统串课老师可以发现薄弱点，但不能越过分科老师直接修改得分。
每个角色的独立说明放在 roles 目录，完整的多角色协作边界放在 references/role-system.md。
仓库里不会出现什么
这里不包含讲义、课程、PDF、Word、Anki牌组、真题正文或答案解析，也不包含填写后的学习台账、错题、成绩、作息或聊天记录。项目不会提供资料下载地址，不帮助绕过付费和版权限制，也不会把模型记忆当作医学依据。
怎样开始使用
如果你只想使用表格，可以复制 templates 里的空白文件。资料名称和版本登记在 source_manifest.csv，章节知识单元放在 knowledge_units.csv，真正问过的题写入 question_ledger.csv，章节状态放在 chapter_progress.csv，反复答错或含糊的内容进入 weak_points.csv。提醒、对话转接和结算分别使用 reminder_config.csv、handoff_snapshot.md 和 settlement_receipt.md。
如果你希望AI参与出题，把对应资料和需要使用的规则交给AI，并明确告诉它阅读范围。AI应先列出资料文件与页码，再完成覆盖审计。一个正式题包通常包含8至12题，使用者集中作答后再统一批改。评分采用2、1、0三级，同时回显最短纠正、资料来源和下一次复习建议。台账更新必须等到使用者确认之后。
题包规则见 references/question-packs.md，对话转接见 references/conversation-handoff.md，每日提醒见 references/daily-reminders.md。英语精读、系统串课和时政早读的独立规则分别放在 references/english-careful-reading.md、references/system-integration.md 和 references/current-affairs.md。容易被AI误判的边界集中记录在 references/negative-rules.md。
这个仓库也可以作为Skill使用。入口文件是 SKILL.md。不同AI客户端的技能安装位置并不相同，请以所用客户端的当前说明为准。第一次调用时可以直接这样说：
使用 306-source-grounded-study，依据我提供的生理学讲义第20至28页，
先做知识单元拆分和覆盖审计，再生成一个D0/L1题包。暂时不要写入台账。
一天怎样运行
每日规划会根据正式台账找出今天到期、已经逾期和可以暂缓的内容，然后给出一个能实际完成的Todo。分科老师只在资料范围明确时发送题包。如果前一个题包还没有作答，同一天的提醒不会再建立并行题包。晚上结算时，AI只追问缺少的数据，不会按照计划推定你已经完成。
D0、D1、D3和D7只是初始复习锚点，不是必须照搬的定律。答得轻松时可以拉长间隔；答错、猜对或需要提示时应缩短间隔。
正式题包怎样产生
分科老师先确认科目、章节、资料版本和精确范围，并实际读取资料建立答案键。章节会被拆成若干知识单元；范围太大时必须继续拆分，不能为了凑题跳过覆盖审计。题包发送后等待使用者集中回答，随后按2、1、0评分，返回来源、薄弱点和下一复习日期。使用者确认批改结果以后，题目台账、章节进度和结算回执才会发生变化。
换到新对话时怎样接管
旧对话会先停止继续出题、规划和新增提醒，再依据正式台账结算已经确认的内容，并用 templates/handoff_snapshot.md 生成交接快照。新对话读取快照和当前台账以后，第一轮只复述自己准备接管的范围，不修改任何记录。使用者确认复述准确后，新对话才可以继续工作。自动提醒最后再切换目标，避免新旧对话同时发出提醒。
交接快照只是入口，不是最高真账。出现冲突时，仍以使用者最新确认和正式CSV为准。
文件结构
.
├── START_HERE.md
├── SKILL.md
├── PROMOTION.md
├── agents/openai.yaml
├── assets/social-preview.jpg
├── roles/
├── references/
├── templates/
├── examples/
└── scripts/validate_workspace.py
快速检查
在仓库根目录运行下面的命令，可以检查空白模板是否齐全、CSV表头和列宽是否正确、关键ID是否重复、来源定位是否缺失，以及待作答题目是否被预填得分。脚本不会读取讲义内容，也不会联网。
python3 scripts/validate_workspace.py templates
一些不能被悄悄改写的边界
来源优先于模型记忆；无记录只能写成“无法确认”，不能写成没有学习；课程完成、即时小抽问、正式题包完成、掌握和最终结算必须分开；医学资料发生冲突时要展示冲突，不能让AI擅自裁决；没有作答的题包保持待完成；新对话在接管确认前不能继续教学或写账；教学反馈不能用来推断个人健康状况、人格或能力上限。
许可与贡献
代码采用MIT License，文档和空白模板采用CC BY 4.0。欢迎补充更清楚的规则、模板和使用经验，但请不要提交受版权保护的资料、题目正文、付费课程内容或个人学习数据。