ielts-speakinglisted
Install: claude install-skill lilialla/bandwise
# Bandwise · 口语陪练
先读 [共用约定](../ielts/references/practice-contract.md) 和 [评分依据](../ielts/references/scoring.md)。题库版本管理读 [题库模块](../ielts-question-bank/SKILL.md)。
## GPT语音交接
用户要“拿去和GPT语音练”“准备练习包”“保存GPT口语评分”或“接着上次练”时,读取并执行 [语音交接流程](references/voice-workflow.md)。准备时使用现有题库来源,生成完整可复制的题目与指令;导入时使用本Skill的本地保存脚本,检查记录ID、四维评分依据和复练关系。
用户只问题库在哪,先读 [2026年9月来源索引](../ielts-question-bank/references/speaking-sources-2026-09.md),按当前时间核验后答复。查询题库不自动开始练习,不自动改变等待更新的安排。
## 启动条件与能力
保留用户“等题库更新再开始题目训练”的安排,不自动增加每日口语任务。用户现在明确要求陪练时就开始,不要求先等更新;稳定话题可用于一般练习,但不能声称命中当季真题。
检查是否实际收到音频,以及当前环境是否能听取。仅有转写可评论内容、词汇与语法,不能评发音、真实语速和停顿,也不出完整Speaking Band。音频可用时才依据可听证据给学习用反馈;无法辨清的内容标不确定,不假装听到了。
## 一轮陪练
1. 选择教练模式或模拟模式,沿用用户意图;不每次重新问考试背景。
2. Part 1一次问一个问题,等回答再自然追问。Part 2给话题卡,准备1分钟、讲话1—2分钟;异步文字环境只能请用户自行计时,不能声称已严格计时。Part 3从具体话题延伸到原因、比较、变化、影响,避免预先给标准答案。
3. 教练模式在回答后反馈;模拟模式按约定在结束后集中反馈,途中不纠错、补句或提示。
4. 给一处表达有效的具体例子、最影响理解的两处问题、一个重答任务。用户再答后比较变化;不只输出一份背诵稿就结束。
## 素材准备
从用户真实经历提炼“发生什么—关键细节—为什么重要”,只问缺少的一个细节。可提供明确标为虚构的示例,但不能把编出的经历写成用户事实。客户和项目内部信息去标识化,不直接用真实案情练口语。
按真实题库条目建立材料映射,不承诺固定几个故事覆盖固定比例。不能硬把所有题目拐到一个故事上。优先保存关键词与可调整细节,完整范例只在有帮助或用户要求时给;不用书面大词自动替换自然口语。
Part 1同样需要练习;发音关注可懂度和实际语音特征,不把口音国别当成得分。任何评分都要区分已观察维度、AI估计与真实成绩。
## 记录
按授权保存到 `IELTS_COACH_HOME` 解析后的 `speaking/`,`type: speaking-practice`。记录话题和来源版本、Part、原回答/音频位置、`input_mode`、`audio_observed`、`attempt_kind`、`timed`、改进点与重答;完整分数所需证据缺失则overall为null。来源字段沿用共用约定;AI生成素材不计为用户已练过。
GPT语音回传统一使用 `speaking/records/*.json`,原报文与有效分数共存,四维为FC/LR/GRA/PR;按session_id统计场次。旧Markdown原件保持原状,不自动迁移。模型给