第 10 讲 课程大纲与教学进度表：教务处发的模板，一次出两份
【可执行状态】现在就能做（填制引擎跑在公网，按附录 C 把 doc-filler 连接器接进入口即可）
【本讲对应资产】doc-filler 引擎（6 个工具）；本讲用 filler_templates filler_template_info filler_run filler_batch filler_check（模板从哪来，见第 9 讲）
【本讲原理来源】L3 第 20 课《Function Calling 深度解析》（工具说明书三要素）· 吴恩达《Agentic AI》· 工具使用
引子：一门课的大纲，为什么要写第三遍
先说一个不会写进任何考核表的数字：一门专业课的教学大纲，从开课到停开，通常要写三到十遍。有的因为学分课时调整，有的因为教务处换了版式，有的只是换了个学期。
每次重写，写的都不是新内容。课程名称、课程代码、学分、学时、适用专业，这几项在教务系统里躺了好几年；课程目标、课程内容、考核比例，早在专业培养方案里定过一遍。老师每一次做的，只是把已经确认的信息，从系统里、从去年的旧表里，一格一格搬到教务处新发的那份 Word 上。
一件事既不产生新知识、又要反复做，它就不该由人一直做下去。
这一讲要按掉的，正是这一次搬家。而且不是搬一份——一学期好几门课，要一起搬。
一、场景：两位老师的同一个下午
王老师（化名）这学期挂了两门课：《数智分析与应用》和《跨境电商大数据统计与分析》，都是 3 学分、48 学时、专业必修课。教务处把《课程教学大纲（2026 版）》发到了工作群，要求写得很硬：版式不许动，字段一个不许少，下周二下班前交，两门课各一份 docx。
下午两点，她打开模板另存为一份，光标点进第一个空格，打字，Tab 到下一个空格，再打字。一门课改了十几处，四十分钟过去。第二门课如法炮制，又是四十分钟。改到一半，隔壁同事来问事，回来后把《数智分析与应用》的课程代码填进了另一门课的表格——交上去被教研室打回，理由是两门课串了行。重做一遍，又一个下午。
李老师（化名）做的是同一件事，只是顺序不一样。她先在模板库里选了一份《课程教学大纲（范例版）》，让引擎告诉她这份模板要准备哪些数据；接着把两门课的信息按字段列成一张清单，把两门课共用的学年学期与填制日期集中写在一处；最后说了一句话。三分钟后，两份 docx 回来了，文件名一份是《数智分析与应用》的，一份是《跨境电商大数据统计与分析》的。
同一件事，一个下午，三分钟。差别不在打字快慢，也不在谁更会用电脑，而在有没有把“抄哪一格”这件事，从手上搬到配置里。
二、原理：一条链上的三个环节
2.1 第一步不是“填”，是“选模板”
引擎现在已经统一成模板库口径：内置范例模板与老师自己上传的模板，走的是同一条路——选模板 → 看要准备什么数据 → 出件。不是“内置一套路、自定义另一套路”。
例如，本讲用到的那份《课程教学大纲（范例版）》，就是模板库里的内置范例；如果教务处发的是本校自己的一版（有的学校在大纲里加了专业认证栏目），按第 9 讲上传一次，以后每学期直接在库里选它就行。再比如同一个学院的老师，一位传好了模板，剩下的同事在库里选同一份就行——模板是学院的公共资产，不是某个人的私产。
六个工具的分工是这样的：
| 工具 | 干什么 | 什么时候用 |
|---|---|---|
filler_templates | 列出模板库（内置范例 + 我上传的），带用途与数据量 | 永远的第一步 |
filler_template_info | 选中一份模板，看它要准备哪些数据（单值字段 / 列表区 / 样例） | 动手之前 |
filler_template_upload | 把学校发的那份 Word 传上来，自动识别 + 注入占位符 | 库里没有合用的模板时 |
filler_run | 出一份（先试通） | 数据拿不准时 |
filler_batch | 出一批（按记录列表） | 数据确认之后 |
filler_check | 给出校验结论 verdict | 交付之前，不许跳 |
这一讲主要用第一、第二、第四、第五个；第三个在上传模板时用（第 9 讲已讲透）；第六个留到第 13 讲系统讲，但从这一讲开始，每一讲的交付动作都以它收尾。
2.2 历史纵深：这半个多世纪，老师报资料走了五步
想明白“为什么现在能做成一键”，得先看清楚以前是怎么做的。这条路走了半个多世纪，一共五步。
第一步：钢板蜡纸。 二十世纪五六十年代到七十年代，教务干事要在钢板上刻蜡纸——把大纲内容一笔一笔刻上去，再上油印机印。例如一门课的学时从四十八改成四十二，就得重新刻一整版，改一个字都做不到。那一代的瓶颈在“版”，不在“人”。
第二步：打字机与复写纸。 八十年代，打字机进了教研室，改字容易了。但每一份还是要单独打一遍，复写纸一次最多复四五份。那时的教研室里常见一幕：一台打字机后面排着队——内容各不相同，格式一模一样。
第三步：Word 与“另存为去年那份”。 九十年代电脑普及，老师学会了一个动作：把去年的文件另存成今年的，再把里面的字改掉。打个比方，这就像改一幅已经画好的年画——版不用重画，只把年份换掉。这个动作直到今天还是主流，它的弱点不在效率，在“忘了改哪儿”：比如年份改了、适用专业忘了改；学分改了、学时忘了改。手填大纲的返工，绝大多数出在这里。
第四步：教务系统上线，人反而更忙。 两千年以后，课程信息陆续进了数据库，学分学时这些数字系统里都有。但系统的出口是报表，不是教务处那份 Word。于是出现一个奇怪的分工：数据在系统里，表格在硬盘里，老师成了两者之间的搬运工。再比如，系统里明明能查到“48 学时”，可你没法把它直接贴进 Word 的第三行第五格——中间那一步，一直由人来做。
第五步（也是这一讲）：模板库 + 一键填制。 模板选一次，数据说一次，剩下的交给引擎。
回头看这条线，规律很清楚：每一步进步，都不是让人打字更快，而是砍掉一件“人必须先做”的事。第一步什么也砍不掉；第二步砍掉“重刻版”；第三步砍掉“重画版式”；第四步砍掉“翻系统查数”；第五步砍掉“搬运”。技术史里最有价值的一类改进，就是把工序从人手上摘下来，交给规则。〔这与泰勒在 1911 年讲的“把工序拆成标准动作”是同一个道理[1]〕
（顺带说一句：第 9 讲讲的那个“四代”（刻板 → 邮件合并 → 填制引擎 → 自动认位置），讲的是机器怎么找位置；这里这个“五步”，讲的是老师报资料这件事本身的历史。一个讲机器，一个讲活，不要混。）
2.3 两层信息：一门课的进记录，一学期共用的进公共层
第 8 讲讲过数据分两层，本讲把它落到大纲上，界限非常干净：
- 一门课一条（记录级）：课程代码、课程名称、英文名称、授课教师、开课部门、学分、总学时、课程性质、适用专业班级——这几项两门课就是两份，必须逐条给。
- 一批共用（顶层）：学年学期、填制日期——两门课一字不差，只给一次。
本讲的实测样例就是两条记录、一份公共信息。两条记录写成一张表看最清楚：
| 字段 | 例一：数智分析与应用 | 例二：跨境电商大数据统计与分析 |
|---|---|---|
courseCode（课程代码） | DI2026 | EC2026 |
courseName（课程名称） | 数智分析与应用 | 跨境电商大数据统计与分析 |
englishName（英文名称） | Digital Intelligence Analytics | Big Data for Cross-border E-commerce |
teacherName（授课教师） | 任渝 | 任渝 |
department（开课部门） | 智能金融学院 | 智能金融学院 |
credits（学分） | 3 | 3 |
totalHours（总学时） | 48 | 48 |
courseNature（课程性质） | 专业必修课 | 专业必修课 |
applicableScope（适用专业班级） | 数字经济、金融科技专业2024级 | 国际经济与贸易、电子商务专业2024级 |
顶层那一层写成一段行内 JSON 就是：{“semester”:“2026-2027学年第一学期”,“date”:“2026年9月17日”}——花括号里两项，两门课共用。（本书正文里的 JSON 用全角引号排版，与正文引号体例保持一致；实际在入口里输入时，按工具提示的数据形状填即可。）
一个常见误会：既然两门课都是 3 学分 48 学时，是不是可以把学分学时挪到公共层？不行。公共层的含义是“这一批共用”，不是“这次碰巧相同”。例如，下学期加了第三门课，如果它是 4 学分 64 学时，你把它写进记录里就行，公共层一动不用动；可要是当初把学分放进了公共层，第三门课就会被迫继承错误的值。
2.4 设问自答之一：学校下学期换模板了，之前做的都白做了吗
这是老师问得最多的一句。答案是不白做，而且只多花一分钟。
原因在第 9 讲已经讲透：模板和数据是分开的两样东西。教务处换了版式，动的是“模板”那一层；你手上那份课程清单（数据）一个字都不用改。打个比方，这就像换了新杯子装同一壶茶——壶里的茶没变，倒进去就行。
具体动作只有两步：把新模板上传一次（filler_template_upload），用 filler_template_info 看一眼它要的字段和旧的那份差在哪（差在哪就补哪个字段，例如新版加了“课程思政元素”一栏，那就补一项），再出件。换的是表，不是你的活法。
2.5 设问自答之二：大纲里有些内容不是“填”进去的，是“写”出来的，引擎也管吗
问得很对，这需要把界线划清楚。
大纲里有两类内容。一类是搬运类——课程代码、学分、学时、学期、教师，这些是已经确认的事实；另一类是判断类——课程目标怎么写、学时怎么分配到各章、考核比例定成三比二比五还是三比三比四、课程思政元素怎么融进去。后一类是教师的专业判断，引擎不替你做，也做不了。
正确的分工是：判断类的内容你先写好（或者由第 3 讲、第 6 讲那类生成工具产出初稿，你改定），搬运类的交给引擎。填制是最后一公里，不是第一步。如果你的大纲模板里“课程目标”也占了一格，而那一格的内容每门课都不同，那就把它当成记录级字段，一门课写一段（比如第一门课写“掌握数据清洗与可视化的基本方法”，第二门课写“掌握跨境交易数据的口径核对”），照给就行。
这一条界线，本讲之后每一讲都会再出现一次：引擎负责“放对位置”，你负责“内容对不对”。
2.6 一张对照表：人工做法与引擎做法
把王老师和李老师那个下午摊开成一张表，差距比“快慢”更值得看：
| 对比维度 | 人工做法 | 引擎做法 |
|---|---|---|
| 两门课耗时 | 约 80 分钟，全在打字与翻查 | 首次约 20 分钟（整理数据）+ 出件 3 分钟 |
| 下学期再来一次 | 又是 80 分钟 | 只换数据那一层，出件 3 分钟 |
| 典型易错点 | 学分学时串行、年份忘改、适用专业漏填 | 数据写错则整批错，所以校验点要前置 |
| 可核对性 | 靠眼睛逐格看，翻到第二份就忘了第一份长什么样 | 文件名即识别符，校验报告逐项列出未替换与缺失 |
| 出错之后 | 不写报告，靠人家退回来才知道 | 报告里列着缺了哪几项，照着补数据重跑 |
| 他人可复用 | 只有本人会这一套改法 | 学院里任何一位老师在同一个库里选它 |
表里最值得注意的不是第一行，是最后一行：人工做法留不下资产，引擎做法留下了一份“学院级的格式档案”。
2.7 一句话指令里的四个动作，各防一种错
把指令拆开看，你会发现它不是客套话，每一个动作都在防一类具体的错：
| 指令里的动作 | 防的错 | 不做的后果 |
|---|---|---|
先 filler_templates 选模板 | 防“模板选错、版式不对” | 出的件教务处不收 |
再 filler_template_info 看骨架 | 防“字段名对不上、位置留空” | 出现一堆未替换项 |
公共信息单独传 context_json | 防“成批缺学期与日期” | 两份全缺，批量错得整齐 |
最后 filler_check 读报告 | 防“出完就当交付” | 退件，且说不出哪里错 |
四步都做了，才叫一次完整的填制。这也是本书“动手三件套”里为什么必须带校验点的原因。
三、动手三件套
一句话指令（可直接复制，把课程换成你的）
用filler_templates看一下模板库里有哪些教学资料模板，我要课程教学大纲那一类；
再用 filler_template_info 告诉我这份模板要准备哪些数据；然后用 filler_batch 把《数智分析与应用》《跨境电商大数据统计与分析》两门课的教学大纲一次出两份：记录按骨架传（课程代码 DI2026 / EC2026、课程名称、英文名称、授课教师任渝、开课部门智能金融学院、学分 3、总学时 48、课程性质专业必修课、适用专业班级按实际填写）；
context_json传{“semester”:“2026-2027学年第一学期”,“date”:“2026年9月17日”}；
出完把每份的文件名和下载链接给我，并调 filler_check 把校验报告读给我。四条要求各有用处：点模板（决定版式与映射）、点骨架（保证字段名对得上）、点公共信息（最常漏的一层）、点校验（出件不算交付，校验通过才算）。
只有一门课、想先试通链路时，把第五步换成 filler_run，其他照旧——先出一份，读回核对，再出整批，这是所有批量活的标准节奏。
预期产物
| 产物 | 内容 |
|---|---|
| 成品 docx × 2 | 数智分析与应用-教学大纲-任渝.docx、跨境电商大数据统计与分析-教学大纲-任渝.docx |
| 下载链接 × 2 | 可直接下载的地址；中文文件名在链接里会出现百分号编码（%E6%95%B0... 这样），这是正常的 |
| 校验报告 × 1 | 每份文档的已替换 / 未替换 / 缺失字段 / 表格填充行数，以及总校验结论 |
| 字段核对表（自建） | 把两门课的学分、学时、课程性质、适用专业并列一张表，出件后一对一核 |
| 课程清单（存下来） | 这次写的数据不要用完就扔，下学期只改其中几项，三分钟又一轮 |
本讲的实测结果：两条课程记录 + 一份公共信息，一次出件 2 份 docx，文件名是《数智分析与应用-教学大纲-任渝.docx》与《跨境电商大数据统计与分析-教学大纲-任渝.docx》，校验结论为「校验通过（未替换 0 / 缺失 0）」。
校验点（这一步不许跳）
- 份数 = 记录条数：记录里两条就出两份。少一份，先查数据是不是只传了一条。
- 文件名对：形态是“课程名 - 教学大纲 - 教师名”，两门课的文件名不能混。教务收件就是按文件名找的。
- 字段逐字一致：抽一门课，把课程名称、课程代码、学分、总学时与数据源逐字对一遍。不要只核第一门——配置写错，往往错在第二个字段上。
- 不串行：同一份表里出现的课程名与课程代码，必须属于同一门课。这是手填最容易犯的错，配置写错也会犯同样的错，所以必须核。
- 公共信息落地了：每份的学年学期都是“2026-2027学年第一学期”，填制日期都是“2026年9月17日”。
- 占位符残留 = 0：成品里搜不到记号；有残留就是有位置没填上。
- 校验结论过门：
filler_check给出的结论必须是「校验通过（未替换 0 / 缺失 0）」。不是这个结论，不交。
四、常见错误与排错
错误一：出件成功，但“学年学期、填表日期”空着。
表现：正文内容都填进去了，模板里这几处还是空的，校验报告的未替换清单里列着它们。
原因：这两项属顶层公共信息，只传了记录列表、没传 context_json。
排错：把公共信息补进去重跑。一门课也要传公共信息——公共不等于可以省。
错误二：只想试一门，结果出了两份；或者想出一批，只出了一份。
表现：份数与预期不合。
原因：数据形状问题——给裸列表时引擎会自动包一层；但给了单条字典（而不是列表）会被自动包成一条，份数就少。
排错：出完先数份数，份数 = 记录条数；不对就回头改数据的形状，不要改字段内容。
错误三：下载失败或下载下来是乱码名。
表现：链接点开报错。
原因：中文文件名和中文链接要做百分号编码，某些客户端对此不友好。
排错：换一个浏览器再点，或把链接里的编码形态复制完整。文件本身没问题。
错误四：收到的交付包里多了一份模板文件。
表现：混进一个不带课程名的文件。
原因：早期版本会把模板当成成品一起给出。
排错：只按引擎报告里的产物清单收件，模板不算交付物。
错误五：引擎明明接好了，却不出件也不报错。
表现：一切正常，就是没有文件。
原因：连接器没登记信任，被静默跳过，日志里会打一行跳过提示。
排错：看日志确认；连接器要写在配置根目录的 mcp.json、名字用裸名 doc-filler，改完完全退出应用再打开（见附录 C）。
五、边界与红线
- 模板是学校的东西：只用教务处下发的版本，只填内容、不改版式。要改版式，走教务处正式渠道换模板文件，不要在出完的成品上手工排。
- 交出去的件必须本人复看并签字：大纲是教学文件，署名责任在你。机器出的是“可交的成品”，不复看就交，等于把自己的名字交给一段配置。
- 公共信息写错会成批出错：学期写成上一学年，两份全错。批量出件前先把公共信息核一遍——这是唯一一处“错一次、错一批”的地方。
- 课程数据属学校数据：来自教务系统的课程信息按学校口径使用，不导出、不外传。
- 模板里的固定文字不要为了省事清掉：记号之外的内容是学校要求的表述，改掉它等于改了学校文件。
- 不许让报告好看：为了凑出「校验通过」而删掉模板里的占位符、或给数据里没有的字段编一个值，是把校验从证据变成了道具。这条底线在第 13 讲还会再讲一遍。
六、拓展与学科迁移
- 变式一：一个教研室一起出件。 把十门课的数据放在一张表里，
filler_batch一次出十份以上；教学秘书按学院名单跑一遍，学期初的集中出件就结束了。这时“份数对账”比单门课更重要：应交几份、实交几份。 - 变式二：同一门课的三种资料。 教学大纲与教学进度表常常是两份不同的模板——两份模板各选一次，公共信息一次说清，记录字段照抄改，两份资料先后出，学期与班级天然一致，不会出现“大纲写第一学期、进度表写第二学期”这种低级错。
- 变式三：接专业认证。 认证要交的材料里，课程大纲、教学进度表、教学日志、试卷分析表格式各异但数据同源。比如一份课程数据可以说出四份材料，出件次数不影响数据工作量。
- 跨专业：电子商务专业填选品课程的课程大纲、财务管理专业填预算与成本课程大纲、国际经济与贸易专业填报关实务课程大纲——学科换了，字段名和映射表不变。
- 跨角色：院系教学秘书（集中出件）、教务处（汇总审核表）、专业负责人（专业建设材料清单）、课程负责人（一门课的多版本大纲）。
- 接下一讲：教学大纲这类活是课程粒度——一条记录一门课。第 11 讲换成课次粒度：一学期十六次课，每次课一份教案。
带走一句话
大纲不该重写三遍——把变的那一层交出去，把判断的那一层留下来。
背后的引擎（本讲速查）
| 工具全名 | 一句话作用 |
|---|---|
mcp__doc-filler__filler_templates | 列模板库（内置范例 + 我上传的），带用途与数据量 |
mcp__doc-filler__filler_template_info | 看选中模板要准备哪些数据：单值字段 + 列表区 + 样例 |
mcp__doc-filler__filler_template_upload | 学校发的那份 Word 直接上传，自动识别字段并注入记号 |
mcp__doc-filler__filler_run | 跑一门课（一份）的填制，先试通再批量 |
mcp__doc-filler__filler_batch | 按记录列表一次出一批 docx（本讲：两门课两份） |
mcp__doc-filler__filler_check | 读校验报告，确认「未替换 0 / 缺失 0」再交付 |
本讲要点（速记）
- 第一步是选模板，不是填表：模板库里内置的与老师自己传的走同一条路
- 两处最常漏：顶层公共信息（学年学期、填制日期）与“适用专业班级”这类长字段
- 一门课一条记录，一条记录一份件：份数 = 记录列表的条数，出完先数份数
- 判断类内容不外包：课程目标、学时分配、考核比例是教师的活，引擎只负责放对位置
- 交付前三条硬核：份数对、字段逐字一致、校验结论必须是「校验通过（未替换 0 / 缺失 0）」
- 一句提法：换模板不动数据，换学期只动数据——两张皮分开，才叫省事
参考文献
[1] Taylor F W. The principles of scientific management[M]. New York: Harper & Brothers, 1911.
[2] 中华人民共和国教育部. 教育部关于加快建设高水平本科教育 全面提高人才培养能力的意见: 教高〔2018〕2号[A]. 2018.
[3] OpenAI. Function calling[EB/OL]. https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling.
数据与平台：本讲实测数据来自 zhenyuonline.cn 的 doc-filler 引擎填制能力（2026-09-17 实跑）。
teaching 场景（课程教学资料）模板 13 个占位符，课程粒度，两条课程记录（DI2026 数智分析与应用、EC2026 跨境电商大数据统计与分析）
加一份顶层公共信息（semester = 2026-2027学年第一学期、date = 2026年9月17日），
一次出件 2 份 docx，校验结论「校验通过（未替换 0 / 缺失 0）」。产物已作脱敏处理。