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Phase 0-2: Schema cleanup, typed relations, event-driven automation

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- Phase 0: AGENTS.md cleanup (dedup quotes, renumber sections, merge qmd)
- Phase 1: typed relations (manage-relations.py, graph-search.py, check-staleness.py, detect-conflicts.py)
- Phase 2: frontmatter validator, weekly lint, knowledge promotion, git hooks
- Fix .gitignore to track tools/ and .githooks/
- Fix git remote URL (remove plaintext token)
- New wiki pages: 504 pages, 34 raw sources
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hehaiguang1123
2026-07-01 08:05:43 +08:00
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raw/教育AI研究/高等教育AI专题-自动化工作流配置v3.md
+345
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@@ -0,0 +1,345 @@
---
created: 2026-04-20
title: 高等教育AI专题自动化工作流配置
tags: [高等教育, 教育AI, 自动化]
category: 高等教育AI专题
---
# 高等教育AI专题自动化工作流配置
> **版本**：v3.0-高等教育专项
> **创建时间**：2026-04-20
> **背景**：新自动化工作流 v2.0 过于通用，现聚焦高等教育AI专题
> **目标**：匹配 W18-W21 研究节奏，支持全球高校知识图谱建设
---
## 一、专题自动化优先级
### 1.1 任务优先级矩阵
| 优先级 | 任务类型 | 触发频率 | 成本估算 | 质量要求 |
|--------|----------|----------|----------|----------|
| **P0** | 每周研究计划+周报 | 每周一 | ¥0.5/周 | 结构完整 |
| **P1** | 高校深度研究（档案+报告） | 每高校1次 | ¥2/高校 | ≥85分 |
| **P2** | 国际比较报告 | 每区域1次 | ¥1.5/报告 | ≥80分 |
| **P3** | 知识图谱更新 | 月度+里程碑 | ¥0.5/次 | 准确+完整 |
| **P4** | 文献追踪更新 | 按需 | ¥0.3/次 | DOI验证 |
### 1.2 W18-W21 自动化任务清单
```
每日（轻量）：
├── 09:00 扫描日韩/澳洲高校官网动态
└── 10:00 监测高等教育AI政策变化
每周（中等）：
├── 周一 W18-W21各周研究计划
├── 周中 高校深度研究（东京大学/KAIST/墨尔本/悉尼）
└── 周五 本周产出质量检查
每月（重量）：
├── 月末 月度进展报告+成本核查
└── W21 知识图谱v2.0最终整合
里程碑（一次性）：
├── W18结束 日韩研究完成确认
├── W19结束 澳洲研究完成确认
├── W20结束 亚洲综合报告发布
└── W21结束 全球地图v2.0+综合报告发布
```
---
## 二、W18-W21 详细任务配置
### 任务A：每周研究计划生成
```yaml
任务配置:
name: "weekly-plan-higher-ed"
schedule: "FREQ=WEEKLY;BYDAY=MO;BYHOUR=9;BYMINUTE=0"
工作目录: "d:/Applications/app/kepano-obsidian-main/raw/教育AI研究"
prompt: |
为本周高等教育AI研究制定详细计划。
输入：
1. MEMORY.md 中标注的当前周次和待完成任务
2. 上一周周报完成状态
3. W18-W21整体计划当前位置
输出要求：
1. 产出一份周研究计划（格式参照 2026-W18-第6周研究计划.md）
2. 明确P0/P1/P2/P3任务优先级
3. 每项任务指定产出路径和质量目标
4. 列出本周关键问题（不超过3个）
5. 成本估算
质量要求：
- 计划必须具体可执行
- 任务拆分到单次AI调用可完成的粒度
- 标注与其他周次任务的依赖关系
输出路径: "每周报告/YYYY-WXX-第N周研究计划.md"
成本估算: ¥0.5/次
```
### 任务B：高校深度研究
```yaml
任务配置:
name: "institution-deep-research"
schedule: "FREQ=WEEKLY;BYDAY=WE;BYHOUR=9;BYMINUTE=0"
工作目录: "d:/Applications/app/kepano-obsidian-main/raw/教育AI研究"
prompt: |
对指定高校进行深度研究，建立机构档案和深度报告。
输入：
1. 高校名称（本周指定：东京大学/KAIST/墨尔本大学/悉尼大学）
2. 参照模板：机构档案框架.md 和对应高校类型模板
研究维度（固定5维）：
├── 战略层面：AI教育国家战略、学校定位
├── 课程层面：AI课程设计、覆盖范围
├── 技术层面：自研/采购/开源工具
├── 研究层面：学术成果、产学合作
└── 治理层面：学术诚信、AI使用规范
输出要求（必须同时产出）：
1. 机构档案 → 机构档案/{高校}-教育AI研究档案-YYYYMMDD.md
2. 深度报告 → 深度研究报告/{高校}AI教学项目深度研究报告-YYYYMMDD.md
质量要求：
- 官方渠道占比 ≥70%
- 每条数据必须标注来源URL
- 包含"对中国高校的启示"专节（≥3条可操作建议）
- 质量自评 ≥85分
真实性核查：
- 所有URL必须可访问
- 关键数据（学生数/预算/成立年份）必须交叉验证
输出路径:
- "机构档案/{高校}-教育AI研究档案-YYYYMMDD.md"
- "深度研究报告/{高校}AI教学项目深度研究报告-YYYYMMDD.md"
成本估算: ¥2/高校
```
### 任务C：区域比较报告
```yaml
任务配置:
name: "regional-comparison-report"
schedule: "FREQ=WEEKLY;BYDAY=FR;BYHOUR=9;BYMINUTE=0"
工作目录: "d:/Applications/app/kepano-obsidian-main/raw/教育AI研究"
prompt: |
生成区域比较报告，整合本周区域研究成果。
本周区域（按周次）：
- W18：日韩高校对比
- W19：澳洲高校对比
- W20：亚洲高校综合（跨越中日韩新）
- W21：全球四大区域综合
输出要求：
1. 固定结构：各国模式→核心发现→对比矩阵→启示建议
2. 必须包含对比矩阵（表格形式）
3. 启示建议必须可操作（≥3条）
质量要求：
- 信息不重复（引用本周深度报告，标注页码）
- 量化对比为主（避免定性描述堆砌）
- ≥80分
输出路径:
- W18: "国际比较/日韩高校AI教育对比分析-YYYYMMDD.md"
- W19: "国际比较/澳洲高校AI教育对比分析-YYYYMMDD.md"
- W20: 合并入亚洲综合报告
- W21: 合并入全球综合报告
成本估算: ¥1.5/报告
```
### 任务D：每周周报生成
```yaml
任务配置:
name: "weekly-report-higher-ed"
schedule: "FREQ=WEEKLY;BYDAY=SU;BYHOUR=18;BYMINUTE=0"
工作目录: "d:/Applications/app/kepano-obsidian-main/raw/教育AI研究"
prompt: |
生成本周高等教育AI研究周报。
周报结构（固定8节）：
一、研究概览（任务完成状态表）
二、核心研究成果（本周深度发现）
三、新增机构档案（如有）
四、重大发现（本周最重要洞察，≤3条）
五、本周质量核查
六、成本记录
七、下周展望
八、附录：产出文件索引
输入：
1. 本周研究计划完成情况
2. 产出文档内容摘要
3. 成本记录
质量要求：
- 完成率必须量化（X/Y任务）
- 重大发现必须有引用支撑
- 成本精确记录
- 对下周任务的明确规划
输出路径: "每周报告/YYYY-WXX-第N周完整报告.md"
成本估算: ¥0.5/次
```
### 任务E：知识图谱更新
```yaml
任务配置:
name: "knowledge-graph-update"
schedule: "手动触发（里程碑）"
工作目录: "d:/Applications/app/kepano-obsidian-main/raw/教育AI研究"
prompt: |
更新全球教育AI机构关系图谱。
更新时机：
- W18结束：+东京大学、+KAIST
- W19结束：+墨尔本大学、+悉尼大学
- W21结束：v2.0最终整合（35+机构）
更新规则：
1. 严格遵循 json-canvas 格式规范
2. 新增节点必须包含：id、type、label、position
3. 新增边必须标注关系类型
4. 更新后自检：所有节点可点击、关系无交叉
5. 版本命名：v1.4（+2机构）、v1.5（+2机构）、v2.0（35+）
输出路径:
- W18: "全球教育AI机构关系图谱_v1.4.canvas"
- W19: "全球教育AI机构关系图谱_v1.5.canvas"
- W21: "全球教育AI机构关系图谱_v2.0.canvas"
输出路径: "全球教育AI机构关系图谱_v*.canvas"
成本估算: ¥0.5/次
```
### 任务F：W21综合报告（重量级）
```yaml
任务配置:
name: "final-comprehensive-report"
schedule: "W21里程碑（一次性）"
工作目录: "d:/Applications/app/kepano-obsidian-main/raw/教育AI研究"
prompt: |
生成全球高等教育AI专题综合报告（终极产出）。
这是9周专题的最终整合报告，必须：
1. 整合W13-W21所有研究成果
2. 覆盖四大区域（北美/欧洲/亚洲/大洋洲）
3. 产出≥90分的高质量报告
4. 提供对中国高校的可操作建议（≥5条）
报告结构：
详见 高等教育AI专题-延续计划（W18-W21）.md 第五节
特别注意：
- 四大区域模式必须有量化对比
- 最佳实践案例必须标注可复制性
- 中国建议必须有优先级排序
- 必须包含完整的参考文献（DOI验证）
输出路径:
- "深度研究报告/全球高等教育AI专题综合报告-20260512.md"
- "归档/高等教育AI专题W18-W21总结.md"
成本估算: ¥5（一次性）
```
---
## 三、成本控制
### 3.1 W18-W21 成本预算
| 任务 | 次数 | 单次成本 | 小计 |
|------|------|----------|------|
| 每周研究计划 | 4周 | ¥0.5 | ¥2 |
| 高校深度研究 | 4所 | ¥2 | ¥8 |
| 区域比较报告 | 2份 | ¥1.5 | ¥3 |
| 每周周报 | 5份 | ¥0.5 | ¥2.5 |
| 知识图谱更新 | 3次 | ¥0.5 | ¥1.5 |
| W21综合报告 | 1次 | ¥5 | ¥5 |
| **合计** | | | **¥22** |
| **W1-W21累计** | | | **~¥54.5** |
### 3.2 成本控制规则
1. **单次运行上限**：¥5（综合报告除外）
2. **周预算上限**：¥5
3. **月度上限**：¥20
4. **超标预警**：接近¥18时暂停P3/P4任务
5. **月度汇总**：每月末核查实际vs预算
---
## 四、质量保障
### 4.1 核查清单
| 阶段 | 检查项 | 通过标准 |
|------|--------|----------|
| 计划阶段 | 任务可执行性 | 每任务≤3次AI调用 |
| 研究阶段 | 信源验证 | URL可访问+时效≤6个月 |
| 产出阶段 | 格式规范 | frontmatter + OFM语法正确 |
| 提交阶段 | 质量自评 | ≥85分自评，附核查说明 |
### 4.2 禁止项
- ❌ 未经核实的数据
- ❌ 重复已产出的内容（检查MEMORY.md）
- ❌ 超出周计划范围的临时任务（除非P0）
- ❌ 低于80分的报告提交
---
## 五、与其他配置的整合
### 5.1 继承自v2.0的配置
| 保留项 | 说明 |
|--------|------|
| 真实性核查五步法 | 继续严格执行 |
| 文献库管理 | 继续使用文献库管理器.py |
| 成本跟踪 | 继续记录到outputs/ |
### 5.2 废弃项
| 废弃 | 原因 |
|------|------|
| 案例深度分析（B1任务） | 专题已转向高校研究 |
| 国际化跟踪（A1/A2任务） | 暂缓，聚焦高校深度 |
| 月度综合报告（C1任务） | 合并入W21终极报告 |
| 质量审核（C2任务） | 内化为周报核查节 |
---
## 六、版本记录
| 版本 | 日期 | 变更 |
|------|------|------|
| v3.0-高教专项 | 2026-04-20 | 从v2.0通用配置聚焦到高等教育AI专题 |
| v2.0 | 2026-04-14 | 新自动化工作流三层架构 |
| v1.0 | 2026-04-01 | 初始自动化配置 |
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> **配置说明**：本配置聚焦W18-W21四周高等教育AI专题研究
> **适用周期**：2026年4月21日 - 5月18日
> **预计效果**：4周内完成全球35+高校覆盖，产出90分+综合报告