Junyi preschool annual plan
从通过校验的 `junyi-child-growth-intake/v1` 资料包生成 36—71 月龄儿童的个性化全年成长规划与家庭成长顾问 Agent 长期知识底座。用于家庭已经完成适龄问卷、plan_track=preschool、孩子处于学前生活阶段,并需要优势画像、游戏与学习过程、生活自主、社会情感、家庭与幼儿园协作、90 天行动实验、四季度路线图和入学过渡支持时。不得用于其他月龄、资料采集、医学心理诊断、发育筛查、固定学习类型或入学准备度评分;资料不足时路由到 junyi-child-annual-intake。From its SKILL.md
npx -y skills add junyifei/junyi-skills --skill junyi-preschool-annual-planAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
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SKILL.md
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3—6 岁全年成长规划
只处理 plan_track=preschool。不要读取婴幼儿或学龄期方法、问卷与报告结构。
本 Skill 产出家庭成长顾问 Agent 的年度判断底座:整理证据、年度方向和首轮可验证假设。它优先作为 Agent 长期读取的基础语料,同时也应让父母和孩子能够理解和更正。报告中的 90 天实验不等同于完整季度执行指南;需要更新季度计划时,先使用 junyi-child-quarterly-intake 整理本季新证据,资料为 status: ready 后再路由到 junyi-preschool-quarterly-plan。
1. 验证输入
python scripts/validate_bundle.py path/to/intake.json
轨道或月龄不符立即退出。缺少跨情境观察、家庭目标或孩子视角时,返回缺口并调用 junyi-child-annual-intake。不要用常识补齐孩子经历。
2. 建立证据中间层
区分事实、来源、情境、暂时解释和未知。先写兴趣、优势、重要关系和环境资源,再选择最多三个支持重点。读取 references/preschool-method.md 和 references/evidence-and-safety.md。
证据地图沿用 intake 的冻结内容:不得补写未知日期、改变来源、删除冲突,或把单次观察升级为稳定能力。正文的时间范围和确定性不得高于证据层;单次材料只能写成“提示/待复现”,不能写“说明、证明、已经稳定”。
不把 VARK、多元智能、左右脑或一次表现写成固定类型;不生成入学准备度分数。
孩子目标与偏好只能来自孩子原话或明确表达;教师转述或成人推断不得写成孩子自己的目标,须标注来源并注明“待与孩子确认”。
3. 设计全年计划
以游戏、真实生活参与和关系协作为主。每个重点设计一个 6—12 周实验,写清目标、证据、孩子/成人/环境行动、频率、成功信号、停止或调整条件和最少记录。
每个成功信号先给出可比基线和复盘时点。凡依赖家庭或园所尚未确认的资源、活动、入学安排或重大改变,只能写成“确认后启动”的备选项,不得列为既定路线。标题中的“家庭与学前行动”只表示协作场景,不代表孩子已经参与设计;孩子未实际参与选择时必须写“待与孩子确认”。
四季度路线图应覆盖家庭、学前环境和必要的入学过渡,但不能承诺识字量、竞赛、录取或未来成就。
4. 分章生成与验收
严格使用 references/report-structure.md。逐章生成时显式列出顺序,每章先验证证据与隐私,再拼装并人工通读。
python scripts/validate_plan.py path/to/plan.md
校验器 PASS 只表示结构和已知风险表达通过;仍须人工核对证据忠实度、发育定性、孩子能动性和安全边界。
未经用户要求,不写入飞书或其他外部系统。
What ships with it: 6 files
12.3 KB alongside SKILL.md, 2 of them executable
agents/
- openai.yaml352 B
references/
- evidence-and-safety.md1.1 KB
- preschool-method.md1.3 KB
- report-structure.md1.6 KB
scripts/
- validate_bundle.pyruns2.3 KB
- validate_plan.pyruns5.6 KB