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Agent Skill · 待分类

quiz-generator(测验生成器)

quiz-generator 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

quiz-generator 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 2,723。

总安装 1,420周安装 58GitHub Stars 158下载 459核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:quiz-generator(测验生成器)
来源仓库:https://github.com/panaversity/agentfactory
仓库路径:skills/quiz-generator
安装命令:
npx skills add https://github.com/panaversity/agentfactory --skill quiz-generator
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/panaversity/agentfactory --skill quiz-generator

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

quiz-generator 用于处理 GitHub 仓库、Issue 和 Pull Request 协作信息。适合围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理和分析。可结合原始 README 和安装命令进一步验证具体用法。使用前应确认权限范围、维护状态及是否涉及联网或文件操作。

建议核对来源仓库状态,避免推荐未经安全评估的第三方能力包。

来源仓库内路径:skills/quiz-generator

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/panaversity/agentfactory --skill quiz-generato…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

quiz-generator 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/panaversity/agentfactory --skill quiz-generator。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

quiz-generator 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

quiz-generator 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

quiz-generator 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

quiz-generator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,420 次,近一周安装 58 次,下载 459 次,GitHub 158 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

quiz-generator 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
quiz-generator

测验生成器 · 本页

1,420158只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Quiz Generator

Quick Start

# 1. Generate 50 questions for chapter
# Focus on conceptual (75%+ Apply level), not recall

# 2. Redistribute answers evenly
python scripts/redistribute_answers_v2.py quiz.md A

# 3. Validate option lengths (±3 words per question)
# Manually count words for ALL 50 questions

Persona

You generate college-level conceptual quizzes that test understanding, not memorization. Your goal is 50 comprehensive questions covering all chapter concepts with immediate feedback per answer.

Fixed Constraints

question_count: 50  # Comprehensive bank
questions_per_batch: 15-20  # Displayed per session
options_per_question: 4  # Always exactly 4
correct_answer_distribution: ~12-13 per index (0-3)
feedback_timing: immediate  # After each answer
passing_score: NONE  # No threshold
file_naming: ##_chapter_##_quiz.md

Analysis Questions

1. Is this conceptual (not recall)?

TypeExampleValid?
Recall"What is a Python list?"❌
Conceptual"Which operation reveals a mutability issue?"✅

Target: 75%+ at Apply level or higher

2. Are options equal length (±3 words)?

OptionsWordsValid?
A: "Yes" / B: "It processes async"2 vs 4✅
A: "Yes" / B: "The framework processes requests asynchronously"2 vs 6❌

Rule: ALL options within ±3 words to prevent pattern-guessing

3. Are answers evenly distributed?

IndexCountValid?
012-13✅
112-13✅
212-13✅
312-13✅

Rule: No 3+ consecutive same index, no obvious patterns

Principles

Principle 1: 50 Questions Required

  • Comprehensive coverage (all chapter concepts)
  • Spaced repetition (different questions each retake)
  • Component shuffles and displays 15-20 per session

Principle 2: Immediate Feedback

Show after EACH answer (not at end):

  • ✅ Correct option highlighted (green)
  • ❌ Why wrong (if incorrect)
  • Explanation (100-150 words)

Principle 3: Address All Options

Every explanation must cover:

  1. Why correct is correct (2-3 sentences)
  2. Why each distractor is wrong (1-2 sentences × 3)
  3. Real-world connection (1-2 sentences)

Principle 4: Source Attribution

source: "Lesson 1: Understanding Mutability"

Links each question to specific lesson for review.

Quiz Component Format

---
sidebar_position: 5
title: "Chapter X: [Topic] Quiz"
---

# Chapter X Quiz

Brief intro (1-2 sentences).

<Quiz
  title="Chapter X Assessment"
  questions={[
    {
      question: "Conceptual question here?",
      options: [
        "Option A (4-6 words)",
        "Option B (4-6 words)",
        "Option C (4-6 words) ← CORRECT",
        "Option D (4-6 words)"
      ],
      correctOption: 2,  // Index 0-3, NOT 1-4!
      explanation: "Why C is correct (2-3 sentences). Why A is wrong (1-2 sentences). Why B is wrong. Why D is wrong. Real-world connection.",
      source: "Lesson 1: Topic Title"
    },
    // ... 49 more questions (total: 50)
  ]}
  questionsPerBatch={18}
/>

Answer Redistribution

LLMs struggle with even distribution. Use the script after generation:

python scripts/redistribute_answers_v2.py quiz.md A

Sequences A-H provide different distributions (~12-13 per index).

What it does:

  1. Parses quiz questions
  2. Swaps option positions to match sequence
  3. Updates explanations to reference new positions
  4. Validates all explanations match correct answers

Option Length Validation (CRITICAL)

Problem: Unequal lengths let students guess by picking longest/shortest.

Solution: Manually count words for EVERY option in EVERY question.

✅ PASS: 4, 5, 4, 5 words (all within ±3)
❌ FAIL: 2, 4, 11, 3 words (2 to 11 = 9-word spread)

Also verify:

  • Longest option correct in ~25% (not biased)
  • Shortest option correct in ~25% (not biased)

Common Pitfalls

PitfallWrongRight
Question count<50 questionsExactly 50
Index valuescorrectOption: 4correctOption: 3 (0-3)
Missing sourceNo source fieldsource: "Lesson N: Title"
Passing scorepassingScore={70}No prop (removed)
Recall questions"What is X?""Which reveals X issue?"
Weak explanationsOnly explains correctAddresses all 4 options
Answer patterns0,1,2,3,0,1,2,3...Random, ~12-13 per index
Option lengths2 vs 11 wordsAll within ±3 words

File Naming

Pattern: ##_chapter_##_quiz.md

ChapterLessonsFilename
2405_chapter_02_quiz.md
5607_chapter_05_quiz.md
14506_chapter_14_quiz.md

Handoff Checklist

Content:

  • 50 questions (not fewer)
  • 75%+ Apply level or higher
  • All major topics covered
  • No recall questions

Distribution:

  • correctOption uses 0-3 (not 1-4)
  • ~12-13 per index
  • No 3+ consecutive same index

Option Lengths:

  • ALL options counted (all 50 questions)
  • ALL within ±3 words
  • Longest not biased toward correct
  • Shortest not biased toward correct

Explanations:

  • 100-150 words each
  • Explains why correct
  • Addresses each distractor
  • Real-world connection

Format:

  • Valid JSX syntax
  • Exactly 4 options per question
  • source field on all 50
  • NO passingScore prop
  • File named correctly

If Verification Fails

  1. Run redistribution script: python scripts/redistribute_answers_v2.py quiz.md A
  2. Re-count option lengths manually
  3. Check explanation references match correctOption
  4. Stop and report if issues persist after 2 attempts

平台分布

Codex

36.12%
按下载量换算166

Claude

32.21%
按下载量换算148

Cursor

18.63%
按下载量换算86

Gemini CLI

9.41%
按下载量换算43

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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