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把单词变成画面：上传词表，自动生成英语场景闪卡
Words Flashcard：让 AI 画场景、系统管教学事实，批量产出含英文/IPA/中文/标签/连接线的场景闪卡
英语场景闪卡
多 Agent 适配
学科年级不限
📖 它是什么
Words Flashcard（仓库 chaogevision/words-flashcard）是一套用于生成英语场景闪卡的 AI Skill。你把教材词表、自定义单词、短语或主题词汇交给它，它会分析词义、词类和场景关系，把适合放在一起的词组织成自然画面，再生成包含 英文、IPA、中文释义、视觉标签和语义连接线的学习卡片。它不限定年级，也不限定教材——儿童启蒙、小初高教材、CET/IELTS/TOEFL、日常生活、旅游/商务/科技等主题词汇都可以。
核心原则一句话：「AI 负责画场景，确定性系统负责教学事实」。AI 画人物、环境、动作、道具、氛围和插画；系统负责英文单词、IPA、中文、标签、连接线、Card ID 和 QA 检查——从而避免"直接让图片模型生成带文字的闪卡"常出现的单词写错、标签太小、连接线指错、画风漂移、换平台不一致等问题。整套流程是 Vocabulary → Scene → Flashcard 的生产管线，并支持 OpenAI/Codex、豆包工作、千问办公等多个 AI Agent（通过 Adapter 适配）。
项目当前处于早期阶段（Skill Protocol 2.2.2、Agent Contract 1.0），2026-10 开源、Python 实现，含 Demo Gallery 与 Golden Set 视觉基准。使用它不需要改代码——把仓库交给你的 Agent，让它按 SKILL.md 执行即可。
📎 仓库：github.com/chaogevision/words-flashcard
✨ 核心亮点
🖼️
场景化闪卡
把孤立的单词组织成自然场景，一个画面理解一组词的关系
🧠
AI 画场景，系统管事实
英文/IPA/中文/标签/连接线由确定性系统保证，减少 AI 写错字
📚
词表即事实源
教材、CSV、Excel、截图、自定义词均可；以你的数据为准
🤖
多 Agent 适配
Codex / 豆包工作 / 千问办公 等平台共用一套生产标准
🖥️ 环境要求
| 方式一（推荐） | 无需本地环境：把仓库交给 Claude Code / Codex / 豆包工作 / 千问办公 等 Agent 执行 |
| 方式二（Clone） | git clone + 一个 Agent；可选 Python 跑校验工具 |
| 校验工具 | python tools/validate_package.py . --strict（应输出 PACKAGE VALIDATION: PASS） |
| 关键依赖 | 你的 Agent 的图片生成能力 + 文件处理能力（读词表/截图/PDF） |
🚀 上手步骤
① 把仓库交给你的 Agent（最快）
请按照这个仓库中的 SKILL.md 执行。推荐读取顺序：SKILL.md → AGENT_CONTRACT.md → ADAPTER_ROUTING.md → 当前平台对应的 Adapter。Agent 会据此进入 Stage 01–11 完整生产流程。
② Clone 仓库并校验（可选）
git clone https://github.com/chaogevision/words-flashcard.git
cd words-flashcard
python tools/validate_package.py . --strict正常应看到 PACKAGE VALIDATION: PASS，然后让 Agent 从 SKILL.md 开始执行。
③ 输入词表
airport
passport
boarding pass
luggage
departure也可以是 dog/cat/bird/fish/rabbit（会被组织成 Pets｜宠物 场景）。系统会整理英文/IPA/中文字段、确认事实源、按自然场景分组、决定每个词的视觉表达方式。
④ 拿到闪卡并复核
Agent 生成无教学文字的场景插图 → 加入英文/IPA/中文标签 → 添加语义连接线 → 文本+语义+视觉 QA → 输出 Approved Flashcard。可打印、复习、批量制作或继续扩充。
效果预览（仓库真实 Demo 示例图）
以上为仓库 Demo Gallery 中的真实成品示例（词表→场景→闪卡的产出效果）。
关键信息速查
| 接入方式 | 把仓库交给 Agent，说"请按照 SKILL.md 执行" |
| 输入 | 教材词表 / 自定义单词 / CSV·Excel / 截图 / PDF |
| 输出 | 含英文/IPA/中文/标签/连接线的场景闪卡 |
| 支持平台 | OpenAI/Codex、豆包工作、千问办公；其他可接 Generic Adapter |
| 校验 | python tools/validate_package.py . --strict |
🎯 典型玩法
👶 儿童英语启蒙：常见词做成可爱场景闪卡，看图认词
📚 教材词汇：小初高教材词表一键转课堂闪卡
🎓 考试词汇：CET / IELTS / TOEFL 词表批量做视觉记忆卡
🖨️ 课堂/家长打印：看图说词、复习、打印学习素材
🏭 教辅批量生产：统一风格、可 QA、可批量产出的视觉学习资产
🤖 Agent 工作流：在 Codex / 豆包工作 / 千问办公 里搭批量闪卡流程
📊 和同类做法比
| 直接让图片模型生成带文字的闪卡 | 单词/IPA/中文易写错、标签太小、连接线指错、画风漂移、换平台不一致 |
| 静态单词卡 | 只有孤立单词，没有场景理解，枯燥难记 |
| Words Flashcard | AI 画场景 + 系统管教学事实 + QA 校验，稳定可批量、跨平台一致 |
原理一句话：把"画图"和"写教学字"拆开——AI 只负责场景画面，英文、IPA、中文、标签、连接线、Card ID 与 QA 由确定性系统生成和校验；不同词类用不同表达（具体物体直接指认、动作靠人物动作、关系靠对象之间、抽象词靠整体场景），避免 AI 直接生成教学文字带来的错误。
❓ 常见问题
Q：这是什么？是单词卡 App 吗？
不是 App，是一套 AI Skill（生产规则 + Adapter），让 Claude Code / Codex / 豆包工作 / 千问办公 等 Agent 把词表自动生成场景闪卡。
Q：一定要用某一本教材吗？
不用。它不限定年级也不限定教材，教材、自定义词表、CSV/Excel、截图、PDF 都能用；以你提供的数据为准（Source of Truth）。
Q：为什么不像直接画一张单词卡？
直接让图片模型生成带文字的闪卡容易写错单词/IPA/中文、标签太小、连接线指错、画风漂移。Words Flashcard 让 AI 只画场景、确定性系统管教学事实并做 QA。
Q：支持哪些单词类型？
具体物体/地点直接指向对象；动作靠人物动作表达；关系/所属/对比靠对象间关系；抽象词靠整体场景理解。不同类型用不同视觉表达。
Q：需要会编程吗？
不需要。正常使用就是"把仓库交给 Agent + 提供词表"；只有想开发/改 Adapter 才需要看代码。
Q：能批量生产吗？
可以。它面向教辅/教育团队设计成可 QA、可批量、统一风格的生产管线，含 JSON Schema 与 QA 规则。
Q：当前成熟度如何？
项目 2026-10 开源，较新（GitHub 目前 7 Star）。已含 Stage 01–11 完整流程、Demo Gallery、Golden Set、多平台 Adapter 与 Package Validator，适合尝鲜与定制。
📎 GitHub 搜索 chaogevision/words-flashcard
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