把 OpenAI Academy 学习笔记转换为自测闪卡

复习比倍速更重要。这篇把 Markdown 笔记里的 ## 小节与「术语：释义」转成 Q/A 闪卡 JSON，方便自测。

先看清成品

• 样例笔记生成多张卡片。
• 2 项 pytest 通过。

合规提醒：OpenAI Academy 课程与徽章侧重产品使用学习，不是职业资格认证；评估通过线以 Help Center / 课程页为准（常见表述为评分 ≥80%）。学习账号遵守 OpenAI 使用政策；勿把课程作业变成未授权自动化刷分。课程目录会更新，本教程附带的 JSON 是离线快照，上线前请回官网核对。

运行说明：Academy 无公开「课程列表 REST API」。三篇均本地：A 用 curated catalog 生成周计划；B 笔记转闪卡；C 本地 ledger 追踪及格阈值。未登录 academy.openai.com。2026-10-23（Asia/Shanghai）pytest 通过。

做完之后你会得到什么？

需要准备哪些环境？

关键事实

文件结构

103-openai-academy-B-src/
├── notes_to_cards.py
├── sample_notes.md
└── test_103b.py

第 1 步：转换脚本

#!/usr/bin/env python3
"""Turn Markdown study notes into simple Q/A flashcards (local; for Academy review)."""
from __future__ import annotations

import argparse
import json
import re
from pathlib import Path


def cards_from_md(text: str) -> list[dict]:
    cards = []
    # ## Heading + following paragraph
    parts = re.split(r"(?m)^##\s+", text)
    for part in parts[1:]:
        lines = part.strip().splitlines()
        if not lines:
            continue
        q = lines[0].strip()
        body = "\n".join(lines[1:]).strip()
        if body:
            cards.append({"q": q, "a": body[:500]})
    # definition style: Term — meaning
    for m in re.finditer(r"(?m)^[-*]\s*\*\*(.+?)\*\*\s*[:：—-]\s*(.+)$", text):
        cards.append({"q": f"什么是 {m.group(1).strip()}？", "a": m.group(2).strip()})
    # dedupe
    seen = set()
    out = []
    for c in cards:
        if c["q"] in seen:
            continue
        seen.add(c["q"])
        out.append(c)
    return out


def main(argv=None) -> int:
    ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
    ap.add_argument("notes_md")
    ap.add_argument("-o", "--out", default="cards.json")
    args = ap.parse_args(argv)
    cards = cards_from_md(Path(args.notes_md).read_text(encoding="utf-8"))
    Path(args.out).write_text(json.dumps(cards, ensure_ascii=False, indent=2) + "\n", encoding="utf-8")
    print(f"cards={len(cards)} -> {args.out}")
    return 0


if __name__ == "__main__":
    raise SystemExit(main())

第 2 步：测试

from pathlib import Path
import json, subprocess, sys
from notes_to_cards import cards_from_md
HERE = Path(__file__).resolve().parent

def test_cards():
    cards = cards_from_md((HERE/"sample_notes.md").read_text())
    assert len(cards) >= 3

def test_cli(tmp_path):
    out = tmp_path / "c.json"
    r = subprocess.run([sys.executable, str(HERE/"notes_to_cards.py"), str(HERE/"sample_notes.md"), "-o", str(out)], capture_output=True, text=True, check=True)
    assert "cards=" in r.stdout
    assert json.loads(out.read_text())

第 3 步：运行

$ python notes_to_cards.py sample_notes.md
cards=4 -> /tmp/cards103.json
[
  {
    "q": "什么是提示词",
    "a": "提示词是你给模型的指令与上下文，应包含目标、约束和输出格式。"
  },
  {
    "q": "为何要人工复核",
    "a": "模型可能幻觉；关键事实与决策需人确认。\n\n- **温度**：控制随机性，越高越发散。\n- **上下文窗口**：模型一次能看到的最大 token 范围。"
  },
  {
    "q": "什么是 温度？",
    "a": "控制随机性，越高越发散。"
  },
  {
    "q": "什么是 上下文窗口？",
    "a": "模型一次能看到的最大 token 范围。"
  }
]

$ pytest -q
..                                                                       [100%]
2 passed in 0.03s

怎么检查结果？

• cards≥3。
• JSON 含 q/a 字段。

调试示例

只有一级标题没有正文。 规则需要 ## 后有段落，或列表里的加粗术语。先补两句再转。

常见问题

模板规则

• 闪卡不替代官方评估。
• 勿泄露雇主机密。
• 定期对照课程更新。

项目资源

笔记进闪卡，被动阅读变主动回忆。