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name: delf-vocab description: 语法精讲 + 通用出题引擎 + 听力机经速通 + 阅读精读——四合一练习模块。触发：/delf-vocab，或用户说"练语法"/"听力"/"阅读"/"出题"/"专项练习"。语法精讲按诊断卡片等级分层推送（A1-C1），AI 内置知识+grammar-bank.md 双源填充。出题引擎可被 delf-writing/delf-oral 钩子调用。 allowed-tools: Read, Write, Bash, AskUserQuestion

DELF 词汇语法 · 出题引擎 · 听力机经 · 阅读精读

Overview

四个子能力共享同一入口，因为它们共享同一套底层机制（出题规划 + SM-2 回炉 + 反馈模板）：

| 子能力 | 定位 | 复用基础 | |---|---|---| | A. 语法精讲 | 按诊断卡片等级分层讲解法语语法，专攻中国考生高频坑 | content/grammar-bank.md 作种子，AI 内置法语知识补充覆盖面；错误回流 mistakes-db | | B. 通用出题引擎 | 参数化出题（考点/数量/题型/难度分布），供本模块及外部模块调用 | 仿 ExamLoop M2 改编出题 | | C. 听力机经速通 | "教你听懂出题逻辑"——策略 + 高频场景词 + 真题规律，不是音频陪练 | 仿 ExamLoop M3 资料速通；落地 BLUEPRINT.md 决策3 | | D. 阅读精读 | 同义替换识别 + 篇章结构拆解 | 仿 ielts-reading 打法 |

人设语气统一从 [[delf-soul]] 取用；批改输出统一走 [[delf-feedback-template]]； SM-2 计算单一来源见 [[delf-sm2-spec]]。

内容来源原则：content/ 内容库 = 一致性基底，AI 自身知识 = 覆盖面与新鲜感的补充。 content/listening-bank.md/reading-bank.md/grammar-bank.md/vocab-seed.md 是从机经/蒸馏稿 整理出的"种子内容"，确保模块从第一次会话起就有真实可用、来源可考的素材，并保证同一考点在 不同会话间呈现一致（不会"每次出的题/词都不一样"造成割裂感）。但库内容不是知识边界—— 遇到库中未覆盖的考点、用户的个性化场景、或需要更多样的例句/选项干扰项时，应放心调用 AI 自身的法语功底与考试经验现场补充生成，标准是"达到与库内容同等的可信度与本地化深度" （含 confusion_note/真实语境例句），而不是因为"库里没有"就含糊带过或拒绝展开。

库内容分两层，对待方式不同： confusion_note/陷阱规律/分类体系/答题框架——这些是要 传授给用户的判断模型，必须保持稳定，同一考点在不同会话里应给出同一套判断逻辑；具体例句、 干扰项措辞、出题情境——这些只是一次性的种子，本就该"现场长出新的表层"，不是要逐字呈现的 成品。所以拿到库里一条"听力陷阱"或"语法考点"时，默认动作是看着 confusion_note/规律重新组织 一版例句或选项，而不是复制库里那句再"想着要不要改写"——前者是分类判断（容易稳定执行）， 后者是行为提醒（长会话里容易被冲淡遗漏）。

用户若主动要求"把我的资料整理进词汇/听力/阅读库"，按 [[delf-soul]]「用户资料文件夹」 约定处理（materials/ 文件夹 + 蒸馏入库流程）——仅在用户明确提出时才做，不要自己 判断"这份材料有用"就主动整理归档。

误触发代价高，只在用户明确输入 /delf-vocab 或对应关键词时触发。

When to Use

• 用户输入 /delf-vocab
• 用户说"背单词"/"练语法"/"刷题"/"听力"/"阅读"/"出题"/"专项练习"
• delf-main 路由表 2 号选项命中
• 外部模块（delf-writing/delf-oral）需要"按考点出一组练习题"时，可通过钩子调用本模块的 子能力 B（出题引擎），不需要用户显式触发完整会话

Instructions

Step 0：加载数据 + 子能力菜单

python3 -c "
import sys, os, runpy
for _p in ['.claude/hooks', 'hooks']:
    _s = os.path.join(os.getcwd(), _p, 'read-db.py')
    if os.path.isfile(_s):
        sys.path.insert(0, os.path.dirname(_s)); runpy.run_path(_s, run_name='__main__'); break
"

从输出中提取 data_dir 字段，推导路径变量（后文所有 outputs/xxx / materials/xxx 均指这里的绝对路径，Read/Write 工具调用时必须使用绝对路径）：

project_root  = data_dir 去掉最后一级（即 delf-data 的父目录）
outputs_dir   = {project_root}/outputs
materials_dir = {project_root}/materials

若 learner-profile.json 缺失，引导用户先完成 delf-main 的 3 分钟诊断（不要在此处临时建档）。

首次进入本模块时，第一条回复自然带一句「输入 888 直接回主菜单，0 返回上一级」的提示。 用户输入 888：直接清空断点缓存（current_module: null）→ 输出 Module 0 简版菜单，无需确认。 用户输入 0：返回上一级（词汇闯关内的子能力层 → 词汇子菜单；词汇子菜单层 → 主菜单）。

读取 breakpoint_state：若 current_module == "delf-vocab" 且 sub_state 非空， 直接续接对应子能力与进度（跳过菜单），并在续接前用一句话确认："接着上次的{子能力名}·{具体上下文}继续？"

否则展示子能力菜单：

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🧠 词汇闯关 · 选一个开始
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1 语法精讲       专攻中国考生的坑，按你的等级推送
2 听力机经速通   按场景拆解出题套路，不是磨耳朵
3 阅读精读       同义替换识别 + 出题陷阱拆解
4 专项出题       说一个考点，按需出题练手
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快速切换（任意时刻生效）

用户在本模块任意子能力进行中说以下词语时，不经过主菜单，直接跳转：

| 触发词 | 跳转目标 | |---|---| | "换听力"/"听力机经"/"去听力" | 子能力 C（听力机经速通） | | "换阅读"/"阅读精读"/"去阅读" | 子能力 D（阅读精读） | | "专项出题"/"出题"/"换出题" | 子能力 B（通用出题引擎） | | "换语法"/"语法精讲"/"去语法" | 子能力 A（语法精讲） | | "去口语" / "去写作" / "去模考" / "回主菜单" | 历史栈记录 → 跨模块跳转（触发词见全局路由表） |

执行：① 批改保护（若有已提交未批改内容先完成）② 当前状态压历史栈 ③ 直接执行目标 Step 0

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子能力 A：语法精讲

定位：专攻中国考生在 TEF/TCF 中的高频语法坑，用"讲清楚 + 少量练习"代替枯燥的闪卡刷题。 背单词用 Anki 更合适，但理解虚拟式触发逻辑、搞清阴阳性配合规律——这是 Claude 能做得比 App 好的地方。

A1. 等级过滤（每次进入先执行）

读取 learner_profile.current_level，按 CECRL 等级映射到当前可学语法范围：

| 等级区间 | 推送语法点 | |---|---| | A1（零基础 ～ 入门） | 人称代词、être/avoir 现在时、冠词 le/la/un/une、基本否定 ne…pas、数字与时间表达 | | A2（入门 ～ 初级） | 规则动词 -er/-ir 变位、复合过去时（助动词选择）、形容词性数配合、物主形容词、疑问句构成 | | B1（初级 ～ 中级） | imparfait vs passé composé 对比、futur simple、conditionnel présent、关系代词 qui/que/dont/où、虚拟式入门触发词 | | B2（中级 ～ 进阶） | 虚拟式完整触发体系、被动语态、副动词 gérondif、间接引语、复杂关系代词 auquel/lequel | | C1+（进阶） | 复杂时态序列、让步/目的/结果从句语法精讲、文体语域区分、高级话语连接手段 |

跨等级规则：只推当前等级及以下（±0.5 档弹性）；用户可主动说"我想看 B1 的虚拟式"跳级， 此时执行但在精讲末尾备注"这个点在你当前等级不常考，先了解即可"。

内容源优先级：先检索 content/grammar-bank.md 中是否有对应考点（有则以其 confusion_note/ 示例结构为骨架）；库中未收录的考点，直接调用 AI 内置法语语法知识现场生成，质量标准与库内容相同 （含中国学习者易错点提醒 + 真实考试语境例句），不因"库里没有"而回避或浅讲。

A2. 精讲流程（每次 1 个语法点）

选题：优先推 mistakes_db.error_patterns 中 mastery_level ≤ 2 且在当前等级范围内的语法点 （高频错误回炉优先）；无历史错误时，在当前等级的推送列表中选用户尚未学过的语法点。

对话框极简版（每次讲完只输出这些，不出题）：

## 📖 {语法点名称}（{CECRL等级}）

**核心规则：**
{1句话说清楚，不用术语堆砌}

**变位/结构表：**（如适用，用简洁表格呈现，颜色/标注区分规则与不规则部分）

**例句：**
{2个典型例句，中法对照，从简单到稍复杂}

💡 易错点：{中国学习者最常踩的1个坑，1句话}

精讲后不接练习题——题目放进详细版 HTML，保持对话节奏。

钩子（每轮精讲后必须输出）：

回复：1 下一个语法点  3 生成详细讲义 HTML  0 上一级菜单  888 主菜单

• 用户回复 3 → 用 Write 工具生成详细讲义 HTML，保存至 outputs/grammar-{考点缩写}-{日期}.html，只输出一行路径提示

  所有 HTML 的内容来源原则（全模块通用）：参考库（grammar-bank / speaking-bank / reading-bank 等） 提供一致性骨架——同一考点的核心规则、分类体系、confusion_note 保持稳定； AI 内置知识负责深度、广度和新鲜感——例句、变体、延伸考点、未收录话题、更多对比场景， 放心调用，不受参考库覆盖范围限制。HTML 内容应明显比对话框版本更丰富， 不是把对话框内容复制进文件，而是借助 HTML 空间把知识讲透。

  详细版 HTML 结构（参考 Grammar in Use 风格 + 中国考生本地化）： ① 核心规则（一句话 + 用法场景） ② 变位/结构表（颜色区分规则与不规则，标注发音陷阱） ③ 语境例句递进（简单 → 复杂，中法对照） ④ 错误 vs 正确对比框（左右并排，让差距一眼可见） ⑤ 中国学习者专项易错点（含"为什么会错"的原因分析） ⑥ 记忆口诀（如有） ⑦ 2-3 道练习题（答案默认折叠，点击展开）

A3. 每题反馈与数据回流

反馈走 [[delf-feedback-template]]，不逐题调用 update-db.py——会话结束后批量提交：

• 答错的语法点 → 累积进 errors[]（pattern_id 如 subjonctif_mauvais_declencheur）
• 新学的语法点 → 累积进 new_vocabulary[]（item_type: "grammar"，含 confusion_note）

A4. 会话总结 + 钩子

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📖 本轮语法精讲完成！
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
今天讲了：{语法点名称}（{等级}）

{若生成过 HTML} 📄 详细讲义已保存，随时可查阅
━━━━━━━━━━━━━━━━━━

钩子（每轮结束必须输出）：

回复：1 下一个语法点  3 生成详细讲义 HTML  0 上一级菜单  888 主菜单

会话结束时走"数据写入"统一流程（见本文末尾）。

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子能力 B：通用出题引擎（参数化，可被钩子调用）

定位：题型专项练习不单独建模块——出题能力收敛在这里，供 delf-writing/delf-oral 通过钩子复用（仿 BLUEPRINT.md 三-2 的设计）。

B1. 参数读取

| 参数 | 来源 | |---|---| | 考点/话题 | 用户输入中提取；若来自外部模块钩子调用，直接使用钩子传入的考点名，不再确认 | | 数量 | 用户指定 → 使用；未指定 → 默认 3 题；超过 10 题提示"建议分批练习" | | 题型 | 用户/调用方指定 → 强制使用；未指定 → Step B2 自动匹配 | | 难度分布 | 默认 基础 50% / 进阶 30% / 拔高 20%（N>10 按比例取整、余数归进阶；N≤10 查下表） |

难度分配表（N≤10，基础 / 进阶 / 拔高）：

| N | 基础 | 进阶 | 拔高 | |---|---|---|---| | 1 | 1 | 0 | 0 | | 2 | 1 | 1 | 0 | | 3 | 2 | 1 | 0 | | 4 | 2 | 1 | 1 | | 5 | 2 | 2 | 1 | | 6 | 3 | 2 | 1 | | 7 | 3 | 3 | 1 | | 8 | 4 | 3 | 1 | | 9 | 4 | 4 | 1 | | 10 | 5 | 3 | 2 |

判空兜底：用户输入"出题"/"来几道"等无实体词时，立即反问"想练哪个考点？（比如：虚拟式、阴阳性、CO 第二大题转折词识别……）"——这是本子能力唯一允许中断等待输入的情况。

B2. 题型自动匹配（按考点类型）

| 考点类型 | 优先题型 | 备选题型 | |---|---|---| | 语法点（如虚拟式、时态） | 完形填空 / 改错题 | 选择题、造句题 | | 词汇/搭配 | 选择题 / 同义替换 | 填空题、造句题 | | 听力场景词汇 | 情境选择题（文字呈现对话+选项） | 填空题 | | 阅读理解技巧 | 篇章 + T/F/NG 判断题 | 主旨概括题 |

出语法类完形填空/改错题时，优先参考 content/grammar-bank.md 各考点下的"典型真题再现" 作为题干蓝本（替换具体词汇/人名/场景以避免重复，但保留考点结构），可显著提升出题的"机经感"与命中率。

B3. 出题规划（强制 <thinking>，仿 ExamLoop M2）

<thinking>
1. 参数确认：考点 = 【___】，数量 = ___题，题型 = ___（自动/指定）
2. 难度分配：基础 = ___，进阶 = ___，拔高 = ___ → 执行阵列 = [题1:___, 题2:___, ...]
3. 草稿核查：每道题是否真正对应【考点】，是否有超纲风险，法语本地化陷阱（阴阳性/虚拟式/faux amis）是否已设计进选项
</thinking>

按执行阵列顺序逐题生成，难度标准对照 ExamLoop（基础=单一知识点直接考查；进阶=增加一个干扰项或两个子知识点综合；拔高=情境陌生化或跨考点综合）。

B4. 输出（本轮到此强制停止）

考点：【___】 | 共 ___ 题

第 1 题  [基础 · ___题型]
___

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✏️ 答案写好后发给我，我来批改～（或回复"答案"查看参考答案）

答案与题目分离生成，批改时走 [[delf-feedback-template]]。若该轮来自外部模块钩子调用， 批改完成后把 errors[]/review_results[] 一并打包，交还调用方决定是否计入其会话总结。

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子能力 C：听力机经速通

诚实定位：Claude Code 没有音频 I/O，这是硬约束（BLUEPRINT.md 决策3）。但蒸馏稿证明 听力提分很大程度依赖策略和场景词汇储备而非纯解码——本子能力教的是"怎么听懂出题逻辑"， 不是"磨耳朵"。文案必须诚实，这反而是差异化卖点而非短板掩饰。

进入听力机经模块时，首次触发主动推荐以下资源（仅说一次）：

🎧 耳朵训练靠这些，和这里配合用效果最好：

· Journal en français facile（rfi.fr/podcasts/jff）—— RFI 出品，慢速法语新闻，
  每集 10 分钟，A2-B1 最适合，每天听一集是最低成本的耳力训练
· innerFrench 播客（innerfrench.com）—— Hugo Cotton 主播，B1→B2 过渡期神器，
  内容质量高、语速适中，配有文字稿
· France 24 法语频道（france24.com/fr）—— 原速新闻，B2+ 用来查自己够不够
· TV5Monde 练习（apprendre.tv5monde.com）—— 配真实音频的听力题，免费，有A2-C1分级
· TEF/TCF 官方样题音频 —— 考前必过，格式最准：
  TEF → cci-paris-idf.fr/fr/tef  |  TCF → france-education-international.fr/fr/tcf

这里练策略和场景词，上面那些练耳朵。两条线并行，比单纯磨音频快得多。

复用 ExamLoop M3"资料速通"模式，三步走：

C1. 考点菜单（第一轮强制停止，≤10 项）

按场景分类展示菜单（内容数据源：content/listening-bank.md，已整理自蒸馏稿 听力攻略.md/机经总库.md，包含每个场景的高频词汇/陷阱规律/真题原句/实战技巧四件套）：

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🎧 听力机经速通 · 选一个场景
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1 FAPP 短消息题      日常通知/留言的出题套路
2 新闻播报题         数字陷阱 + "先扬后抑"反转识别
3 长对话题           身份关系判断 + 立场转折捕捉
4 观点调查题         多人观点对比 + 同义替换雷区
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告诉我数字，或者直接说"我想练 XX 场景"
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C2. 逐场景精讲（首次 vs 复访，行为不同）

内容来源：content/listening-bank.md 提供每个场景的四件套种子（高频词汇/陷阱规律/真题原句/实战技巧）。 库中未覆盖的词汇、陷阱变体、场景延伸，直接调用 AI 内置法语听力知识补充，标准与库内容相同 （含易混淆提示 + 真实考试语境），不因"库里没有"而浅讲或跳过。

首次进入某场景：输出完整 4 点精讲（词汇→陷阱→真题→技巧），精讲结束后用 Write 工具将完整 4 点内容（AI 补充版）生成为自包含 HTML 文件： outputs/listening-{scene_id}-guide.html（例：outputs/listening-fapp-guide.html）

文档包含完整的 4 点内容（AI 补充版，比课堂输出更完整），用户可在手机/电脑浏览器随时查看。 生成后输出一行提示：📄 已保存 FAPP 知识文档 → outputs/listening-fapp-guide.html，浏览器打开可随时查阅

复访同一场景：跳过精讲，直接出题，精讲内容不重复输出。 若用户想复习，回复"复习知识点"可重新调出简版陷阱规律速查（仅陷阱，不含词汇表）。

C3. 出题验收

精讲（或复访）完成后，调用子能力 B（出题引擎），以"情境选择题（文字呈现对话+选项）" 题型、该场景为考点出 3 题。

答错时的反馈分三档，避免重复解释造成视觉疲劳：

| 情况 | 反馈策略 | |---|---| | 本 session 首次错某陷阱类型 | 引用对应陷阱规律完整解释（从精讲内容中精准摘取该条） | | 本 session 第 2 次错同一陷阱类型 | 只输出一行提示，如 ⚠️ 还是"更正信息陷阱"——答案永远是转折词后的那个 | | mistakes_db 显示该陷阱类型已累计错 ≥3 次 | 不再解释，直接说："这个陷阱你已经踩了 X 次了——要不要专门出 5 道集中突破？回复 1 开始，0 跳过" |

验收后错误归类到 category: "ecoute_strategie"，回炉进 mistakes-db。

验收结束钩子：

回复：1 继续练习  0 上一级菜单  888 主菜单

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子能力 D：阅读精读

复用 ielts-reading 的"同义替换 + T/F/NG"打法，内容数据源为 content/reading-bank.md （已整理自蒸馏稿 阅读攻略.md/机经总库.md，含题型结构、同义替换组、干扰项设计规律、 高频词汇与题材考点、时间分配建议）：

D1. 篇章呈现 + 结构拆解

呈现一段 TEF/TCF 风格短文（或用户上传的真题——优先从库中"高频文章题材考点分析" 挑选贴近机经的主题来源），先做结构拆解而非直接做题：

• 标出主旨句、论据句、转折/递进连接词（参照库中"题型与篇章结构"判断文章属于哪种结构模式）
• 标出可能的"同义替换"高发区——可直接复用库中"同义替换组表"作为讲解锚点 （如 se rendre compte de ↔ réaliser，prendre en main les dossiers ↔ s'occuper des dossiers）

D2. 出题验收

调用子能力 B，以"T/F/NG 判断题"或"主旨概括题"为题型针对该篇章出题。

D3. 反馈重点

批改时额外标注"陷阱类型"，直接复用库中"常见干扰项设计规律表"的分类体系 （原词陷阱/偷换主语/绝对化表述/时态偷换/以偏概全/因果倒置/无中生有/数字比例混淆/程度夸大或弱化）—— 这是 TEF/TCF 阅读题区别于普通阅读理解的核心出题逻辑，必须在反馈中点透，不能只说"这题选错了"。

备考策略提醒：库中"时间分配建议"一节标注了 TEF 的倒扣分机制与 TCF 的无倒扣机制差异—— 若用户目标考试是 TEF，反馈中可适时提醒"没把握的题战略性放弃比瞎蒙更划算"； TCF 则相反，要提醒"全部作答，不留空"。

钩子（阅读精读每轮结束后必须输出）：

回复：1 换一篇文章  3 生成本篇阅读精析 HTML  0 上一级菜单  888 主菜单

用户回复 3 → Write 工具生成 outputs/reading-analysis-{日期}.html，内容：

• 原文全文（关键句高亮：主旨句/转折词/同义替换高发区，颜色区分）
• 篇章结构图（段落功能标注：引入/论点/例证/让步/结论）
• 同义替换词组对照表（本文出现的 + AI 补充的同类高频替换，超出参考库范围时放心扩展）
• 全部题目 + 答案 + 逐题陷阱类型标注（9 种干扰项体系）
• 本文考点总结：高频词汇（含词性/搭配）+ 文章结构模式归类
• 答题策略提醒（TEF 倒扣 / TCF 无倒扣的作答差异）
• 内容来源：文章本身 + AI 对 TEF/TCF 阅读题出题逻辑的完整知识，不局限于 reading-bank.md

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数据写入（所有子能力会话结束统一执行）

python3 -c "
import sys, os, runpy
for _p in ['.claude/hooks', 'hooks']:
    _s = os.path.join(os.getcwd(), _p, 'update-db.py')
    if os.path.isfile(_s):
        sys.path.insert(0, os.path.dirname(_s)); runpy.run_path(_s, run_name='__main__'); break
" <<'EOF'
{
  "session_id": "<computed.next_session_id>",
  "date": "<today>",
  "duration_minutes": <估算>,
  "command_used": "/delf-vocab",
  "skills_practiced": ["<对应 mastery-db 子技能名，如 grammaire_subjonctif / ecoute_strategie / lecture_synonymes>"],
  "skill_scores": { "<sub_skill>": {"exercises": N, "correct": M, "time_minutes": T} },
  "errors": [ ... ],
  "new_vocabulary": [ ... ],
  "review_results": [ ... ],
  "topics_covered": ["<shared-materials.json 话题分类，若涉及>"],
  "achievements_earned": [ ... ]
}
EOF

断点缓存

暂停/退出前更新 breakpoint_state（完整结构见全局 Step 5 模板）：

{
  "current_module": "delf-vocab",
  "sub_state": { "sub_skill": "C", "scenario": "新闻播报题", "progress": "已精讲，待出题验收" }
}

完成（非中途退出）时清空 current_module，避免下次触发时误判为"未完成断点"。

Non-Negotiables

• 不逐题调用 update-db.py，会话结束批量提交一次——避免数据撕裂与 token 浪费
• 听力子能力诚实定位："教你听懂出题逻辑"，绝不包装成"听力陪练"或暗示音频能力
• 出题引擎遍历规则：严格按 <thinking> 执行阵列顺序生成，不允许凭感觉重新分配难度
• 法语本地化优先：confusion_note、faux_amis、genre、subjonctif 等本地化分类必须 贯穿选词、出题、反馈全过程——这是差异化于通用语言学习模板的核心
• 批改/反馈统一走 [[delf-feedback-template]]，严重度标签强制
• 听力/阅读子能力出题验收必须调用子能力 B，不要重新写一套出题逻辑