用途：为基于 MkDocs Material 的智能教科书自动生成全书与分章指标报告，用于跟踪编写进度、准备状态汇报、评估出版前的内容完整性、分析教学元素分布、估算等效页数、审计重大更新后的内容，以及对比不同时间的指标变化。
主要能力：产出两份文件。book-metrics.md 为全书统计表，包含章节数、概念数（来自 learning-graph.csv）、术语数（glossary.md 中的 H2/H3 标题）、FAQ 数、测验题目总数、以“#### Diagram:”开头的图表数、LaTeX 公式、MicroSim 数、总词数与链接数，并按公式估算等效页数：Pages =（总词数 ÷ 250）+（图表数 × 0.25）+（MicroSim 数 × 0.5）。chapter-metrics.md 为分章表格，列出章号、章节标题、小节数、图表数与词数。
使用方式：需项目含 docs/、docs/chapters/ 及各章 index.md。可选 learning-graph.csv、glossary.md、faq.md、docs/sims/ 和每章 quiz.md。基本用法：在教科书项目根目录执行 ./scripts/book-metrics-generator.sh，或 bash /path/to/skill/scripts/book-metrics-generator.sh；自定义目录执行 ./scripts/book-metrics-generator.sh path/to/custom/docs；也可直接用 python3 scripts/book-metrics.py docs。生成后需在 mkdocs.yml 的 nav 中加入两份指标文件。
限制：仅面向 MkDocs Material 的智能教科书结构，依赖上述文件命名与目录约定；词数统计会排除代码块、行内代码与 URL；缺少目录或文件时相应计数为 0；等效页数为基于固定假设的估算值，非实际页数。扩展指标需在 Python 类中新增计数方法并更新 Markdown 生成逻辑。