plugin-rag-to-quiz
将RAG知识库转化为高质量互动测验的Claude插件
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：plugin-rag-to-quiz。 它的用途是：将RAG知识库转化为高质量互动测验的Claude插件 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/plugin-rag-to-quiz/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“/gerar-quiz-rag gerar 50”，它会从你已配置好的RAG数据库中读取内容，并调用多个Claude智能体并行生成50道高质量多选题。完成后，
对AI说：“/gerar-quiz-rag iniciar”，它会启动一个交互式测验，让你逐题回答并即时给出反馈和正确答案。
介绍
该插件解决了如何高效地将静态知识库（如PDF文档处理后的RAG数据库）转化为互动式学习或评估工具的问题。它允许用户从SQLite格式的RAG数据库中提取知识片段，并利用多个Claude Opus智能体并行生成高质量的多选题，从而创建出与原始内容紧密相关的测验。
使用流程清晰：首先，用户需要使用pdf_rag_sdk_python等工具将PDF文档处理并存入SQLite数据库；然后，通过简单的命令行指令（如/gerar-quiz-rag gerar 100）即可启动批量问题生成；最后，通过/gerar-quiz-rag iniciar命令即可开始交互式答题，即时检验学习效果。
该工具非常适合需要将文档知识进行考核或巩固的场景，例如企业培训师、教育工作者、合规专员等。他们可以利用此工具快速将公司规章制度、培训材料或合规文档转化为可量化的测试，以评估员工或学生的掌握程度。
使用建议：为确保生成问题的质量和多样性，建议一次性生成足够数量（如200道）的题目，插件内置的重复检测和验证机制会确保最终题库的质量。需要注意的是，生成问题的质量高度依赖于原始RAG数据库的构建质量，因此确保PDF文档的预处理（分块、嵌入）步骤准确至关重要。
核心特点
与通用问答生成工具不同，本插件深度集成RAG工作流，直接从SQLite RAG数据库的`chunks`表中读取原始内容生成问题，确保问题与源材料高度一致；同时采用多智能体并行生成与严格的JSON格式验证，在保证高质量输出的同时大幅提升生成效率。
注意事项
不适合用于生成与特定RAG知识库内容无关的开放式或创意性问题。
常见问题
如何准备RAG数据库给这个插件使用？
需要使用`pdf_rag_sdk_python`等SDK将PDF文档处理并导入SQLite数据库，确保数据库中包含`chunks`表及其`conteudo`（内容）字段。
一次可以生成多少道题目？
数量可自定义，推荐一次生成200道以获得更平衡的题库，插件会进行去重和验证。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/plugin-rag-to-quiz/raw/index.md 读取 plugin-rag-to-quiz 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/plugin-rag-to-quiz/raw/index.md（查看排版版本）