Q刷题智能录题助手

在工程团队维护在线题库或考试系统时，最繁琐的往往不是算法本身，而是题目数据的持久化与格式化。特别是当题干包含数学公式、代码片段或多媒体内容时，手动录入不仅效率低，还容易出现 Markdown 渲染错误和转义问题。这个技能主要解决如何通过脚本化手段，将结构化的题目数据安全、批量地写入 Q刷题 平台。

工作原理

该技能本质上是一个封装了 REST API 的 CLI 工具，核心逻辑由 scripts/exam-api.mjs 承担。它将自然语言指令转化为具体的 HTTP 请求，支持从空间、题库到章节、题目的完整 CRUD 操作。

关键能力

• 标准化的内容格式：强制约定了 stem、analysis_text 等字段必须使用 Markdown 语法。对于数学公式，遵循 LaTeX 标准（如行内公式 $x^2$，独立公式 $$...$$）；对于代码，则使用标准反引号语法，确保前端渲染一致。
• JSON 驱动的输入：所有题目创建通过 questions create 命令进行，用户只需构建符合特定模板的 JSON 传入即可。这种方式非常利于配合脚本处理批量数据。
• 清晰的错误处理：遵循 Unix 约定，正常结果以 JSON 格式输出到 stdout，错误信息（含 error 和 code）则输出到 stderr 并返回非零退出码，方便在 CI/CD 流程中进行逻辑判断。

处理流程

1. 脚本首先检查环境变量 EXAM_API_KEY 以进行鉴权。
2. 根据用户意图（例如导入一份文档），将其拆解为针对不同题型（如 SINGLE_CHOICE、COMPOSITE）的 JSON 数据结构。
3. 调用底层 API 接口，将数据按章节批量落库。

适用边界与注意点

• 需要有效的 API Key：这是调用服务的硬性门槛，未配置密钥时所有命令都会失败。
• 格式规范必须严格遵守：如果 JSON 中包含未转义的特殊字符或错误的 Markdown 标记，可能会导致题目内容在客户端解析异常。
• 仅作为数据通道：该技能专注于数据的增删改查，不涉及题目的逻辑推理或内容的自动生成，它只是一个高效的“搬运工”。