Clinical Neuroscience Knowledge Base

这是长期维护的临床神经科学课程工作区。它同时保留两种视图：

  • lectures/：逐节课记录老师讲了什么，原始文件、课堂总结、提取图片和处理日志互不合并。
  • knowledge-base/、pathways/、atlas/、review/：把截至当前的课程知识增量整合成可检索、可复习的系统。

Markdown 与 sources/sources.json 是 source of truth；site/ 是可删除并重新生成的 HTML 浏览层。

结构类 HTML 采用 anatomy-first / visual-first：标题后先显示 Visual Anatomy / 解剖定位（主要定位图、原图 + 标注图、必要的其他切面，可点击放大），再依次阅读“它在哪里”、毗邻、组成、功能、通路、损伤定位、PT 联系、课堂重点和来源。Atlas 的结构化关系保存在 atlas/atlas.json，HTML 不反向成为知识源。

生成站点提供中文优先的双层目录：桌面端左侧是按“课程、知识库、图谱、通路、复习、来源与质量”组织的全站目录，右侧是按当前页面二级标题生成的本页目录；窄屏使用顶部“全站目录 / 本页目录”抽屉按钮。目录直接从 Markdown 路径和页面标题生成，新增或移动页面后只需重建 HTML，不另行维护手写页面清单。

V2 标注不把 PPT 箭头当作 ground truth。顺序固定为：识别切面 → 找 landmarks → 独立推断目标 → 再看 PPT 标注 → 生成 → 重新打开最终图做视觉复核。每个端点使用 CONFIRMED、PROBABLE 或 UNCERTAIN 内部置信度；UNCERTAIN 不发布正式箭头。

Knowledge Base 以课程 PPT 为主干，不预填通用神经科学百科。外部资料只能回答已登记的具体知识缺口：gap-driven, not encyclopedia-driven。

最简单的日常用法

  1. 新建 lectures/L01_Introduction/、lectures/L02_Sensory/ 这类目录。
  2. 把老师的 .ppt、.pptx 或 .pdf 原文件直接放进去，不重命名、不覆盖旧课。
  3. 对 Codex 说：整理最新一节 Clinical Neuroscience。

Skill 会发现最高编号的未处理 Lecture；处理完成后在项目根目录运行 ./publish.sh 即可一键更新并发布全站。

网站发布与自动同步 (Publishing & Auto-Sync)

项目已配置 GitHub + Cloudflare Pages 自动部署：

  • 本地 Markdown/PPT/图谱为 Source of Truth。
  • 原始 PPT/PDF/视频/临时文件经 .gitignore 隔离，确保版权与隐私安全。
  • 生成的静态网页 site/ 托管于 GitHub 私有仓库，由 Cloudflare Pages 自动构建部署。

一键更新网站

在本地更新课程内容或图谱后，只需执行：

./publish.sh

该脚本会自动完成：

  1. 运行 build_html.py 生成最新 site/ 页面与图谱。
  2. 校验全站 40+ 页面与 2800+ 相对链接/资源完整性（如有断链则自动中断 push）。
  3. 提交 Git 变更并 push 到 GitHub。
  4. 触发 Cloudflare Pages 自动更新（约 1 分钟后手机/iPad/Windows 刷新网站即可看到最新版）。

手动检查命令

在项目根目录运行：

python3 skills/clinical-neuroscience-knowledge-builder/scripts/discover_lectures.py Clinical-Neuroscience
python3 skills/clinical-neuroscience-knowledge-builder/scripts/build_html.py Clinical-Neuroscience
python3 skills/clinical-neuroscience-knowledge-builder/scripts/annotation_integrity.py Clinical-Neuroscience
python3 skills/clinical-neuroscience-knowledge-builder/scripts/validate_workspace.py Clinical-Neuroscience

修改结构页或 Atlas 后应先生成并重新打开最终标注图，再运行 annotation_integrity.py、build_html.py 和 validate_workspace.py。前者证明哈希、尺寸、1:1 anatomy canvas 与端点坐标没有漂移；它不能替代神经解剖语义复核。

如需先提取指定课程：

python3 skills/clinical-neuroscience-knowledge-builder/scripts/extract_lecture.py Clinical-Neuroscience --lecture L03_Motor-Control

PDF 默认提取文字；确有图像复习价值时可加 --render-pages。图片标注必须先独立判断切面、landmarks、目标与置信度，再使用 V2 annotation spec；低于阈值的结构不会被脚本强行标注。审计记录保存在 annotation-audit.md 与 atlas/annotation-audit.json。

外部知识补充

当 PPT 缺少理解当前结构、通路、lesion localization 或 PT 联系所必需的信息时，Skill 会先在 Gap Register 写清楚一个可回答的问题和边界，再按顺序查找：

  1. 当前及已有课程 PPT；
  2. reference-library/course-assigned/ 中的指定教材和老师资料；
  3. 权威教材、图谱或专业资源；
  4. 高质量 review、guideline 或 peer-reviewed literature；
  5. 可靠专业网页。

缺口被合适来源回答后即停止，不继续扩展相邻百科内容。外部知识仍分别标为 【Foundation】、【Clinical Extension】 或 【PT Relevance】，不会变成 【Course Content】。

以后加入教材或参考书时，把原文件放到 Reference Library 对应目录，并对 Codex 说：登记这份课程参考资料。 可先检查尚未登记的文件：

python3 skills/clinical-neuroscience-knowledge-builder/scripts/discover_references.py Clinical-Neuroscience

长期维护约定

  • 专业解释以中文为主，重要术语第一次出现给标准英文。
  • 课程事实使用 [PPT:Lnn:Snnn] 这一格式（实际处理时替换为真实编号）；基础、临床与 PT 扩展使用各自标签，不冒充老师内容。
  • 外部补充必须先有 Gap ID，先查本地 Reference Library，并把引用登记到 sources/sources.json。
  • 新资料先查 canonical entry 和 terminology，再补充、修正或增加来源。
  • PPT 与外部权威资料冲突时保留 Course Content，并写入 conflicts/index.md，不得静默覆盖。
  • status: processed 只用于自动检查无 error 的课程；仍需人工确认时使用 needs-review。
  • 不声称“必考”；只记录明确强调、跨课重复或推测的复习价值。

目录导览

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