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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-24 · 当前星标 ★ 2739
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 3 环境(用于运行 data 校验脚本)
- git(获取仓库代码)
- 可执行 bash 脚本的类 Unix 环境(macOS/Linux 或 WSL)
- 部署静态页需要 Cloudflare Pages 项目权限,项目名须为 cn-math-taxonomy
安装与启动步骤
-
1获取仓库代码
把数据集仓库克隆到本地,后续的校验脚本和部署脚本都在仓库里。
git clone https://github.com/xiaoyang111222/cn-math-taxonomy.git -
2进入项目目录
切换到仓库根目录,脚本路径为 scripts/ 下的相对路径。
cd cn-math-taxonomy -
3运行数据校验
检查 JSON 合法、id 唯一、字段齐全、边两端存在、无环等;全部通过才返回 0。
python3 scripts/validate.py -
4严格校验课标映射
默认 standards 为空只告警;需要当作错误处理时加环境变量重跑。
STRICT_STANDARDS=1 python3 scripts/validate.py -
5部署静态站点
脚本会打包页面与用到的数据文件,发布到 Cloudflare Pages 的 main 生产分支。
./scripts/deploy-cf.sh -
6在线查看诊断
用浏览器打开演示链接,查看按先修边回溯的前置诊断效果。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
STRICT_STANDARDS | 否 | 设为 1 时,正式知识点的 standards 为空会被判为错误而非警告。 | 1 |
Pages 项目名 | 否 | 部署脚本发布的目标项目,README 中为 cn-math-taxonomy。 | cn-math-taxonomy |
部署分支 | 否 | 发布到 Pages 的 main 生产分支,脚本已固定该目标。 | main |
如何确认成功
执行 python3 scripts/validate.py 后输出 VALIDATION PASSED 且退出码为 0,即表示数据自检通过。
常见问题
Q:校验脚本报错怎么排查?
A:按输出定位:先看 JSON 语法与 id 是否重复,再看边的两端是否存在、是否有自环或环路,环路会直接打印出来。
Q:standards 为空会失败吗?
A:默认只告警,最多打印 30 个;设置 STRICT_STANDARDS=1 后才会当作错误并返回非 0。
Q:部署脚本需要提前准备什么?
A:本机需已具备 Cloudflare Pages 的发布权限,并且存在名为 cn-math-taxonomy 的 Pages 项目。
Q:数据可以直接商用吗?
A:README 说明这是 AI 生成的初稿,部分课标条目仍标注待核,使用前需自行复核准确性。
注意事项
- 仓库名仍是 cn-math-taxonomy,但内容已扩展为数学、英语、物理三科独立图谱
- 英语与数学不连边,物理单独成图,跨科关联写在 mathLinks 字段中
- 部署脚本只更新静态页,不会改动 VPS / Caddy;截图和出题批次不打包
- 数据为 AI 生成初稿,部分课标条目待核,正式使用前请人工复核
核心亮点
- 知识点、先修边、题目三层结构完整,直接可用的结构化数据,省去从教材手工抽取的成本
- 覆盖小学到高中三个学科,并显式对齐课标,便于做学段衔接和跨年级路径规划
- 先修边支撑前置诊断,能沿依赖链回溯薄弱点,比单纯按章节刷题更有针对性
不足之处
- 题目量相对知识点偏少,平均每知识点约 4 题,诊断精度受限于题量覆盖
- 先修边与课标映射的标注质量依赖人工整理,缺少公开的校验或评测基准
- 仅覆盖数学、英语、物理三科,语文、化学等主科缺失,难以支撑全科产品
适用场景
- 自适应学习系统:根据答题结果沿先修边回溯,生成个性化补弱路径
- 错题归因与学情报告:把错题映射到知识点及其前置依赖,输出薄弱环节分析
- AI 家教或题库产品的知识底座:为题目推荐、知识点检索、学习计划编排提供结构化数据
替代项目
assistments、openstax、khan-exercises
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