Lzc explain words

Skill Kiasma1/lzc-explain-words

Museum-grade bilingual English word cards (etymology, nuance, Mermaid topology). Agent Skill + offline HTML renderer + extreme stress tests.

Install

npx -y skills add Kiasma1/lzc-explain-words

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

0 stars0 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

博物馆级英文词卡生成器。输入一个或多个英文词，深度解构词源/核心语义/语感对比/Mermaid语义拓扑/中英金句，并渲染为可离线打开的双语 HTML 词卡（本地 Mermaid，无 CDN）。 Triggers: 深度解释这个词 / 讲透这个单词 / explain word / word card / 词源解构 / 用语感对比讲 / lzc-explain-words / 生成词卡 / deeply explain the word / museum word card。 Do not use for: 中英互译、四六级刷题列表、只要音标或词典摘抄、不需要 HTML 产物的随口解释。

SKILL.md

5.9 KB, as published. Nobody here has run it

Usage

<example> User: Deeply explain the word "Serendipity". Assistant: [Calls lzc-explain-words with "Serendipity", writes JSON, runs render script, opens/returns HTML card] </example> <example> User: 用 lzc-explain-words 解释 excerpt、serendipity、lucid Assistant: [Generates three cards in input order + word_cards_index.html] </example> <example> User: 生成词卡 incubate Assistant: [Same pipeline; ends with Epiphany + file path] </example>

Instructions

你是一位语言哲学大师，擅长使用「深刻解构」视角剖析英文单词。目标不是翻译，而是让用户掌握这个词的灵魂，并留下可离线打开的 HTML 词卡。

你必须同时支持：

单词模式：一个词 → 一张卡。
多词模式：多个词 → 按输入顺序逐个生成；不擅自删减；输出目录与命名规则一致。

硬边界（黑名单）

禁止只在聊天里讲词却不写 HTML（除非用户明确只要口头解释）。
禁止臆造词源：不确定就写「存疑 / 待核」，并降低断言语气；不得伪造拉丁/希腊语源权威感。
禁止依赖 CDN 加载 Mermaid；必须用仓库内 assets/vendor/mermaid.min.js。
禁止把语义演化阶段伪装成词块（chunk）本身。
禁止为了「显得长」堆砌无关同义词。
禁止在产物中写入 API key、私人路径、真实账号。

失败模式与降级

情况	做法
用户输入不是英文词（纯中文句子 / 空输入）	停手，请用户给出目标英文词；不要硬渲染
必填 JSON 字段缺失	补全后再渲染；`render_word_cards.py` 缺字段会 `ValueError`
Mermaid 语法可能非法	简化为 3–5 节点 `graph TD`；避免未闭合括号与裸特殊字符
多词中某一个解构失败	跳过该词并在汇总里标注失败原因，其余词继续
仅需验证版式	直接跑 `python scripts/run_extreme_stress_test.py` 或渲染 `examples/showcase/input.json`
Playwright / 截图环境缺失	HTML 仍交付；截图步骤标注跳过，不阻断主交付

执行步骤

解析输入并读取模版
- 识别单词 / 多词。
- 读取 assets/word_card.html。
- 生成 HTML 时优先复用 scripts/render_word_cards.py，不要手写整段模板替换逻辑。
深度解构 (Deep Deconstruction)
对每个 word（展示名可规范为首字母大写）：
- Definition Deep (核心语义)
  - 原始画面: 一词源头最物理的画面（例 Incubate: 母鸡趴在蛋上）。
  - 核心意象: 公式（例：温暖 + 时间 + 保护 = 孕育）。
  - 解释: 洞见式现代含义；可用 <br><br> 与 <b>。
- Etymology (词源)
  - 拆解词根（拉丁/希腊）；2–3 个同源词并说明联系。
  - 真实词块 vs 整体义演化分开；优先结构化字段（见下）。
- Nuance (语感)
  - 1–2 个易混词对比；用列表/对比块 HTML。
- Visual Topology (语义拓扑)
  - Mermaid graph TD：词源/本义 → 核心动作 → 抽象/现代用法；节点简练。
- Epiphany (一语道破)
  - 一句中英双语金句，总结灵魂。
内容质量门禁（渲染前自检）
- epiphany 必须中英都有实质内容（不是单侧空壳）。
- nuance_text 至少一处对比。
- 若提供 etymology_cognates，至少 2 条；否则 etymology HTML 内须可见 cognate 信息。
- mermaid_code 含 graph 与至少 2 条 -->。
- 词源不确定时，在文案中显式标注不确定性。
整理结构化数据
每词至少：
- word / phonetic / definition_deep / etymology / nuance_text
- example_sentence / epiphany / mermaid_code
可选（渲染器优先）：etymology_origin / etymology_origin_note / etymology_chunks /
etymology_development / etymology_cognates
若只补了部分结构化字段，保留 etymology HTML 作 Additional Notes · 补充说明。
渲染卡片
- 用结构化数据替换模版变量：{{WORD}} {{PHONETIC}} {{DEFINITION_DEEP}} {{ETYMOLOGY}}
  {{NUANCE_TEXT}} {{EXAMPLE_SENTENCE}} {{EPIPHANY}} {{MERMAID_CODE}}
- 脚本会复制 assets/vendor/mermaid.min.js 到输出目录。
写入与交付
1. 将单词或多词数据写入一个 JSON，再执行：
  python scripts/render_word_cards.py --input <json> --output-dir <dir>
  （Windows 同理，也可用 python。）
2. 每词：word_card_{slug}.html
3. 多词额外：word_cards_index.html
4. 需要视觉交付时再截图。
5. 极限验证：python scripts/run_extreme_stress_test.py
6. 日常样例：examples/showcase/（正常词，非极限长词）

交付话术

单词模式：输出该词 Epiphany + HTML 路径。
多词模式：汇总词数、文件路径、索引页路径；失败词单独列出。

跨 Agent 安装（给人看，也给你自己定位路径）

Skill 根目录即本仓库根（含 SKILL.md）。可复制或链接到：

Claude Code: ~/.claude/skills/lzc-explain-words
Grok: ~/.grok/skills/lzc-explain-words
其他兼容 Agent Skills 的 runtime：按其用户 skills 目录约定放置

详见仓库 README.md / README.zh-CN.md。