核心用法
本 Skill 提供两大核心能力：诗词生成与诗词查询，通过自然语言触发。
诗词生成：用户以日常语言描述需求即可，如"写一首关于春天的五言绝句""以豪放风格填《水调歌头》"等，Skill 调用大模型生成符合格律规范的原创作品。
诗词查询：支持按作者、标题、关键词、朝代等条件检索，如"查李白《静夜思》""找苏轼所有词作""搜索含'明月'的唐诗"等，基于本地 291MB 数据集离线查询。
进阶功能：支持诗词对比分析、修辞手法解析、意象研究等学术性探索。
显著优点
- 数据来源权威：基于 chinese-poetry 开源项目（GitHub 10,500+ stars），收录唐诗 5.7 万首、宋诗 25.4 万首、宋词 2.1 万首及诗经、楚辞、元曲等经典，覆盖完整
- 纯 Prompt 架构：无执行代码，零安全风险，天然免疫代码注入、权限滥用等问题
- 离线可用：数据集本地化，查询无需联网，隐私保护完善
- 学术友好：格律数据齐全（
strains/目录含平仄格律），支持严谨诗词研究
潜在局限
- 数据集体积大：初始需下载 291MB 数据，首次使用有准备成本
- 生成质量依赖模型：诗词生成本质是 LLM 创作，格律合规性依赖模型能力，偶有不严谨之处
- 无实时更新：数据集版本固定，需手动运行
setup.sh更新 - 功能边界清晰：仅聚焦古典诗词，不涵盖现代诗、外国诗歌等
适合人群
- 古诗词爱好者与学习者
- 中小学语文教师及学生
- 传统文化内容创作者
- 诗词格律研究者与学术用户
常规风险
- 版权认知风险：生成内容虽为原创，但用户需知悉训练数据源自公有领域古籍，输出建议标注"AI 生成"
- 数据集许可风险：chinese-poetry 原始许可协议需用户自行确认，Skill 文档暂未明确标注
- 模型幻觉风险：生成诗词可能偶合古人成句，学术引用前建议二次核查
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综合评估：这是一款设计简洁、安全可信、文化价值明确的垂直领域 Skill，适合作为传统文化数字工具长期使用。