用途：属于生成智能教材流程的第一步，后续为 learning-graph-generator 技能。它用于分析或创建高质量课程描述，使描述包含生成 200+ 概念学习图谱所需的全部要素，并检查完整性与与 2001 版 Bloom 分类学习成果的对齐情况。
主要能力：先判断 /docs/course-description.md 是否存在。不存在则进入创建流程，依次询问课程标题、目标受众（小学、初中、高中、大学本科、研究生、成人继续教育、职业发展或其他）、先修要求（无则写 None）、主要主题、以及按 Bloom 六层级（记忆、理解、应用、分析、评价、创造）组织的学习成果，然后按模板生成文件并自动进入分析。文件存在则直接分析，按 100 分制评分：标题 5、目标受众 5、先修 5、涵盖主题 10、排除主题 5、学习成果标题 5、六个层级各 10、描述性背景 5；完整高质量给满分，含糊或缺失酌减，各层级至少需 3 条具体可操作成果才给满分。随后做差距分析、改进建议、概念生成就绪度评估，并用 mkdir -p docs/learning-graph 创建目录，将报告写入 docs/learning-graph/course-description-assessment.md，评分 90-100 为优秀、75-89 良好、60-74 合格、40-59 一般、0-39 差。还会视情况添加 yml 元数据（title、description、quality_score），并询问是否加入 mkdocs.yml 导航。
使用方式：由 Claude Skill 调用，按决策树对文件执行创建或分析；先修、主题、成果等信息由用户提供。
适用场景：为智能教材准备和校验课程描述。限制：需 /docs 目录与相关模板文件；评分阈值 85 以上才建议继续生成图谱；工具版本为 0.03。