GNU General Public License v3.0

项目介绍

liuyuexi1987/shenlun-review-pro 是一个托管在 GitHub 上的开源项目,主要使用 Python 编写,采用 GNU General Public License v3.0 许可证,目前获得 108 个 Star、6 次 Fork。

仓库全名
liuyuexi1987/shenlun-review-pro
开源许可证
GNU General Public License v3.0
Star 数
108
Fork 数
6
未关闭 Issue
1

README 摘要

申论复盘一体版 面向申论学习者的题目解析与作答批改助手。它会先拆清题干要求,再回到材料建立得分点,最后按考场答案的方式讲解、评分和修改。 关键词:申论、公考、公务员考试、国家公务员考试、申论复盘、申论批改、申论解析、材料分析、作答评分、申论提分、AI 学习助手。 适用于归纳概括、综合分析、提出对策、贯彻执行、申发论述等题型;支持单题、整套试卷、参考答案对照、图片和 PDF。 许可证:GNU GPL v3.0(仅限 v3.0)。再分发或修改本项目时,请保留许可证文本、版权声明和对应源码。 安装 这是 GitHub 多智能体版本,包含完整 Skill、固定 MCP Server 和安全执行 Hook。RedSkill 商店版位于独立项目 shenlun-review-skill,不会被本仓库覆盖或更新。 要求:Git、Python 3.10 或更高版本。 WorkBuddy 将下面这句话直接发给 WorkBuddy: Codex…

完整内容见 GitHub 原始 README 或本页 。

常见问题

shenlun-review-pro 用什么语言开发?

主要使用 Python 编写,采用 GNU General Public License v3.0 许可证,目前有 108 个 Star。

shenlun-review-pro 可以免费商用吗?

仓库标注的许可证为 GNU General Public License v3.0,商用前请先阅读仓库 LICENSE 文件确认授权范围。

如何获取 shenlun-review-pro 的源码?

可以直接克隆仓库:git clone https://github.com/liuyuexi1987/shenlun-review-pro.git,默认分支为 main;安装与运行步骤见仓库 README。

shenlun-review-pro 最近还在维护吗?

仓库最近一次更新为 8月3日,当前有 1 个未关闭 Issue;Star 数为 108,可作为社区活跃度的参考。

语言占比

CSS
HTML
Python

README

申论复盘一体版

面向申论学习者的题目解析与作答批改助手。它会先拆清题干要求,再回到材料建立得分点,最后按考场答案的方式讲解、评分和修改。

关键词:申论、公考、公务员考试、国家公务员考试、申论复盘、申论批改、申论解析、材料分析、作答评分、申论提分、AI 学习助手。

适用于归纳概括、综合分析、提出对策、贯彻执行、申发论述等题型;支持单题、整套试卷、参考答案对照、图片和 PDF。

许可证:GNU GPL v3.0(仅限 v3.0)。再分发或修改本项目时,请保留许可证文本、版权声明和对应源码。

安装

这是 GitHub 多智能体版本,包含完整 Skill、固定 MCP Server 和安全执行 Hook。RedSkill 商店版位于独立项目 shenlun-review-skill,不会被本仓库覆盖或更新。

要求:Git、Python 3.10 或更高版本。

WorkBuddy

将下面这句话直接发给 WorkBuddy:

请安装 https://github.com/liuyuexi1987/shenlun-review-pro 中的“申论复盘一体版”WorkBuddy 完整插件;安装完成后完全退出并重启 WorkBuddy,再新建任务确认申论 Skill 和 MCP 工具已加载。

Codex

将下面这句话直接发给 Codex:

请安装 https://github.com/liuyuexi1987/shenlun-review-pro 中的“申论复盘一体版”Codex 插件;安装完成后新建任务,确认申论 Skill 和 MCP 工具已加载。

安装后先这样测试

将下面这段直接发给 WorkBuddy 或 Codex:

请确认已加载“申论复盘一体版”Skill,并检查申论 MCP 工具是否可用。
随后用申论技能解析这道题:

【题干】根据给定资料,概括主要做法。(10分)
【给定资料】某地整合部门事项,建立一站式服务平台;工作人员主动上门代办,群众办事时间明显缩短。

正常情况下,智能体会识别申论 Skill,并用材料提取要点。之后就可以按“题干+材料”解析,或按“题干+材料+作答”批改。

Claude Code

将下面这句话直接发给 Claude Code:

请安装 https://github.com/liuyuexi1987/shenlun-review-pro 中的“申论复盘一体版”Claude Code 插件;安装完成后重启 Claude Code,并确认申论 Skill 和 MCP 工具已加载。

TRAE

将下面这句话直接发给 TRAE:

请安装 https://github.com/liuyuexi1987/shenlun-review-pro 中的“申论复盘一体版”TRAE 插件到当前项目;完成后确认申论 Skill 和 MCP 工具已加载,且不要覆盖项目中已有的 MCP 配置。

你可以怎么用

解析模式

适合只提供题目和材料、还没有自己的作答。

  • 有参考答案:结合参考答案和原材料,分析题干、提取要点、讲解组织方法。
  • 无参考答案:根据材料独立提取得分点,并给出示范答案。
用申论技能解析下面这道题。

【题干】
……

【给定资料】
……

完整解析会讲清题干责任、题型判断、材料找点、同类合并、字数压缩、考场组织、易错点和示范答案。题目没有提供分值时,只解析,不擅自评分。

批改模式

适合已经提供题目、材料和自己的答案。

  • 有参考答案:对照参考答案和材料,逐条批改,指出命中点、遗漏点和表达问题。
  • 无参考答案:依据材料独立建立评分标准,分析答案质量并给出建议分。
用申论技能批改下面的作答。

【题干】
……

【给定资料】
……

【考生作答】
……

批改会回到材料逐条核对:考生原句对应什么依据、命中是否完整、缺少哪些限定、怎样直接改写。最后才给出档位、档内上中下位、建议分数区间和置信度;这属于经验校准建议,不是官方固定扣分表。

提供参考答案后批改

参考答案可以帮助稳定点池,但不是唯一标准答案。推荐补充:

【参考答案】
……

系统会先把参考答案作为候选骨架,再回材料核验:参考答案遗漏的材料点会补回;同一功能被拆得过碎的内容会合并;考生即使没有使用参考答案原词,只要材料要点写对,仍会正常计入。

整套试卷

上传整套 PDF 或长文字后,直接说:

这是整套申论试卷,先处理第 1 题。

之后可以继续说“解析第 2 题”或“批改第 2 题”。如果希望整卷逐题处理,请明确说“按题号逐题完整解析”。

怎样发题最容易得到好结果

文字题

小题推荐使用这个结构:

【题干】……
【给定资料】……
【参考答案】……(没有可省略)
【考生作答】……(做解析时可省略)

图片和 PDF

可以直接上传题目截图、答题纸照片、参考答案截图或整套 PDF。若只处理一道题,最好同时写明题号;手写字或图片看不清时,会标记待核对,不会凭猜测判定材料外内容或漏点。

不同题型重点

  • 归纳概括:先判断要概括的是做法、问题、效果还是启示,再合并同功能内容。
  • 综合分析:完成“解释含义—分析关系或原因—结合材料论证—得出结论或做法”的链条。
  • 提出对策:区分“提出措施”和“概括材料中已有做法”,避免把常识对策写进概括题。
  • 贯彻执行:同时看文种、身份、对象、目的和题目明确要求的格式,不套固定模板。
  • 申发论述:先拆关键词和关系,再看总论点、分论点、论据分析是否形成闭环。

你会看到什么

一次完整解析或批改,至少会回答:

  • 题目到底问什么,哪些词决定答题方向;
  • 核心要点分别来自哪段材料,哪些内容应合并或舍弃;
  • 考生写到了什么、还缺什么,以及怎样改最直接;
  • 答案是否混淆做法、结果和背景,是否写入材料外内容;
  • 最终档位、建议分数和优先改进方向。

常用口令

用申论技能解析这道题。
用申论技能批改我的作答。
参考下面这份答案批改,但请回材料核验点池。
逐句点评我的答案,不要只给总评。
这是整套试卷,先完整处理第 1 题。

开发与验证

python3 scripts/build_integrations.py
python3 -m unittest discover -s plugins/shenlun-review/skills/shenlun-review-pro/tests -v
python3 -m unittest discover -s tests -v

申论规则、评分引擎和 MCP 只维护在 plugins/shenlun-review/skills/shenlun-review-pro/。dist/ 是可选离线构建产物,不是安装前提。

使用边界

申论评分没有统一公开的逐字逐点官方算法,建议分数用于定位问题和比较进步,不能替代真实阅卷分数。材料不完整、OCR 不清楚或参考答案与题目不匹配时,会保留不确定性,不为给出确定分数而编造材料依据。

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