手写试卷拍照批改诊断

SKILL教育学习

原名 试卷批改专家 · 标识 zhiyuan-paper-grading

教育学习 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

上传学生手写试卷或作业照片即可批改判分,讲解错题并分析错因,还能生成试卷分析报告和结构化诊断数据,帮你看清知识漏洞。

一句话选型结论

按资料字段整理

手写试卷拍照批改诊断是教育学习类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类教育学习 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_0f278d85/zhiyuan-ceping
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

教育学习
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_0f278d85仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量21.5 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

能做什么

0 项能力
上游给出的能力概览与适用场景
批改手写试卷作业错题讲解与归因生成学情分析报告

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
讲解知识点

按水平把知识点讲清楚。

出练习题

按章节生成练习与答案。

制定学习计划

按目标和时间排学习节奏。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在教育学习场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
手写试卷拍照批改诊断当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
食谱创建课堂课程 未标注权限 GitHub 仓库 25.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
语言学习 联网访问 ClawHub 市场 23.6 万 OpenClaw 有
learning 效率 只读 ClawHub 市场 19.2 万 OpenClaw 有
学习习惯 未标注权限 ClawHub 市场 10.2 万 OpenClaw 有
日语家教 只读 ClawHub 市场 8.2 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

21.5 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

志远试卷精批(试卷批改与学情分析)

把学生手写试卷照片 → 独立重批(忽略卷面红笔批注)→ 结构化批改报告(错因归因 + 类似练习题)→ 直接导出 PDF 汇报文件 → 可选录入统计看板。

交付物(一次批改必须产出这三样)

导出格式选项(报告成品只有这三种形态,默认 PDF):

格式 何时产出 文件名
PDF 默认,每次批改都产出 批改报告_<试卷名>.pdf
Word (.docx) 仅当用户说「要能改 / 存 Word / 发我 docx」 按用户指定,默认 ~/Desktop/试卷分析.docx
HTML 仅当本机没有任何 Chromium 内核浏览器、PDF 打印失败时的兜底,不作为成品交付 批改报告_<试卷名>.html

用户没提格式时,只交 PDF,不要反问要不要 Word/HTML。

  1. 批改报告 PDF(默认交付、最终形态):批改报告_<试卷名>.pdf,存工作区根目录。
    做法:先按 @templates/report-template.html 生成 HTML(临时文件),再用本机 Chrome 无头模式打印成 PDF,命令见「4. 写批改报告并导出 PDF」。对话里不把 HTML 当成果交付,PDF 才是成品。
  2. 三段总结(写在对话回复里,用户最关心,不可省略):
    - ① 知识定位:这份卷子是哪个年级、哪个知识板块/课程阶段,考查主线是什么
    - ② 错题归因:每道错题属于哪个章节/知识点不熟练、错在哪里、正确解法是什么
    - ③ 类似练习题:按每个错误知识点出 2–4 道同型题(附答案与依据),并给词汇/公式等需背诵清单
  3. 可编辑 Word 版本(仅当用户明确要求「保存 Word / 要能改 / 存桌面」时):走 tencent-docx 的 S3 转换链路。

交付时必须调用 present_files 打开 PDF;用户另外要了 Word 就再调用一次。

标准流程

1. 读卷

  • 用 Read 逐张读取照片;多张照片通常为同一份卷子的连续页,按顺序对应题号。
  • 顺手判读:科目、试卷名称、满分、页数、是否有老师红笔批注。
  • 若照片缺失(如作文页没拍),在报告中明确标注缺页,不猜内容。

2. 关键区域裁剪放大核对(精度模式)

何时必须做:字迹潦草、涂改多、批量多份、用户强调"仔细批",或某个答案直接影响判分。
何时可跳过:字迹工整清晰的单份卷子 → 走快速模式,一次读图直批。

  • 用托管 venv 的 Pillow 裁剪 + 放大(LANCZOS,2~2.6 倍)后重新 Read:
    /Users/wangfujun/.workbuddy/binaries/python/envs/default/bin/python
  • 若该 venv 缺 Pillow,先装:/Users/wangfujun/.workbuddy/binaries/python/envs/default/bin/pip install pillow
  • E1:Pillow / pip 都不可用时,macOS 用系统自带 sips 兜底:
    sips -c <高> <宽> --cropOffset <top> <left> in.jpg --out out.jpg && sips -z <H> <W> out.jpg
  • 其他环境无 sips 时,改为整体放大读取,不强行裁剪。
  • 临时脚本与裁剪图放工作区隐藏临时目录(如 .grading_tmp/),用完即删。
  • 必核对区域:选择题答案括号、填空/首字母填空答案行、完形与阅读的答案区、任务型转换、情景对话选项、作文答题区。
  • 区分笔迹:学生笔迹(黑/蓝)是判分依据;老师红笔批注(✓✗、圈划、分数)默认全部忽略,独立重批。
  • 高频歧义点清单:
  • 括号字母有改写痕迹(先写 A 后改 C)→ 放大看最后一笔
  • 单词拼写漏字母(secretary / secretay)
  • 连笔混淆(slowly / without、behind / beside)
  • 数字与字母混淆(1 / l、0 / O)
  • 有歧义且影响判分时:在报告与回复中写明「请老师核对 + 疑点在哪」,不擅自定论。

3. 独立重批

  • 忽略卷面红笔批注、红笔总分、老师的圈划,从零判分。
  • 计分口径见 references/report-structure.md(板块分、漏字母、未作答、作文的判定规则)。
  • 语音题等依赖印刷细节(划线字母、下划线位置)的题目:照片看不清印刷细节时,按发音规则判定,同时注明依据与存疑点。

4. 写批改报告并导出 PDF(默认交付)

  • 版式用 @templates/report-template.html(浅色、表格化、打印友好);七段结构固定,缺项可省略但顺序不变。
  • 每段的具体写法、话术模板、"先判断 X → 再选 Y"解题套路句式 → 读 @references/report-structure.md。
  • 错因归因分类、类似练习题命制规则、各学科常见陷阱 → 读 @references/error-taxonomy.md。
  • 先写 HTML 临时文件(放 .grading_tmp/批改报告_<试卷名>.html),再用本机 Chromium 内核浏览器无头模式打印成 PDF(已实测可用,无需额外安装依赖)。

第一步:按顺序探测浏览器,取第一个存在的(覆盖 macOS / Windows / Linux;Edge 与 Chrome 同为 Chromium 内核,参数完全一致):

BROWSER=""
for c in \
  "/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome" \
  "/Applications/Microsoft Edge.app/Contents/MacOS/Microsoft Edge" \
  "/Applications/Chromium.app/Contents/MacOS/Chromium" \
  "/c/Program Files/Google/Chrome/Application/chrome.exe" \
  "/c/Program Files (x86)/Google/Chrome/Application/chrome.exe" \
  "/c/Program Files (x86)/Microsoft/Edge/Application/msedge.exe" \
  "$LOCALAPPDATA/Google/Chrome/Application/chrome.exe" \
  "$LOCALAPPDATA/Microsoft/Edge/Application/msedge.exe" \
  "$PROGRAMFILES/Google/Chrome/Application/chrome.exe" \
  "$PROGRAMFILES(X86)/Microsoft/Edge/Application/msedge.exe" \
  "/usr/bin/google-chrome" "/usr/bin/chromium" "/usr/bin/chromium-browser" ; do
  [ -x "$c" ] && BROWSER="$c" && break
done
echo "BROWSER=$BROWSER"

Windows 上也可直接用 where chrome / where msedge 定位,把结果赋给 BROWSER。

第二步:打印 PDF($BROWSER 非空才执行):

"$BROWSER" --headless --disable-gpu --no-sandbox --disable-dev-shm-usage \
  --no-pdf-header-footer --print-to-pdf="批改报告_<试卷名>.pdf" "file://<HTML 绝对路径>"
  • --headless 与 --headless=old 二选一:新版 Chrome 已移除 old 取值,报错就换另一个,不要反复重试同一个值。
  • 360 / QQ / 搜狗等国产浏览器虽是 Chromium 内核,但不保证支持 --print-to-pdf,不纳入探测链。
  • 探测结果为空(整台机器没有任何 Chromium)→ 直接走 HTML 兜底,不要空转。

  • PDF 存工作区根目录,命名 批改报告_<试卷名>.pdf;确认文件已生成且非 0 字节后,present_files 打开预览。

  • 版式提示:模板自带打印样式;表格跨页处表头可能断开,接受当前版式,不做额外分页调优。
  • 临时 HTML 与 .grading_tmp/ 用完即删,只留 PDF。
  • 兜底:探测不到任何 Chromium 内核浏览器、或打印失败时,交付 HTML 并说明原因(一句话:本机缺少 Chromium 内核浏览器,已改为 HTML 版),同时在回复里给出完整三段总结,不让用户空手。

5. 可选:导出 Word(仅用户要求时)

  • 走 tencent-docx skill 的 S3 转换链路(html-to-docx 托管 venv),输出路径按用户指定,默认 ~/Desktop/试卷分析.docx。
  • 转换成功后立即 present_files 打开预览。
  • 注意:Word 是追加选项,PDF 仍是默认交付物。

6. 录入统计看板(可选,用户要求或说要累计错题时)

「志远教育·批改统计看板」https://grading-stats.app.workbuddy.host/ 收录每次批改的成绩与薄弱知识点。批改完给用户一行可直接按表单填写的字段:

学生姓名 / 班级 / 科目 / 试卷名称 / 日期 / 总分 / 得分 / 错题知识点(中文逗号分隔)/ 备注
  • 错题知识点直接采用报告第四段的"薄弱知识点"原文,保证与看板的薄弱点排行口径一致。
  • 作文未作答这类整体性问题也作为知识点标签写入(如「作文未作答」),便于看板统计。
  • 若用户已在用看板,提醒:新增记录后图表自动重算,无需人工统计。

6.5 对接学情报告系统(结构化 JSON,可选)

当用户说「生成报告数据 / 对接学情报告系统 / 输出给家长端报告用 / 给 zhiyuan-report / 要结构化数据」时,除 PDF 外,在回复末尾额外输出一个 ```json 代码块,供系统直接消费。字段如下:

字段 类型 说明 报告系统用途
student_name string 学生姓名 档案
subject string 科目 档案
exam_title string 试卷名称 档案
exam_date string 考试日期 YYYY-MM-DD 档案
total_score number 满分 得分结构主条(卷面得分 X / 满分)
score number 得分 得分结构主条
score_rate number 得分率 0–100(= score/total×100,取整) 得分结构面板主数字 + 「距目标线」进度条
textbook string 教材 / 课程 + 阶段 测评概况
grade_level string 对应公立学校年级 测评概况
main_points string[] 考查主线(3–5 条考点) 报告定位
sections array 板块 {name, score, full, rate, weak} 题型掌握度环形
difficulty_split object|null {basic:{score,full}, advanced:{score,full}},卷面能分基础/拔高才填,否则 null 六边形「知识基础 / 拔高能力」自动写入 + 得分结构「基础题 / 拔高题」分层条
points array 知识点 {l, v, weak},v = 0–100 掌握度 知识点环形
weak_points string[] 薄弱知识点(与报告第四段原文一致) 薄弱点标签
summary string 60–120 字试卷总结(系统「试卷总结」区展示) 试卷总结
bullets string[] 3–5 条可执行提升建议 提升建议

覆盖学段与学科(重要):本技能面向 K12 全学段全学科——小学 / 初中 / 高中,语文、数学、英语、物理、化学、生物、地理、历史、政治、科学、信息技术等任意科目,不限于系统内置的 6 个科目。判定口径:
- subject 写卷面真实科目名(如「地理」「高一物理」「小学英语」);系统按 subject 动态展示题型与知识点环形,不受预置科目限制。
- grade_level 写对应公立学校年级(如 二年级 / 七年级 / 高一),原样写入学生档案。
- sections / points 的名称直接取自卷面真实板块与知识点(听力 / 单选 / 完形 / 实验探究 / 材料分析…),系统原样展示,不强行套用「选择题/填空题/应用题」三档。
- 系统对未内置的科目会用中性骨架(选择题 / 填空题 / 解答题 + 核心概念 / 重点题型 / 综合应用)兜底空态,待粘贴本 JSON 后自动替换为真实数据。

数据流向(与系统对齐):本 JSON 是「试卷」数据源 → 班主任在系统导入(或粘贴)→ 系统自动算六维雷达与得分结构、起草诊断五块 → 班主任提交校长审核 → 校长同意发布后家长端才可见。课堂表现 / 作业 / 学习态度 / 综合素养 / 面谈评估由任课老师、班主任、面谈官在系统里人工填,不在试卷 JSON 内。

硬性约束:

  1. 不编造字段。课堂表现、作业完成、学习态度、综合素养、面谈评估这 5 项不在试卷批改范围内,一律填 null,由任课老师 / 班主任 / 面谈官在系统里人工填。
  2. points[].v 掌握度:优先用「该知识点总题数 − 错题数」÷ 总题数 × 100;若只能识别错题、没有该知识点总题数,按错题数估算(错 1 题→70,错 2 题→55,错 ≥3 题→40),并在 summary 注明「掌握度为估算」。
  3. sections 必须用卷面真实板块名(听力 / 单选 / 填空 / 完形 / 阅读 / 作文…),不要为了凑三档改成「选择题/填空题/应用题」;系统会按学科动态展示。
  4. JSON 必须能被 JSON.parse 直接解析:不放注释、不留占位符、不用中文引号。
  5. null 就是 null,不要用 ""、0 或「暂无」冒充。

示例:

{
  "student_name": "李明",
  "subject": "数学",
  "exam_title": "三年级上入学测评",
  "exam_date": "2026-10-18",
  "total_score": 100,
  "score": 86,
  "score_rate": 86,
  "textbook": "人教版三年级上",
  "grade_level": "三年级",
  "main_points": ["分数应用题", "图形几何", "统计图表"],
  "sections": [
    {"name": "选择题", "score": 18, "full": 20, "rate": 90, "weak": false},
    {"name": "填空题", "score": 24, "full": 30, "rate": 80, "weak": false},
    {"name": "应用题", "score": 22, "full": 30, "rate": 73, "weak": true}
  ],
  "difficulty_split": null,
  "points": [
    {"l": "数与代数", "v": 90, "weak": false},
    {"l": "图形几何", "v": 55, "weak": true},
    {"l": "应用题审题", "v": 60, "weak": true}
  ],
  "weak_points": ["图形几何", "应用题审题"],
  "summary": "本卷得分率 86%,基础计算扎实;失分集中在图形几何与应用题审题,属可短期突破板块。",
  "bullets": ["几何辅助线先讲模型再刷题", "应用题训练圈关键词再列式", "每周 2 次限时小测验收"]
}

6.6 诊断与规划起草(五大人工必写板块,可选)

学情诊断协同系统(zhiyuan-report)的报告经校长同意发布前,班主任必须填齐五项人工必写诊断(系统锁定必填,专家可起草但不代写、不锁定)。当用户说「起草诊断 / 帮我写优势待提升 / 生成诊断五块 / 阶段安排 / 家庭配合」时,在回复里额外输出如下 diagnosis JSON(可独立给出,也可与 6.5 的 paper JSON 合并到一个代码块):

起草必须代入 subject 与 grade_level:学科决定家庭配合建议与板块话术(如小学重习惯养成、高中重专题突破),年级决定语言深度;不要套用示例里的「数学」口吻,要覆盖 K12 任意科目。

字段 含义 系统落库 起草口径
advantages 优势 advisor.advantages 来自得分率≥80%、最强板块、课堂/作业良好项;缺失数据不编造
improvement 待提升 advisor.improvement 来自薄弱知识点、最弱板块、拔高/作业短板
conclusion 一句话结论 advisor.conclusion 60 字内,点明最值得突破的 1–2 块
stage 阶段安排 advisor.stage 未来 4 周可执行:每周 2 次、每次 30 分钟,逐周递进
family 家庭配合建议 advisor.family 按学科给可落地的家庭陪伴动作(参考系统 FAMILY_TIP)

示例(与 6.5 同一学生):

{
  "diagnosis": {
    "advantages": "本次数学测评得分率 86%,基础计算扎实;选择题表现最好(90%)。",
    "improvement": "失分集中在图形几何与应用题审题,其中图形几何掌握度仅 55%。",
    "conclusion": "数学基础较扎实,图形几何是下一步最值得突破的点,属稳步上升型。",
    "stage": "未来 4 周:第 1 周专攻图形几何;第 2 周应用题审题;第 3 周限时套卷;第 4 周验收。每周 2 次专项,每次 30 分钟。",
    "family": "每天 15 分钟口算 + 1 道应用题讲思路;周末用数学解决一个生活问题,让孩子当小老师。"
  }
}

硬性约束:

  1. 这 5 块是人工必写锁,专家只起草、班主任定稿,输出时明确标注「需班主任核对后发布」。
  2. 不编造:缺卷面明细时不写具体薄弱点,提示「请先粘贴试卷分析或精批 JSON」。
  3. JSON 必须可被 JSON.parse 直接解析(无注释、无占位符、无中文引号)。
  4. 与 6.5 的 paper 字段同源:薄弱点用报告第四段原文,保证口径一致。

7. 使用后复盘(自我修正,本机自动优化)

每次批改收尾时,执行一次轻量复盘,不额外增加用户操作:

  1. 自问三件事:本次有没有出现「本技能没写到」的情况?有没有判分被用户纠正?有没有步骤冗余或卡顿(如读图失败、裁剪无效)?
  2. 若有,在回复末尾加一段 🔧 技能改进建议(0–3 条),每条写清:现象 → 建议改成什么。无则省略该段,不写"无问题"凑数。
  3. 用户表示采纳("改吧/采纳/更新技能")时,当场用 Edit 修改本技能文件,并按语义化版本号递增:
    - 补坑、改错字、补触发词 → 次版本 +1(1.1.0 → 1.2.0)
    - 流程/结构级调整 → 主版本 +1(1.x → 2.0.0)
  4. 修改后必须重新打包校验(skill-creator 的 package_skill.py),保证技能包同步最新。
  5. 隐私红线:改进建议里不得出现学生姓名、成绩、照片内容等个人信息,只描述流程与规则问题。

> 说明:这一步只优化本机这份技能。已发布到市场、别人安装的副本不会自动更新,需要发新版本后由使用者在【我的技能】里点更新。

批量模式(一整个班多份卷子)

  1. 每份卷子独立走 1–6 步,报告按学生分文件命名:批改报告_<姓名>_<试卷名>.pdf。
  2. 全部批完后额外出一张班级错题分布表(同版式,同样导出 PDF):行=知识点,列=班级/学生,格=错误人次;末尾给"班级共性薄弱点 TOP3 + 讲评课建议"。
  3. 回复里先给班级汇总,再给个体差异(谁需要单独辅导)。

输出风格(志远教育场景偏好)

  • 表格化、信息密度高:能在表里说清的不用段落。
  • 套路句式:讲解用"先判断什么 → 再选什么",便于老师原样转述给学生。
  • 可落地:讲评建议按优先级排,先解决分值最大/最紧急的问题。
  • 合规:不承诺提分、不制造焦虑,只陈述本次卷面事实与可执行的改进动作。
  • NCE 新概念体系:知识点按课文 Lesson 标注,并换算成公立学校年级水平。
  • 未作答的整题(尤其作文)必须单独高亮,并给出"补交/补练"建议。

依赖与权限(上架审核要点)

  • 读取:用户上传/指定的试卷照片;写入:工作区报告文件(PDF)、临时 HTML、用户指定的 Word 输出路径。
  • 执行:在工作区临时目录里运行 Python 图片裁剪(Pillow,托管 venv);调用本机 Chrome 无头模式把 HTML 打印成 PDF(本地渲染,无网络请求,无外部 API,无密钥)。
  • 可选外部依赖:Word 导出依赖 WorkBuddy 内置技能 tencent-docx(其未安装时,不影响 PDF 交付,PDF 是默认交付物)。
  • 数据出去向:仅在用户要求录入统计看板时,给出可填写的字段文本,不自动上传。
  • 隐私:试卷照片与成绩属未成年人信息,不写入日志、不外传、不用于任何训练用途。

效率基线

模式 触发条件 做法 参考耗时
快速 字迹清晰、单份 一次读图直批 10 分钟内
精度 字迹潦草 / 用户强调准确 裁剪核对 4–8 个区域 15–25 分钟
批量 一个班多份 每份独立跑 + 班级汇总表 每份 10–25 分钟

省时要点:单份卷子优先快速模式;只在判分受影响的区域才裁剪核对,不做全页无差别放大。

常见坑(务必避开)

  • ❌ 把老师红笔的 ✓/✗ 当依据 → 必须独立重批。
  • ❌ 只看最终答案,不看解题过程 → 数学/物理类要检查步骤,算对但过程错也要指出。
  • ❌ 凭常识答阅读题 → 自己批改时也要回原文定位,避免把"常识上对"的选项判对。
  • ❌ 报告只罗列错题、不给解法 → 每个错点都必须有"错在哪里 + 正确解法 + 类似题"。
  • ❌ 直接给结论不给依据 → 存疑处标注"请老师核对",不擅自定论。
  • ❌ 临时裁剪文件留在用户桌面不清理 → 用完即删。

```

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
手写试卷拍照批改诊断怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_0f278d85/zhiyuan-ceping。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

手写试卷拍照批改诊断支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

手写试卷拍照批改诊断权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

手写试卷拍照批改诊断收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

手写试卷拍照批改诊断用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

热门专题

按场景挑技能
全部专题 →

技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。