英语词汇深度解析 PDF 生成器（词根/联想/搭配）

你在解决什么问题

备考或精读时，你往往只有一份 OCR 或 Markdown 里的生词表：单词和释义挤在一起，缺少音标、词根拆解和可记忆的联想。手工查词典再排版成可打印材料，既慢又难保证格式统一。这个技能把「抽词 → 结构化解释 → 出 PDF」串成一条可重复的工作流，面向长词表和打印阅读场景。

工作流与核心能力

1. 抽取词表：用 scripts/parse_vocab.py 解析 Markdown，输出带 id、word、meaning、status、details 的 JSON。若输入只是纯文本列表，需先转成同一 JSON 结构。
2. 分批生成详解：受上下文限制，长列表必须分批（例如每批 20～30 词），只处理 status 为 pending 的项。每条词应包含：

- phonetic：音标
- root：词根与 affix 拆解
- cognates：2～3 个同源词
- mnemonic：谐音或联想小口诀

1. 排版输出：将结果填入 HTML 模板，采用双栏网格，在尽量省纸的前提下生成可打印 PDF。

设计上强调：词根与音标要语言学上准确；联想要好记、不必强行押韵；微故事或例句要能体现真实用法。

适用边界与注意点

• 输入最好是 Markdown 表格；非结构化文本需要你自行写解析脚本对齐 JSON 格式。
• 词表很长时不要一次性让模型解释全部词汇，否则容易截断或质量下降。
• 技能侧重「解释 + 紧凑 PDF」，不负责 OCR 本身；OCR 质量仍会影响抽词准确率。