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52 stars 质量 70 趋势 70

Codex skill for student project delivery: reports, defense decks, academic writing, and reusable AI-assisted engineering workflows.

概览

Codex skill for student project delivery: reports, defense decks, academic writing, and reusable AI-assisted engineering workflows. - Category: AI-assisted workflow tooling - Stack: ai-workflow, chinese, codex-skill, student-projects, defense-ppt - Status: Public portfolio artifact - Presents the project with a clear purpose, technology stack, and review path. - Shows applied AI workflow design in a concrete product or learning scenario. - Keeps implementation details and usage notes close to the code for easier reuse. 是一个面向中国大学生项目交付场景的 Codex Skill,帮助把课程设计、大创、竞赛、毕设、科研小项目从零散材料打磨成可答辩、可展示、可归档的交付成果。 它不负责“编故事”,而是帮助你把真实项目讲清楚:项目价值是什么、技术路线是否完整、成果证据在哪里、答辩怎么组织、README 和结题报告如何写得可信。 - 需要准备大创、互联网+、挑战杯、课程设计、毕设答辩的学生。 - 有代码或报告雏形,但不知道如何包装项目成果的团队。 - 想用 Codex 做项目诊断、README 优化、报错定位、最小代码修改的开发者。 - 需要把论文、课程报告、结题材料改得更规范、更能验收的人。 - :梳理项目定位、用户场景、技术路线、创新点和短板。 - :生成结题报告结构、成果矩阵、GitHub README、软著材料草稿。 - :输出 PPT 大纲、讲稿、演示路线、评委问答和时间分配。 - :优化摘要、章节结构、参考文献说明、格式检查清单。 - :让 Codex 按“先分析、再修改、最后验收”的方式处理报错、功能开发和代码审查。

README

Zhuoyu Workshop Skill

Codex skill for student project delivery: reports, defense decks, academic writing, and reusable AI-assisted engineering workflows.

Project Snapshot

  • Category: AI-assisted workflow tooling
  • Stack: ai-workflow, chinese, codex-skill, student-projects, defense-ppt
  • Status: Public portfolio artifact

What This Demonstrates

  • Presents the project with a clear purpose, technology stack, and review path.
  • Shows applied AI workflow design in a concrete product or learning scenario.
  • Keeps implementation details and usage notes close to the code for easier reuse.

Quick Start

Start from README.md

Original Documentation

玉不琢,不成器;项目不理,不成章。

琢玉工坊 是一个面向中国大学生项目交付场景的 Codex Skill,帮助把课程设计、大创、竞赛、毕设、科研小项目从零散材料打磨成可答辩、可展示、可归档的交付成果。

它不负责“编故事”,而是帮助你把真实项目讲清楚:项目价值是什么、技术路线是否完整、成果证据在哪里、答辩怎么组织、README 和结题报告如何写得可信。

适合谁

  • 需要准备大创、互联网+、挑战杯、课程设计、毕设答辩的学生。
  • 有代码或报告雏形,但不知道如何包装项目成果的团队。
  • 想用 Codex 做项目诊断、README 优化、报错定位、最小代码修改的开发者。
  • 需要把论文、课程报告、结题材料改得更规范、更能验收的人。

能做什么

  • 项目诊断:梳理项目定位、用户场景、技术路线、创新点和短板。
  • 成果包装:生成结题报告结构、成果矩阵、GitHub README、软著材料草稿。
  • 答辩展示:输出 PPT 大纲、讲稿、演示路线、评委问答和时间分配。
  • 论文报告:优化摘要、章节结构、参考文献说明、格式检查清单。
  • AI 编程辅助:让 Codex 按“先分析、再修改、最后验收”的方式处理报错、功能开发和代码审查。

仓库结构

zhuoyu-workshop-skill/
├── zhuoyu-workshop/
│   ├── SKILL.md
│   ├── agents/openai.yaml
│   └── references/
├── docs/
├── examples/
└── README.md

zhuoyu-workshop/ 是真正的 Skill 目录。docs/ 和 examples/ 是给人看的使用说明,不会在 Skill 触发时默认加载。

安装

把 zhuoyu-workshop/ 复制到 Codex skills 目录:

Copy-Item -Recurse .\zhuoyu-workshop $env:USERPROFILE\.codex\skills\

如果你使用 Git 克隆:

git clone https://github.com/handsomeZR-netizen/zhuoyu-workshop-skill.git
Copy-Item -Recurse .\zhuoyu-workshop-skill\zhuoyu-workshop $env:USERPROFILE\.codex\skills\

安装后,在 Codex 中直接描述学生项目交付任务即可触发,例如:

使用琢玉工坊帮我把这个课程设计项目整理成答辩材料,需要包含项目亮点、PPT 大纲、演示脚本和评委可能问的问题。

快速示例

我的项目是一个基于 Next.js + Supabase 的实验预约系统,现在有代码和简单 README。
请用琢玉工坊帮我:
1. 诊断项目目前能包装成哪些成果;
2. 重写 GitHub README 结构;
3. 生成 8 页答辩 PPT 大纲;
4. 列出还缺哪些截图、测试记录和演示材料。
限制:不能虚构用户量、上线结果和获奖信息。

使用原则

  • 只包装真实存在或可补充验证的内容。
  • 不虚构数据、奖项、软著、论文录用、用户规模。
  • 不把普通学生项目强行包装成商业项目。
  • 代码任务必须有修改边界、验证命令和回滚思路。
  • 答辩材料必须能被截图、日志、实验表格、提交记录或演示视频支撑。

详细文档

示例

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安装

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