三项独立技能,按需要下载后导入。 基础版做单页课件,工程版继续开发完整课程。
多学科互动教学 下载后导入
通用互动课程制作 让灵毫根据你的课程大纲,制作有知识点讲解、随堂答题和反馈的 HTML 课件。
适合谁 想把语文、数学、英语等课程做成网页互动课的老师;包内提供 9 学科配置参考。
准备什么 学科、年级、课程大纲、知识点、问题及教师确认的答案。
得到什么 本地浏览器可打开的 HTML 课件。包内附有课程列表、知识讲解、多轮答题的基础示例。
基础示例用关键词匹配给出反馈,不是 AI 语义评分。实时 AI 对话、复杂动画和进度保存需要另行制作。
v3.1 · ZIP · 31.8 KB · 已补充导入识别信息
使用示例 请使用 course-generator,根据我提供的学科、年级和课程大纲,制作一节本地可打开的互动 HTML 课。包含 3 个知识点、3 道随堂题和答题反馈,题目与答案先按材料核对。交付真实 HTML 文件和打开方法;本次不接入实时 AI 对话、不部署到公网。未实现或未验证的功能请说明。
化学互动教学 下载后导入
化学互动课程制作 · 基础版 围绕化学概念制作讲解与问答,让学生边看、边听、边练习。
适合谁 制作化学知识讲解与随堂练习的老师;附带“溶解与乳化”示例。
准备什么 已确认的教材版本、课程大纲、化学概念、例题与答案。
得到什么 本地 HTML 化学课件。基础示例包含 3 个知识点、3 道题与浏览器朗读按钮。
朗读取决于浏览器与系统语音支持。示例按原样关键词匹配,不自动识别化学式同义词;不包含完整 Rachel 动画或 AI 对话后台。
v3.1 · ZIP · 21.4 KB · 已补充导入识别信息
使用示例 请使用 chemistry-course-generator,根据我提供的教材版本和“溶解与乳化”课程材料,制作一节本地可打开的 HTML 化学课。包含知识讲解、浏览器朗读按钮、3 道随堂题和反馈。核对化学术语与答案,说明关键词判分的限制;没有依据的教材页码不要编造。本次不接入 AI 对话、不部署到公网,交付真实文件与打开方法。
九年级化学 · 完整工程 新增 · 下载后导入
上教版九年级化学课程制作 · 完整工程版 沿着“知识讲解 → 动画探索 → 互动练习 → 情景问答”,在已有课程工程上继续制作自己的化学课。不只是基础 HTML 示例。
22 节示例课66 个知识点330 道互动练习52 个动画函数
适合谁 需要复杂动画、混合题型、学习进度和可扩展 AI 问答的化学老师与课程制作团队。
准备什么 手头教材的准确版本与目录、课程目标、教师核对后的知识和答案。源工程使用“沪教版”标识,须与实际“上教版”教材对应核对。
得到什么 可导入技能、完整前端源码、22 课示例数据、动画库、本机 AI/语音后端、运行说明和检查工具。已移除私人照片与内部部署资料。
课程范围 第 7–9 章相关内容,以及基础实验 6、7 和八年级实验复习;不代表九年级全册覆盖。
工程版需要 Python 本机服务,不是双击即用的单页课件。AI 与语音需联网,AI 要配置自己的模型;部分源题答案与解析存在矛盾,须教师修订后授课。已验证导入、资源和本机服务,不等于逐课教学或动画效果验收。
2026.09.22 公开整理版 · ZIP · 337.4 KB · 含单一技能入口与本机运行说明
使用示例 请使用 chemistry-teacher-course,先读取包内课程指南和运行说明,把工程复制到新的工作目录。根据我提供的教材与课堂目标,修改“溶液的酸碱性”这一课,保留知识讲解、动画、混合练习和问答结构。先核对概念、答案和解析,列出待老师确认的问题;检查本机运行与资源完整性。暂不配置付费 AI、不上传学生信息、不发布到公网。交付工程文件、打开方法和真实检查结果。
下载之后,怎样开始?
导入 ZIP,不必先解压 打开灵毫“技能 → 添加技能 → 导入文件”,选择刚下载的 ZIP。三项技能分别导入,按需要选择即可。
审阅后确认安装 核对技能名称、简介与附带文件,再点击安装。它们是额外导入的技能,不会替换原有的五项标准技能。
给大纲,先做一节课 新建会话,复制对应技能示例并提供材料。基础版生成后打开 HTML;完整工程版先让灵毫读取运行说明、配置本机环境,再检查讲解、动画与练习。
技能包、示例与生成结果是三件事 制作新课需要灵毫中可用的模型和文件操作能力。前两项基础版只补充了导入名称与简介,附带 HTML 示例不需要服务器;完整工程版经过公开整理,需按包内说明运行本机服务,AI/语音另行配置。不包含账号、密钥,也不会自动部署网站。
已检查导入与资源完整性,不代表完成所有课程的生成、动画视觉或课堂验收。教材范围、科学结论、实验安全与评分仍需老师审核;上传材料前请确认授权并去掉学生个人信息。
在灵毫的“技能”中选择对应中文名称。 生成的教学内容仍需老师核对。
备课教研 内置技能
备课教案助手 把教材和目标,整理成一节时间安排清楚、能检查学习效果的课。
准备什么 教材片段、年级、课时、学生已有基础。
得到什么 教学目标、课堂活动、提问与检查点、课时安排。
使用示例 请使用“备课教案助手”,为三年级学生设计一节 40 分钟的“分数初步认识”课。我会提供教材片段和学生已有基础。请安排每个环节的时间、课堂提问与理解检查;材料中没有的内容请标为补充建议。
看完整备课案例 →
课件制作 内置技能
一课三件套 围绕同一节课,准备相互对应的课件、教师讲稿和学生练习单。
准备什么 已确认的教案或旧课件、授课对象、课时与交付要求。
得到什么 可编辑 PPTX、教师讲稿 DOCX、学生练习单 DOCX。
需要应用内文件导出能力;不承诺旧模板、动画或复杂公式原样还原。请在 WPS/Office 中检查排版。
使用示例 请使用“一课三件套”,把我提供的已确认教案整理成授课 PPTX、教师讲稿 DOCX 和学生练习单 DOCX。三份材料的章节、活动与题号保持一致;完整答案只放在教师讲稿里。请检查文件是否真实生成,缺少导出能力时明确告诉我。
看课件与讲稿制作步骤 →
分层练习 内置技能
分层练习与错题变式 围绕同一个知识点,为不同学习进度准备练习,并把答案单独整理。
准备什么 知识点、例题或匿名错题、学生已学范围。
得到什么 基础/巩固/挑战题组、错题变式、独立答案与解析。
使用示例 请使用“分层练习与错题变式”,根据我提供的知识点和匿名错题,设计基础、巩固、挑战三组练习,每组 3 题。不超出已学范围,说明每组的练习目的,答案与解析单独整理。不要根据这些样本给学生贴能力标签。
看分层练习案例 →
作业讲评 内置技能
作业讲评与反馈 从匿名作业中找出值得讲清楚的问题,形成下一次课堂可用的讲评稿。
准备什么 匿名作业样本、标准答案、老师确认的评分标准。
得到什么 错误归类、讲评重点、针对性练习与反馈草稿。
看不清的内容标为待核;样本不代表全班,AI 建议不代替正式评分。
使用示例 请使用“作业讲评与反馈”,对照我提供的标准答案与评分标准,整理这些匿名作业样本中的共性错误,生成 10 分钟讲评提纲和针对性反馈草稿。看不清的内容请标为待核,不推断全班情况,不直接确定学生的正式成绩。
看作业讲评与反馈案例 →
家校沟通 内置技能
课后小结与家校沟通 把真实课堂记录,变成家长看得懂、知道如何配合的沟通草稿。
准备什么 课堂记录、老师确认的学习表现、家庭练习安排。
得到什么 课堂小结、家庭练习建议、家长沟通草稿。
不编造学生进步,不作成绩保证;先由老师审核,不自动发到家长群。
使用示例 请使用“课后小结与家校沟通”,根据我提供的真实课堂记录,写一份简洁的家长沟通草稿,包含本次学习内容、已确认的课堂表现和家庭练习建议。缺少事实的地方请标为待补充,不作成绩承诺,不发送消息,等我审核。
看课后反馈案例 →
在灵毫中选技能 先配置可用模型。在“技能”中确认已启用,也可以在输入框输入 /,搜索中文技能名。
把自己的材料交给它 复制上方示例并替换信息,提供课程、对象、课时和材料。要读取知识库或会议资料,先完成对应连接与授权。
核对后再使用 检查知识、题目、答案与排版。缺少依据的内容先补齐;写入外部文档或发送消息前,确认内容和范围。
以下是原作者资源,不是“全部已内置”。 多数为英文页面;先看用途,再决定是否需要。
进阶制作工具:给有技术支持的教研团队 以下是制作组件或独立平台,不是老师需要逐个安装的灵毫技能。
MarkItDown · 整理课程资料 把 Word、PPT、PDF 等转成便于 AI 阅读的文本,不保留原页面版式。未作为该组件内置,需配置转换环境。
查看 MarkItDown(新窗口) ↗
PptxGenJS · 按规则制作课件 用程序生成可编辑 PPT,适合有模板开发能力的团队。未内置;不是任意旧课件的无损编辑器。
查看 PptxGenJS(新窗口) ↗
python-pptx / python-docx · 文档制作组件 灵毫文件导出已复用的底层组件。普通老师无需单独安装;开发者可据此制作 PPT 与 Word 文档。
DeepTutor · 资料驱动的学习工具 独立的 AI 辅导、资料检索与练习平台,供教研团队研究流程。未接入灵毫,需要另外部署与配置模型服务。
查看 DeepTutor(新窗口) ↗
Manim · 数学动态演示 用程序制作函数、几何等数学动画。未内置,需配置渲染环境;运行代码前检查安全性,成片需核对数学结论。
查看 Manim(新窗口) ↗
来源、使用范围与资料保护 内置技能已做中文教学流程适配,部分方法来自 Microsoft prompts-for-edu,以及 Lilach Mollick 与 Ethan Mollick 的教师提示词。具体署名与许可见应用技能目录中的 ATTRIBUTION.md 和 LICENSE-MIT;上游作者不为灵毫或课堂效果背书。
外部资源仅链接到原作者页面,没有在此重新打包。使用、改编或分发前,请核对该资源及其素材、依赖的当前许可。不要把公开可看等同于可以任意复制。
教材与学生作品需取得适用授权;学生姓名、联系方式、成绩等信息应先脱敏。使用外部模型时,必要资料可能发送至所选模型服务,请遵守机构的数据使用规则。连接成功不代表可以读取所有资料或自动发送消息。