Junyi school age annual plan
育儿先育己，让 AI 学会你。写给创业者父母的家庭成长 Skills，把你的真实经验和判断标准，交给一个长期服务这个家庭的 Agent。
npx -y skills add junyifei/junyi-skills --skill junyi-school-age-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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What its author says it does
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从通过校验的 `junyi-child-growth-intake/v1` 资料包生成 72—144 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=school-age，并需要整合孩子自述、家庭观察、教师反馈和作品证据，形成优势画像、学习过程、自我管理、关系与情绪、家庭学校协作、90 天共同行动实验和四季度路线图时。不得用于其他月龄、资料采集、医学心理诊断、智力人格或学习类型测评、升学录取和竞赛结果预测；资料不足时路由到 junyi-child-annual-intake。
SKILL.md
4.1 KB, as published. Nobody here has run it
6—12 岁全年成长规划
只处理 plan_track=school-age。不要读取婴幼儿或学前方法、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、质疑和更正。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-school-age-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。必须有孩子视角和至少一种成人视角；没有时返回缺口并调用 junyi-child-annual-intake，不替孩子编目标。
2. 建立证据中间层
区分事实、来源、情境、暂时解释和未知。把成绩或作品放回任务难度、时间、策略、提示和反馈情境中理解。先写优势、兴趣、关系和环境资源，再选择最多三个支持重点。
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”。
读取 references/school-age-method.md 和 references/evidence-and-safety.md。不推断智力、人格、天赋上限、学习类型或升学结果。
3. 与孩子共同设计全年计划
让孩子参与选择一到两个优先实验，并用他能理解的语言定义成功信号。每项实验写目标、证据、孩子/成人/学校或环境行动、频率、成功信号、停止或调整条件和最少记录。
只有原始材料显示孩子确实参与了选择，才能写“共同设计、共同选定、孩子选择”。孩子未直接参与（如家长异步提交、只表达笼统愿望）时，一律写成“待与孩子当面共同确认”的前瞻步骤，禁止用“共同设计、共同选定、全程参与选择、共同作者”等已完成表述，把 Agent 的设计包装成孩子的能动行为。孩子目标只能来自其原话或明确表达；成人代述的目标须标注来源与“待与孩子确认”，不得写成孩子自己的目标。
章节标题“90 天共同行动实验”中的“共同”只表示家庭、孩子与学校可能协作的行动场域，不证明孩子已经共同设计。每个成功信号先给出可比基线和复盘时点；依赖孩子、家庭或学校尚未确认的事项，只能写成“确认后启动”的备选项。
先设计 8—12 周实验，再形成四季度路线图。年度方向关注学习过程、生活参与、关系和自主，不承诺分数、名次或录取。
4. 分章生成与验收
严格使用 references/report-structure.md。逐章生成时只传该章需要的中间证据和前章短摘要，显式按序拼装，最终人工核对孩子原话、学校信息、隐私和可执行性。
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、学校系统或其他外部系统。