Wc

AI Agent Skills Monorepo: hq（行情查询）, pp（Pinterest 画廊）, imagegen-magick（矢量图像生成）, music（在线音乐播放）。跨平台零依赖分发。

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npx -y skills add uid13/skills --skill wc

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What its author says it does

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英语单词分类语义学习助手。输入中文词汇，自动识别语义分类并输出该类别下的英文词汇对照表（含 emoji、IPA 音标）。使用方式：wc 鲨鱼

SKILL.md

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英语单词分类语义学习技能

将中文词汇按语义分类，输出同类英文词汇对照表，帮助用户系统性学习相关词汇。

触发条件

用户使用 wc 命令后跟中文词汇，模型自动语义识别用户意图。

输入示例（不限于此）：

wc 鲨鱼
wc 苹果 30
wc 苹果 30个
wc 苹果,30
wc 苹果 -n 30
wc 护士来100个

模型职责：

从用户输入中提取：中文词汇、数量（可选）
无论用户用什么格式，模型需自行语义分析
数量未指定时默认 22 个

工作流程

1. 语义分类识别

分析用户输入的中文词汇，确定其语义类别：

输入词	语义分类	子分类（可选）
鲨鱼	海洋生物	鱼类
苹果	水果	核果类
护士	职业	医疗
桌子	家具	餐桌类

2. 词汇生成

根据识别出的语义分类，生成该类别下的常见英文词汇。要求：

数量：默认 22 个，可由用户指定
质量：优先选择高频、实用的词汇
多样性：覆盖该分类下的主要子类
排序：按常用度从高到低排列

3. 图标分配

为每个词汇分配一个语义相关的 emoji：

优先使用 LLM 知识：直接为常见词汇分配标准 emoji
兜底规则：如果某词汇没有公认的标准 emoji，必须使用该类别的一个通用 emoji 作为默认值（例如行星用 ⭐、植物器官用 🌱、工具用 🔧、职业用 👤 等），禁止留空

4. IPA 音标

为每个英文词汇提供 IPA 国际音标，格式示例：

shark → /ʃɑːrk/
apple → /ˈæp.əl/

5. 更新数据文件

将生成的单词数据写入 <skill-dir>/wc-data.js，格式为 window.__WC_DATA__ = {...}，供浏览器直接加载。

6. 终端输出

在终端输出 Markdown 表格格式的词汇表。

7. 生成引导词汇（动态发散）

词汇表输出后，动态生成 18 个引导词汇，按 2 行 × 9 个 展示，帮助用户发散思维：

数量：18 个，分为 2 行，每行 9 个
格式：每行以 - 开头（Markdown 列表标记），后接 emoji + 中文 紧凑排列，词与词之间用空格分隔
多样性规则：18 个词必须来自 18 个不同的语义类别（如动物、水果、职业、颜色、乐器、运动、自然、科技、交通、服装、建筑、情绪、天体、工具、昆虫、武器、几何、音乐、食物、地理、医疗、体育等），不可重复
生成方式：每次由 LLM 根据知识随机生成，不使用固定词表

输出格式

使用 Markdown 表格，每行展示 2 个单词（8 列），兼容所有 AI Agent 平台：

| 图标 | 中文 | 英文 | IPA | 图标 | 中文 | 英文 | IPA |
|:-----:|:----:|:----:|:---:|:-----:|:----:|:----:|:---:|
| 🦈 | 鲨鱼 | shark | /ʃɑːrk/ | 🐟 | 鱼 | fish | /fɪʃ/ |
| 🐠 | 热带鱼 | tropical fish | /ˈtrɒp.ɪ.kəl fɪʃ/ | 🐡 | 河豚 | pufferfish | /ˈpʌf.ər.fɪʃ/ |

格式规范：

每行 2 个单词，共 8 列
每 4 列为一组：图标 | 中文 | 英文 | IPA
表头居中
图标列居中
中文/英文列左对齐
IPA 列居中

结尾引导语（词汇由 LLM 动态生成，不固定）：

---
💡 **继续学习**：回复 **1** 再来 10 个 · 回复 **3** 在浏览器打开

💡 **换个方向？直接回复下面任意词汇：**

- {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}
- {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}  {emoji} {中文}

⚠️ 以上词汇由 LLM 按步骤 7 的规则实时生成，每次输出不同。示例输出中同理。

示例输出

用户输入：wc 鲨鱼 20

AI 输出：

鲨鱼属于 海洋生物 - 鱼类 分类。以下是该类别下的常见英文词汇：

图标	中文	英文	IPA	图标	中文	英文	IPA
🦈	鲨鱼	shark	/ʃɑːrk/	🐟	鱼	fish	/fɪʃ/
🐠	热带鱼	tropical fish	/ˈtrɒp.ɪ.kəl fɪʃ/	🐡	河豚	pufferfish	/ˈpʌf.ər.fɪʃ/
🐙	章鱼	octopus	/ˈɒk.tə.pəs/	🦑	鱿鱼	squid	/skwɪd/
🦞	龙虾	lobster	/ˈlɒb.stər/	🦀	螃蟹	crab	/kræb/
🐚	贝壳	shell	/ʃel/	🦪	牡蛎	oyster	/ˈɔɪ.stər/
🐢	海龟	sea turtle	/siː ˈtɜːr.təl/	🐋	鲸鱼	whale	/weɪl/
🐬	海豚	dolphin	/ˈdɒl.fɪn/	🦭	海豹	seal	/siːl/
🐧	企鹅	penguin	/ˈpeŋ.ɡwɪn/	🦐	虾	shrimp	/ʃrɪmp/
🦞	小龙虾	crayfish	/ˈkreɪ.fɪʃ/	🐛	海参	sea cucumber	/siː ˈkjuː.kʌm.bər/
🪸	珊瑚	coral	/ˈkɒr.əl/	🪼	水母	jellyfish	/ˈdʒel.i.fɪʃ/

💡 继续学习：回复 1 再来 10 个 · 回复 3 在浏览器打开

💡 换个方向？直接回复下面任意词汇（LLM 动态生成，每次不同）：

🦈 鲨鱼 🍍 菠萝 👨‍🔧 工程师 🟢 绿色 🎻 小提琴 🏊 游泳 🌈 彩虹 🤖 机器人 🚁 直升机
👟 运动鞋 🏰 城堡 😡 愤怒 🌟 恒星 🔨 锤子 🐝 蜜蜂 🗡️ 匕首 ⭕ 圆形 🎤 麦克风

用户回复处理

回复 1：再来 10 个

在当前类别下追加生成 10 个新词汇
更新 wc-data.js
在终端输出新增的词汇表格

回复引导词（直接输入词汇）

用户直接回复引导列表中的任意中文词汇后，清空当前类别，重新开始主工作流程

回复 3：在浏览器打开

调用系统默认浏览器打开 <skill-dir>/wc.html
注意：Windows 使用 start "" "<path>" 打开文件，第一个空字符串是窗口标题参数