这是什么

元案读取课标映射包（课题 id、知识点、重难点、易错点、课标来源）与可选的结构配置，产出两样东西：

• 教案骨架：学习目标（带来源）、重难点与易错点、五环节 + 分钟级时间分配、板书与评价清单；
• 覆盖检查：对已有教案文本列出结构性缺口（未覆盖知识点、缺环节、缺来源、未标时间、合计时间不一致）。

它是备课辅助：不替教师写教学目标、不生成题目内容、不内置教材与题目原文。

核心价值

• 时间精确：最大余数法分配，各环节分钟合计恒等于「课时 × 每课时分钟」；
• 来源可追：每条学习目标都带映射包中的 standard；
• 确定性检查：同一份教案、映射包与配置，得到同一份缺口清单；
• 本地零依赖：Python 3.8+ 标准库，不联网、不调用模型、不上传教案；
• 只存结构性元数据：映射包不含教材正文与题目原文。

快速开始

Windows 使用 python，Linux / macOS 使用 python3。

# 1. 生成模板（映射包 + 结构配置）
python3 scripts/yotta_lesson.py template --output-dir ./lesson-template

# 2. 生成教案骨架
python3 scripts/yotta_lesson.py plan --map lesson-map.json --lesson L1

# 3. 两课时版本，输出 JSON
python3 scripts/yotta_lesson.py plan --map lesson-map.json --lesson L1 --periods 2 --format json

# 4. 检查已有教案，缺口 ≥ 1 时让 CI 失败
python3 scripts/yotta_lesson.py check --plan plan.md --map lesson-map.json --lesson L1 --gate findings=1

命令一览

| 命令 | 说明 | |---|---| | plan --map <文件> --lesson <id> | 生成教案骨架 | | plan --periods <n> | 覆盖映射包中的课时数 | | plan --format md\|json | 输出格式：Markdown（默认）或 JSON | | check --plan <文件> | 检查已有教案的结构性缺口 | | check --stdin | 从标准输入读取教案文本 | | check --gate findings=<n> | 缺口数量达到 n 时退出码 1 | | map list / show / validate | 映射包列表 / 详情 / 校验 | | template --output-dir <目录> | 生成映射包与结构配置模板 | | --version | 打印引擎版本 |

退出码：0 正常 ｜ 1 触发闸门 ｜ 2 输入错误 ｜ 3 映射或配置错误 ｜ 4 运行时错误。

映射包示例

{
  "schema_version": "1.0",
  "subject": "数学",
  "grade": "七年级上",
  "lessons": [
    {
      "id": "L1",
      "title": "认识一元一次方程",
      "periods": 1,
      "knowledge": ["一元一次方程的定义", "方程的解"],
      "misconceptions": ["把含未知数的式子都当方程"],
      "standard": "义务教育数学课程标准（2022 年版）· 方程与不等式"
    }
  ]
}

完整字段与报错对照见 references/map-format.md。

缺口类型

knowledge_missing、stage_missing、source_missing、time_missing、minutes_mismatch—— 定义、报告契约与退出码见 references/plan-format.md。

版权与边界

• 映射包只存结构性元数据，不内置教材、课标与题目原文；
• standard 是引用标注（用于可追溯），不代表本技能对课标作出解释；
• 输出为备课辅助，教学设计的最终决定由教师负责。

细节见 references/copyright.md。

安装

方式一 — npx 一行装（推荐）

npx -y @yottameta/yotta-lesson --agent codex     # 亦可 --agent claude | cursor | gemini | opencode ...
npx -y @yottameta/yotta-lesson --dir <技能目录>

方式二 — git clone

git clone https://github.com/YottaMeta/yotta-lesson.git <技能目录>/yotta-lesson

方式三 — 下载 ZIP

在 https://github.com/YottaMeta/yotta-lesson 页面点 Code → Download ZIP，解压到智能体的技能目录。

方式四 — install.sh

bash install.sh --list
bash install.sh --agent codex
bash install.sh --dir <技能目录>

与家族技能协同

• 元镜 yotta-mirror：用学情数据反哺下一轮备课的薄弱点；
• 元题 yotta-item：按双向细目表从学校自备题库组卷、并做试卷结构校验（不生成题面）；
• 元呈 yotta-present：把教案骨架渲染成统一格式；
• 元真 yotta-humanize：教师-facing 叙述文字去 AI 味；
• 元忆 yotta-memory：按需保存映射包版本与骨架摘要。

运行要求

• Python 3.8+（仅标准库）
• UTF-8 的 JSON 映射包与教案文本；不需要额外依赖、数据库或服务

许可证

MIT，见 LICENSE 与 NOTICE。