Fabric explain_math Pattern 深度解析用 AI 扮演数学教师把任意数学概念讲明白【免费下载链接】FabricFabric is an open-source framework for augmenting humans using AI. It provides a modular system for solving specific problems using a crowdsourced set of AI prompts that can be used anywhere.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/Fabricexplain_math是 Fabric 框架中归类于 LEARNING学习类别的 Prompt Pattern。它让模型以数学教师身份将你给出的任意数学方程或概念用易于理解的表达、分步推导、可视化提示与延伸学习资源讲解清楚。本文以仓库中该 Pattern 的提示词原文与实测输出为主线结合 Fabric 的模式加载、CLI 调用与自定义扩展机制说明它的设计逻辑、实际运行效果与进阶用法。导读本文围绕仓库文件 data/patterns/explain_math/system.md 展开逐段拆解这条教师型系统提示词的结构与意图并以其配套 README.md 中记录的真实输出用本地 8B 模型讲解勾股定理为样例帮助读者理解一个合格的AI 数学讲解应该具备哪些要素。读完本文你将掌握如何在 Fabric 中通过-p explain_math调用它、如何理解其输出模板、以及怎样通过system.md与user.md的分工机制改造出适合自己教学场景的变体。一、Pattern 概览一段角色扮演 输出约束的精简提示词在 Fabric 的目录规范中每个 Pattern 对应data/patterns/pattern_name/下的一组文件其中system.md描述系统行为user.md描述输入内容二者在运行时拼合后发给大模型。explain_math是仓库中最简洁的 Pattern 之一其system.md全文仅三节# IDENTITY and PURPOSE I want you to act as a math teacher. I will provide some mathematical equations or concepts, and it will be your job to explain them in easy-to-understand terms. This could include providing step-by-step instructions for solving a problem, demonstrating various techniques with visuals or suggesting online resources for further study. # OUTPUT INSTRUCTIONS - Only output Markdown. - Ensure you follow ALL these instructions when creating your output. # INPUT My first request is:这三段分别对应三条设计意图IDENTITY and PURPOSE身份与职责先给模型一个明确角色——数学教师math teacher再定义输入数学方程或概念与输出目标用易于理解的术语解释。同时列出可选动作清单提供分步解题指令、用可视化手段演示技巧、或推荐在线学习资源。角色锚定能显著影响模型后续措辞的口吻与详略是这套 prompt 的第一杠杆。OUTPUT INSTRUCTIONS输出约束只有一条硬性要求——只输出 Markdown。这与 Fabric 大多数写作/讲解类 Pattern 的约定一致确保结果可直接保存、渲染或再输入给下游工具链。INPUT输入挂载点My first request is:是明确的占位提示运行时将用户提供的具体数学问题拼接到该行之后构成完整请求。从模式加载机制看Pattern 需要先同步到本地才能被调用。仓库 internal/tools/patterns_loader.go 中定义了默认同步来源DefaultPatternsGitRepoFolder data/patterns本仓库data/patterns/explain_math/目录即与该约定对应官方对它的描述是 Explain math concepts for students using step-by-step instructions分类标签为 LEARNING见 scripts/pattern_descriptions/pattern_descriptions.json。二、预期输出解析勾股定理讲解的完整样例system.md没有给出输出模板细节但仓库 README.md 提供了该 Pattern 在llama3:latest8B 参数本地模型上的一次真实输出。README 特意注明即使是 8B 的限制示例依然清晰且富有启发性这验证了该提示词对中等规模本地模型同样有效。样例输入对应勾股定理Pythagorean theorem输出结构可归纳为六个层次这也正是教师型讲解应具备的可复用模板概念定位先交代定理名称与来源以古希腊哲学家和数学家毕达哥拉斯命名点明它是几何学的基础概念用来计算直角三角形斜边长度并预告其应用横跨数学、物理、工程与建筑。公式先行给出核心公式a^2 b^2 c^2并对每个符号给出变量定义表——c为斜边最长边a、b为两条直角边。分步推导以编号步骤拆解求解过程——先对两条直角边各自平方再相加得到c^2。每一步只做一件事符合step-by-step instructions的职责声明。数字实例代入具体数值3 英寸与 4 英寸直角边逐步算出9 16 25最后开方得c √25 ≈ 5 英寸把抽象符号落到可手算的具体题目上。现实应用列举建筑与施工中求对角线/梁柱长度、物理中处理直角三角形距离速度问题、工程中依赖三角结构的桥梁与建筑等场景回答学这个有什么用。可视化与延伸资源建议使用 GeoGebra、Desmos、Khan Academy 等交互式工具作图理解——这对应提示词中 demonstrating various techniques with visuals 与 suggesting online resources for further study 两项能力。注意README 示例中出现的 GeoGebra、Desmos 等为模型在示例输出里推荐的第三方教学工具名称仅作为示范性文字保留读者应根据实际情况自行判断选用。需要说明的是该 README 的 Raw 与 Rendered 两个details区块内容基本一致前者便于查看带格式的原始 Markdown 输出后者便于阅读渲染效果两者共同构成了提示词 → 输出的可复现证据。三、在 Fabric 中调用 explain_math3.1 基本命令安装并fabric --setup完成后用管道把要讲解的数学内容喂给 Patternecho Explain the Pythagorean theorem to me | fabric --pattern explain_math # 等价短参数写法 echo What is a derivative and how do I compute one? | fabric -p explain_math # 流式输出边生成边打印 echo Explain the concept of a limit in calculus | fabric -p explain_math --stream # 抓取 YouTube 视频内容再讲解Fabric 自动转写 fabric -y https://www.youtube.com/watch?vVIDEO_ID --pattern explain_math-p/--pattern参数在 internal/cli/flags.go 中定义描述为 Choose a pattern from the available patterns。模式读取规则在 internal/cli/configuration.go 等文件中实现未显式指定时若可执行文件名为某个 Pattern 名也会自动以该 Pattern 运行见 flags.go 相关逻辑这也是 Pattern 别名机制的基础。3.2 为 explain_math 配置专属模型不同任务的性价比差异很大解释复杂数学概念时你也许希望使用推理更强的大模型而随手做快速讲解时本地 8B 模型已足够。Fabric 支持按 Pattern 映射模型的环境变量export FABRIC_MODEL_PATTERN_explain_mathopenai|gpt-4o-mini格式为FABRIC_MODEL_PATTERN_PATTERN_NAMEvendor|model将其写入.bashrc/.zshrc即可长期生效保证fabric -p explain_math始终走指定模型。README 中的 Per-Pattern Model Mapping 一节对此有完整说明。3.3 常用辅助命令fabric --listpatterns # 列出全部 Pattern含 explain_math fabric --pattern explain_math --list # 查看该 Pattern 的说明与元数据 fabric --readpattern explain_math # 直接打印 explain_math 的 system.md 内容 fabric --updatepatterns # 从默认仓库data/patterns 路径更新到最新版本其中--readpatternPrint the contents of the named pattern to the terminal非常适合用来快速复习一个 Pattern 到底要求模型做什么。四、将 explain_math 融入学习工作流4.1 在 Fabric 学习类 Pattern 生态中的位置explain_math并非孤立存在。仓库的数据索引文件将 LEARNING 归为一个明确类别见 suggest_pattern/system.md 的**LEARNING**:列表其中与数学/教学相邻的还有create_flash_cards、to_flashcards把讲解成果转成记忆卡片create_quiz由学习内容生成测验题检验理解create_reading_plan为学习主题规划阅读路线summarize_lecture、summarize_paper压缩课程与论文。一个典型的学习流水线可以是先用explain_math理解概念再用to_flashcards生成卡片强化记忆最后用create_quiz自测。每条命令输出均为 Markdown可无缝衔接。4.2 用 Shell 别名一键调用Fabric 支持把全部 Pattern 映射成直接可用的别名README 建议写入.bashrc/.zshrcfor pattern_file in $HOME/.config/fabric/patterns/*; do pattern_name$(basename $pattern_file) alias_name${FABRIC_ALIAS_PREFIX:-}${pattern_name} alias_commandalias $alias_namefabric --pattern $pattern_name eval $alias_command done完成后即可直接explain_math Why does 0! 1?若你的解释对象恰好是中文数学概念也建议结合 i18n 相关支持或直接以中文提问模型输出语言通常跟随问题语言。五、进阶基于 system.md/user.md 分工定制专属讲解模式explain_math的system.md只定义了教师这个恒定角色与输出纪律而具体的受众、深度、语言都应由输入方决定。这正是 Fabric 双文件结构的价值——system.md保持稳定user.md携带可变需求。官方也提供了可复制的自定义目录机制README Custom Patterns 章节mkdir -p ~/my-custom-patterns/explain_math_kids在该目录中创建system.md在原始system.md基础上加入受众约束例如把教师定位改为面向初中生的数学老师、补充优先使用生活类比、避免使用希腊字母符号等规则再把个性化要求写入user.md请用 8 岁孩子能懂的语言解释这个数学概念并给出一道课后小练习。之后即可直接使用echo What is a fraction? | fabric --pattern explain_math_kids因为自定义目录与内置目录分离自定义模式不会被--updatepatterns覆盖参见 internal/tools/patterns_loader.go 中PersistPatterns对自定义模式的保留逻辑你可以放心长期维护自己的教学变体。此外如果你的学生需要看得懂的过程可以把explain_math的输出接给可视化类工具链——Fabric 的 Markdown 输出可被create_mermaid_visualization等 Pattern 二次加工成图示形成文字讲解 图形示意的复合教学内容由代码结构推断的可行组合非仓库既有成例。六、使用建议与已知边界输出纪律可靠Only output Markdown约束在多数模型上稳定生效输出可直接落盘或渲染推理深度取决于模型README 中 8B 模型即可产出结构完整的讲解但对含复杂证明或高等数学的问题建议通过 FABRIC_MODEL_PATTERN 环境变量切换到推理更强的模型并搭配--stream观察过程讲解正确性无法由提示词保证本 Pattern 不包含任何先验验证结论或多步自检机制若用于严谨教学场景建议对关键公式做人工核对或组合--strategy cot思维链策略见 README 中fabric --strategy cot -p analyze_code一类示例用法以显式展开推理输入复杂度无上限但一次一题更有效提示词鼓励分步、可视化与资源推荐若一次性塞入整章内容讲解容易流于提纲式罗列。小结explain_math用 30 行不到的提示词划定了一名 AI 数学教师的完整行为边界易懂术语、分步推导、数值实例、现实意义、可视化与学习资源。配合 Fabric 的 Pattern 加载机制、按模式模型映射与自定义目录能力它既是开箱即用的教学工具也是理解精简系统提示词如何驾驭模型讲解行为的最小范例。仓库中的 system.md、README.md 与相关加载源码共同构成了验证这一设计闭环的完整材料。【免费下载链接】FabricFabric is an open-source framework for augmenting humans using AI. It provides a modular system for solving specific problems using a crowdsourced set of AI prompts that can be used anywhere.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/Fabric创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考