教育产品各自定义知识点，于是每个孩子在每个产品里都要从零开始。 这个项目做的是那层公共坐标系：5,349 条可判定的能力断言， 依据教育部课标构建，开放数据。
底座里有 5,349 条，但没有任何一条经过教师复核。 其中 4,231 条标为「可用」，靠的是机械可判定（字表词表这类数得清的东西） 或 AI 裁定待异议 —— 那是「没人反对」，不是「有人认可」。 这个数字放在最显眼的位置，是因为把它藏起来太容易了。
问题不在没有知识图谱，而在每家都有一份自己的
一个孩子用作文批改、用古诗背诵、用数学练习，三个产品各自记着他的进度。 换一个产品，进度归零 —— 不是数据没导出，是「什么」这件事三家说的不是一回事。 A 家的「理解分数」和 B 家的「分数的意义」，没有任何办法对齐。
所以底座要解决的不是「有多少知识点」，而是「知识点能不能被寻址」。 它只做一件事：给每一条能力一个无语义、永不复用的 ID， 让所有产品的档案写在同一套 ID 空间里。
[L4] 应用层 作文批改 │ 诗歌 │ 课程库 │ …
↓ 只允许引用 ID，禁止自造知识点
[L3] 档案层 每个孩子会什么、不会什么 ← 私有，永不进仓库
↓ 用 L0 的 ID 做谓词
[L2] 编排层 教材版本 × 年级 × 单元 ← 不做（版权）
[L1] 映射层 课标条目 │ 字表词表 │ 背诵篇目
[L0] 锚点层 可判定的能力断言 + 依赖关系 ← 唯一稳定 ID 空间
L3 永不进仓库。未成年人信息属敏感个人信息。分层让这件事变成架构问题 而不是政策问题：L0–L2 是公共知识、零隐私，L3 是全部隐私。 所以可以做到 —— 知识库在云上，孩子的数据一步不出校门。
课标 · 知识 · 能力 · 认知，它们不是并列的四层
这四个词经常被并排提起，好像是四种平行的东西。在这个底座里只有「能力」是主干， 其余三个都是挂在它上面的维度。这不是分类偏好，是被一条判据逼出来的。
判据只有一个：能不能对一个具体孩子在某一时刻回答「会 / 不会」。
| 拒绝 | 通过 |
|---|---|
| 分数的意义 | 能在 0 到 1 的数轴上标出四分之三并说明理由 |
| 培养观察能力 | 能举例说明举头与低头的动作对比表达了什么情绪 |
| 了解古代中国的政治制度 | 能默写《静夜思》全诗且无错别字 |
左边是章节名和口号，右边是能挂档案的东西。 这道闸在 CI 里是硬门禁，砍掉了机器抽取输出的六到七成。
3,500 个常用字如果各自成一个 ID，档案里就是 3,500 条互不相干的记录； 挂在「能正确书写常用字表一中的汉字」下面，就是一条能力 + 一个进度。
| 清单 | 条目 |
|---|---|
| 常用字表 | 3,500 |
| 英语三级词汇 | 1,543 |
| 英语二级词汇 | 458 |
| 基本字表 | 299 |
| 背诵篇目 | 135 |
| 不规则动词 | 106 |
共 6,339 条。这类东西数得清、判得准， 是底座里唯一不需要教师复核的一类。
5,117 条锚点带着课标原文引文和页码，可以翻回教育部文件某一页核对。 课标条目本身不能当主干：它是文档结构（第几章第几节），改版就全废； 而能力断言可以跨版本存活。
依据两份文件：《义务教育课程方案和课程标准（2022年版）》15 份 1,594 页， 《普通高中课程方案和课程标准（2017年版2020年修订）》21 份 2,276 页。 前者是零文字层的扫描件，逐页多模态识读；后者有文字层，纯规则解析、零模型调用。
同一条能力可以既是「应用」层级、又练「找规律」这个横切概念、又属「运算能力」这个核心素养。 它们互不排斥，所以只能是标签，不能是层 —— 做成层就得强行二选一。
认知层级 掌握 3,298 · 了解 571 · 应用 1011 · 理解 469 核心素养 90 种取值，闭合词表，逐科摘自课标「学科核心素养」正文 横切维度 7 个通用概念 + 8 项科学实践（参照 NGSS 三维度设计） 课程类型 必修 / 选择性必修 / 选修 —— 只有高中有
6,635 条先修依赖里，跨学科的只有 11 条。这个数在两轮重跑里都没变 —— 它是对的，不是漏建。真正的跨学科先修关系本来就罕见： 必须是「学这条时现场用得到那条，用不出来就卡住」。 「都需要观察力」这种一律不算，那样建出来的是好听的假边。
那「能力是跨界融合的」怎么表达？换一层。 练「找规律」的语文锚点和练「找规律」的数学锚点之间确实有关联， 但那关联没有方向、没有先后 —— 它画不成有向边。
先修关系 有向、有先后 A 必须排在 B 之前 6,635 条 横切关联 无向、同时 A 和 B 练的是同一件事 数十万对
所以图上它们长得不一样：先修走连线，横切走金色虚线光环，不连边。 连边会撒谎 —— 在这张图里边一律表示先修。
把没验过的和验过的画成一样，就是用视觉掩盖数据质量
| 核对到哪一步 | 条数 | 能不能拿去引用 |
|---|---|---|
| 还没有人读过 | 0 | 不能 |
| AI 读过，没挑出毛病 | 3,767 | 能 —— 但含义是「没人挑出毛病」，不是「有人认可」 |
| AI 挑出了毛病，已挂起 | 1,118 | 不能 |
| 判定标准客观（字表词表这类数得清的） | 223 | 能 |
| 有过异议，已裁决 | 241 | 能 —— 有过异议，已裁决 |
| 教师逐条签署 | 0 | 能 —— 唯一一档「有人认可」 |
「能引用」这一栏不是这里写死的，是从 mappings/citable.json
读出来的 —— 那份文件是全项目唯一定义可引用集合的地方。
这一页曾经把「AI 读过没挑出毛病」写死成「不能」，而口径早在 2026-08-20 就改了，
于是首页说 2,589 条可引用、这一页说其中 2,201 条不能，
同一个站的两页互相打架。散文里的判断迟早和数据分家，除非它根本不由散文来写。
这五档在图谱上用填充深浅区分，不是只标出有问题的那一档。 0 条「一个人都没看过」如果和「过了 AI 审查」长得一样， 那张图就在替数据质量打掩护。
课标只要求「知道中国传统工艺来自民间」， 我们在它之上提了一条「能举例说出两种中国民间传统工艺及其产地」。 这是我们自己的教育判断，不是教育部写的。 所以它单独统计、图上单独描边、可以被单独撤掉 —— 底座的全部价值在那条溯源链上，这一层不能悄悄混进去看着和别的一样。
包括英语、日语、俄语、德语、法语、西班牙语六种外语 —— 后三种是 2017 版新增的，给开设小语种的高中用。全部出自教育部制定的课标。
高中课标按模块给内容，不按年级。所以这批锚点的学段一律是 G10–G12， 真实区分放在课程类型上：必修是所有学生都该有的，选修不是。 不记这一维，档案里「他没掌握 X」就分不清是没学过还是学了没会。
不发明年级精度。「必修 1 就是高一」是教学惯例，不是课标条文。
接进你的 AI 应用（MCP，只读） npx --yes degit qiuyiwu1989-star/k12-knowledge-substrate k12 && node k12/mcp/server.mjs 四个工具：查锚点 / 取全文与出处 / 走前置链 / 取分片 每个返回都带课标出处、核对程度、粒度警告 数据集直取（允许跨域，不用 clone） https://k12.yongle.school/data/manifest.json https://k12.yongle.school/data/anchors/*.jsonl 固定到某个版本（数据只增不改，ID 永不复用） git clone … && git checkout v1.2 已发布：v1.0 · v1.1 · v1.2 许可 L0 锚点 + 依赖图、L1 映射 ODbL 1.0 本项目撰写的文本 CC BY-SA 4.0 课标原文引文 权利归教育部，按合理引用附带
一条铁律：应用层不得自己定义知识点，只能引用 L0 的 ID。 这条一破，底座立刻退化成又一个数据集，所有产品的档案重新变成互相读不懂的孤岛。