OBE课程达成度计算与达成报告生成器

加载本Skill后，用户的WorkBuddy等AI工具将化身为一名OBE专家，根据用户提供的符合OBE理念的教学大纲、课程测点成绩表、课程总结成绩表等资料，自动计算课程目标达成度，并生成含有统计数据和统计图表的课程目标达成情况评价报告、课程总结的Word文档，并配套相应的数据Excel表格（含图表）。

本Skill具有自适应性，支持对各学校常见的成绩表格式自动识别。所有脚本的输出都是 JSON；零第三方依赖，完全离线，环境自检通过后可直接使用。

一、30 秒上手（老师只需要看这一段）

零门槛承诺：老师全程只用"说话"，不用敲任何命令、不用打开任何终端、不用装任何软件、不用学任何代码。

最快 3 步（照着说就行）

1. 把成绩表放进工作目录，对 AI 说一句："帮我算这门课的达成度并出报告"；
2. AI 自动识别成绩表、自动起草配置，然后一次性把几件待确认的事（学期、各环节权重、达标线）列给你，你只回答一次；
3. AI 生成课程目标达成情况评价报告（或课程总结）与配套的图表数据 Excel，直接交给教务处。

可以直接照说的原话（意思对即可，不用记命令）：

• "帮我算一下这门课的课程目标达成度。"
• "按这份成绩表和大纲，生成课程达成度评价报告。"
• "我们学校要交课程总结，帮我做一份。"
• "先给我看个样例，我要知道报告长什么样。"
• "这份成绩表格式有点怪，能处理吗？"

二、一分钟判定：这个技能适合你吗？

不适合的场景（请如实告诉用户，别硬做）

三、想深入时再看：流程地图与阅读层级

阅读层级（不必一次读完，按需跳转）

流程地图：每一步的结果都会存成文件，任何一步出问题，改完从那一步重跑即可，前面已经做好的不会丢。

四、教师需要提供的材料

材料信息不全时按顺序处理：先询问教师；教师也不确定时，用第 9 步的联网检索找同类课程的参考做法，并向教师说明是参考值、需其确认。

只给得齐成绩表也能开工：大纲暂时拿不到时，AI 可先按成绩表跑一遍，把课程目标与权重留作草稿，等大纲到手再改 objectives.json 重算，已跑好的成绩数据不用重做。

五、成绩表格式的自适应能力（不同学校格式差异的处理）

工具内置多种自适应机制，遇到以下情况无需教师改动成绩表：

• 多工作表自动遍历：preview 会遍历工作簿的每一张工作表（而不是只看第一张），自动区分有效成绩数据表与无用表（空白表、只有表头的模板占位表、说明页等），无用表自动清洗跳过；不指定 sheet 时也会自动选用有效数据表，并在输出中报告每张表的判定结果；
• 表头不在第一行（学校模板常有标题行、合并行）：自动探测表头行，也允许在 mapping.json 用 header_row 手工指定；
• 表头下方的权重行 / 单点满分行（如"权重 0.6 0.4…"、"单点满分 100 100…10"）：自动识别并读取各列满分与权重，避免把小分值环节（如满分 10 的口试）误按 100 分计算；
• 列名写法各异（全角/半角括号、空格、"平时(30%)"等）：列名模糊匹配，并且会自动去掉列名末尾的括号说明（"期末考试(150分制)"记为"期末考试"、"实验报告（等级）"记为"实验报告"），报告里的环节名干净统一；
• 等级制成绩（优/良/中/及格/不及格）：自动换算为百分制（优95 良85 中75 及格65 不及格50），可在 mapping.json 用 grade_words 覆盖；
• 不同满分制（100 分、150 分、10 分口试等）：可从列名或"单点满分"行自动识别，也可在 full_scores 手工指定；等级制列的满分填 grade；
• 一份表多个班级：识别班级列后自动分班统计，报告含分班达成情况；
• 表尾有平均分/最高分等汇总行：自动跳过；
• 多工作表：preview 会列出全部工作表，也可用 sheet 或 sheet_index 指定。

六、完整演示（照抄即可跑通）

下面这套命令 AI 助手可以原样执行一遍，教师不必自己敲。用技能内置的示例数据，从头到尾跑通：

1) python scripts/main.py doctor
   → {"ok": true, "message": "环境自检通过，可以开始使用"}

2) python scripts/main.py sample --data
   → 得到 示例成绩表.csv、mapping.json、objectives.json（供对照格式）

3) python scripts/main.py preview --file "示例成绩表.csv"
   → 自动识别结果：表头在第 3 行、三个考核环节、期末 150 分制、实验报告是等级制

4) python scripts/main.py map --file "示例成绩表.csv" --out scores.json
   → {"ok": true, "student_count": 30, "items": ["平时成绩","实验报告","期末考试"], ...}
   （只给成绩表即可，列、满分、表头行全部自动识别，不需要先写 mapping.json）

5) python scripts/main.py check --scores scores.json --objectives objectives.json
   → 逐条列出：人数、缺考、权重之和是否等于 1、有没有成绩超过满分、学期填没填

6) python scripts/main.py calc --objectives objectives.json --scores scores.json --out results.json
   → 各课程目标达成度、总体达成度、是否达到阈值

7) python scripts/main.py report --results results.json --out "课程目标达成情况评价报告.docx"
   → 生成 Word 报告，同时自动生成一个同名的图表数据 Excel

8) python scripts/main.py report --results results.json --type summary --out "课程总结.docx"
   → 换成课程总结；只想出图表时用 charts 命令

跑完第 7 步，工作目录里就有：一份可直接打印签字的 Word 报告 + 一份图表可自行修改的 Excel。

七、标准工作流程

所有命令在技能目录下执行，用系统可用的 python 或 python3；命令一律由 AI 助手代跑，教师不需要接触命令行。

第 0 步 教师想先看效果（可选）

技能内置了示例报告与示例成绩数据（以 JSON 文本形式存放，需要时还原）：

• 想看报告长什么样：运行 python scripts/main.py sample --report attainment（还原"课程目标达成情况评价报告"示例）或 --report summary（还原"课程总结"示例），得到 docx 后交给教师打开查看；
• 想看真实的成绩表 / 达成度计算表格式：运行 python scripts/main.py sample --form grades（还原成绩表样例：表头下方带权重行与单点满分行、两个班级）或 --form calc（还原达成度计算表样例：多工作表、模板占位数据），再用 preview 演示自动遍历与清洗效果；
• 想看图表数据 Excel 长什么样：运行 python scripts/main.py sample --form charts，还原"示例_图表数据.xlsx"（数据表 + 原生 Excel 图表），向教师演示"改数据 → 图表自动更新 → 复制粘贴回 Word"的用法；
• 教师信息不足、想先看完整效果：运行 python scripts/main.py sample --case rl200 还原内置的 200 人虚拟完整案例做演示（含全流程演示与只看成品两种用法），具体操作与注意事项见内置资料 templates 中的 sample_case200_演示指引（运行 python scripts/materials.py templates 查看）；
• 想了解成绩表怎么准备：运行 python scripts/main.py sample --data，会还原示例成绩表（csv）和 mapping.json、objectives.json，供教师对照格式；
• python scripts/main.py sample --list 可查看全部示例清单。

示例中不出现学校名称与学院名称，学生学号统一以 26**** 形式脱敏显示。

第 1 步 环境自检

运行 python scripts/main.py doctor。输出 ok 为 false 时，用通俗中文向教师解释其中的 error 和 hint 字段。排查工作全部由 AI 承担，教师不需要做任何技术排查。

第 2 步 查看成绩表并确认结构

运行 python scripts/main.py preview --file "成绩表.xlsx"。对 Excel 文件会遍历每一张工作表：

• scan：每张表的判定结果（data=有效成绩数据，附 suggested_mapping；placeholder=模板占位；empty=空白；other=说明页等无关表）与自动跳过原因；
• recommended_sheet：自动推荐使用的有效数据表；
• preview / suggested_mapping：选中表的前几行内容与自动识别结果。

把自动识别结果念给教师确认：选用了哪张工作表、每个考核环节对应哪列、各环节满分与权重、等级制换算是否符合学校规定。

第 3 步 编写两个配置文件（AI 代写，教师只确认）

参照内置模板（运行 python scripts/materials.py templates 查看 templates 资料），在工作目录写两个 JSON 文件。所有字符串必须是纯文本：不要出现 Markdown 星号、井号，也不要在字符串里用换行符，多条内容用数组表达。

• mapping.json：列标题映射（学号、姓名、班级 + 各考核环节）、满分、表头行号。多数情况可以不用写：第 4 步直接用 map --file 成绩表.xlsx 即可自动识别；只有在自动识别不准、或想指定某几列时才需要写这个文件，建议加 "auto": true，工具会自动探测并只补充手工未覆盖的列。
• objectives.json：课程基本信息（名称、代码、性质、学分、学时、开课单位、专业、年级、班级、学期、教师、考核方式，能提供多少写多少）、课程目标（desc 目标描述、grad_requirement 支撑的毕业要求指标点）、每个目标下各考核环节权重（各目标内权重之和必须等于 1）、可选的 objective_weights（各目标在课程中的权重）、达成阈值 threshold（默认 0.65，务必与教师确认）。term（学期）可留空：calc 会按当前日期自动推算——当年 9 月至次年 2 月为"当年-次年学年度"第 1 学期，当年 3 月至 8 月为"前一年-当年学年度"第 2 学期；并在结果的 term_confirm 字段给出推算学期与备选学期，必须念给教师确认后再生成报告（报告常在下一学期开学后补写，不能想当然）。

权重信息在大纲中找不到时，先与教师讨论确定；或按第 9 步检索参考值。

确认要一次问完：把需要教师拍板的事项（学期、各目标权重、达标线、是否剔除缓考）合并成一次提问；教师说"按默认来"就直接采用自动识别结果出初稿，再按需微调，不要来回问。

第 4 步 清洗成绩数据

• 常规做法（推荐）：python scripts/main.py map --file "成绩表.xlsx" --out scores.json
• 需要精确指定列时：python scripts/main.py map --mapping mapping.json --out scores.json

输出会报告：学生人数、缺考/旷考人数、等级换算人数、跳过的汇总行数。若提示找不到列，输出中会列出成绩表里实际存在的列标题，与教师核对后改配置重跑；这一步重跑不会影响别的文件。

第 5 步 提交前核对（建议，赶时间可跳过）

运行 python scripts/main.py check --scores scores.json --objectives objectives.json。

它会把这些容易算错的地方逐条列出来：学生人数、缺考人次、成绩有没有超过该环节满分、学号有没有重复、每个目标下权重之和是不是等于 1、权重里写的环节名和成绩表对不对得上、达标线合不合理、学期填没填。

输出里"必须处理"的项会附一句"怎么办"，照着改完从出错的那一步重跑即可。本命令只读不改，不会动任何已有文件。

第 6 步 计算达成度

运行 python scripts/main.py calc --objectives objectives.json --scores scores.json --out results.json。

向教师逐项汇报：每个课程目标的达成度、是否达到阈值、总体达成度、分班情况。若输出含 warnings 字段（如权重之和不为 1），向教师说明并确认处理方式。

若输出含 term_confirm 字段（objectives.json 未填学期时出现），必须以提问方式向教师确认开课学期：报出按当前日期推算的学期与备选学期（报告常在下一学期开学后补写），教师确认后把所选学期写入 objectives.json 的 term 字段并重跑 calc；生成报告前学期必须已确认。

第 7 步 撰写报告分析与建议（报告质量的关键）

先与教师讨论，把以下字段写入 results.json（参照 templates 资料中 results_json_报告前补充 的说明，运行 python scripts/materials.py templates 查看）：

• overall_analysis：总体达成情况一段分析；
• analysis：逐个课程目标的分析（结合得分率、分布数据，具体到教学环节）；
• teaching_design：教学及考核设计说明（课程总结用）；
• effect_analysis：教学效果分析（课程总结用，结合分布与散点图分析能力形成弱项的具体原因）；
• previous_problems / previous_measures / previous_effects：上次教学存在的问题、本次采取的措施、改进效果（三者要一一对应，体现"依据评价结果持续改进"，这是工程认证的重点）；
• problems：本次教学存在的问题及原因；
• suggestions：整改措施及建议（3 至 5 条，具体可行）。

第 8 步 生成 Word 报告（两种类型，用 --type 选择）

• 达成情况评价报告（默认）：python scripts/main.py report --results results.json --out "课程目标达成情况评价报告.docx"
  结构：封面 → 1 课程基本信息（专业性质课/学分/线上学时/线下学时/任课教师名单/课程组/上课学期/上课班级）→ 2 评价依据 → 3 评价标准（表1 课程目标评分等级）→ 4 过程报告（目标与毕业要求指标点对应、测点统计原始表、表2 中间计算过程，多班级时随机抽 1 个班展示）→ 5 结果报告（表3 达成情况评价表、达成度柱状图、各班级达成情况、表4 结果报告含分析与反思）→ 6 达成度分布与成绩统计（个体达成度分布、总成绩分布、个体散点图、各考核环节统计）→ 7 持续改进（上次问题/本次措施/改进效果/本次问题/整改建议）→ 核心评价人签名（至少 2 人手写签字）、课程负责人审核意见、开课系负责人审核意见 → 附录成绩明细表。达成标准按 65 分掌握，达成度同时给出小数与折算分。
• 课程总结：python scripts/main.py report --results results.json --type summary --out "课程总结.docx"
  结构：开课信息表 → 1 教学及考核设计 → 2 课程目标达成度分析（表1 各环节得分与各目标达成度 + 柱状图 + "由表1可以看出……"）→ 3 教学效果分析（表2 总成绩分布、表3 各环节统计、样本个体散点图）→ 4 上次教学存在的问题及改进效果（问题/措施/效果）→ 5 本次教学存在问题及整改措施或建议 → 课程负责人签名、开课系负责人签名、日期。

生成后把 Word 文件交给教师并简要说明各部分内容；多课堂时提醒教师按各课堂实际情况分别补充分析。

同时交付图表数据 Excel：运行 report 命令时会在同目录自动生成同名 .xlsx 文件（如"课程目标达成情况评价报告.xlsx"），内容为图表背后的数据表与对应的原生 Excel 图表：各课程目标达成度（含红色虚线达成标准线）、个体达成度分布、总成绩分布、个体达成度散点图、各考核环节得分率、班级达成情况。也可以单独生成或换位置保存：python scripts/main.py charts --results results.json --out 图表数据.xlsx。把该 Excel 一并交给教师并说明：报告里的图是固定图片，如需微调（改数字、改颜色、改样式），在 Excel 中修改数据后图表自动更新，选中图表复制、到 Word 里粘贴即可替换。

第 9 步 联网检索（信息缺失时，可选）

运行 python scripts/main.py fetch --search "课程名 课程目标 达成度 权重 教学大纲" 获取参考信息；也可以用 --url 网址 直接读取某个网页正文。若检索失败（输出 ok 为 false），改用你自带的联网搜索能力，并把信息来源告诉教师。

这一步是可选的：不联网也能完成从算达成度到出报告的全部流程；联网只是用来查权重等参考值，查不到也不影响主流程。

八、断点续做与运行稳定性

• 每一步都有存档：成绩清洗结果落在 scores.json、计算结果落在 results.json、配置落在 mapping.json 与 objectives.json。任何一步报错或需要调整，改完从那一步重跑就行，前面已经做好的文件不会丢、不用从头再来。
• 不需要重试特技：命令都是一次性的本地处理，失败了看清提示、改掉原因、再跑一次即可；不存在"卡住要等"的状态。
• 主流程完全离线：从读成绩表到出报告，全程不访问网络，断网、网络不稳都不影响使用，也不会因为网络问题中断。
• 只有第 9 步可选联网：即便联网检索失败，也会自动改用 AI 自带的搜索能力继续，不会卡住流程。
• 出错不会闪退：所有脚本都被统一包装，出错时输出一段中文 JSON（error + hint + 怎么办），教师看到的是人话不是代码。
• 成绩数据不出本机：全部计算在教师自己的电脑上完成，不上传任何服务器。

九、请避免这样做（反模式清单）

下面这些做法会导致算错或返工，AI 助手遇到时要主动提醒教师：

十、交付前自查清单

把报告交给教师前，AI 助手逐项确认（前 6 项可以跑 check 命令核对）：

1. 学生人数与教务系统一致，没有重复学号、没有整列 0 分；
2. 每个课程目标下各环节权重之和等于 1；
3. 权重里写的环节名与成绩表完全对得上；
4. 满分设定与学校一致（尤其 150 分制、10 分制的小环节）；
5. 缺考 / 缓考的口径与学校规定一致；
6. 上课学年学期已经教师确认；
7. 达成阈值与学校达标线一致；
8. "上次问题 → 本次措施 → 改进效果"三者一一对应；
9. 报告里的数字与 results.json 完全一致（报告数字直接取自计算结果，可自行复核）；
10. 分析、问题、措施三段已经教师审阅改写，不是 AI 原稿直接上交；
11. 需要手写的签字栏（核心评价人至少 2 人）已留空待签；
12. 图表数据 Excel 一并交付，并已说明"改数据图表自动更新、复制粘贴回 Word"的用法。

十一、沟通与容错约定

• 每个脚本的输出都是 JSON。ok 为 true 时向教师汇报业务结果；ok 为 false 时，读出 error、hint、detail 字段，用生活化中文解释问题与解决办法，绝不原样展示错误代码或堆栈。
• 教师问及常见问题时（什么是达成度、权重怎么定、成绩表怎么准备、等级制怎么算等），参考 faq.md 用通俗中文作答。
• 报告中的分析与建议要用数据说话、具体可行，避免空话套话；"上次问题—本次措施—改进效果"必须前后对应，这是能否通过工程认证审核的关键。
• 全部计算在教师本机完成，成绩数据不会上传到任何服务器；可主动向教师说明这一点。
• 技能内置的评价依据、评分等级、示例文本均为通用占位内容。生成配置与报告时只写入教师本人提供的信息，不要引入任何真实院校名称、教师姓名、学号等隐私内容。
• 信息脱敏只适用于技能内置的示例（示例报告、示例成绩数据、模板样例中的学校/学院名称与学号）。教师提供了自己的真实数据时，生成的配置、计算结果与报告中必须原样沿用教师提供的信息，不得做任何脱敏或替换。

十二、常见错误处理（速查表）

出错时 AI 助手按下表对号入座，用中文转述给教师；排查由 AI 完成，教师只负责按提示做事。

开发者已尽可能地将 Skill 所需依赖的工具内置在 Skill 中，在国内环境运行良好。如万一本Skill在运行中遇到问题时，WorkBuddy等AI工具会自动尝试帮助用户排除，会自动安装所需依赖的插件或工具，无需用户通过编写代码等方式干预。用户只需同意WorkBuddy的权限请求即可。

十三、文件清单

references 目录下的资料统一由 scripts/materials.py 读取；需要查看其中某一项的完整文本时，运行 python scripts/materials.py <资料名>，不要直接打开该文件。

十四、常见问题解答（FAQ）

一、什么是课程目标达成度？
课程目标达成度是衡量学生"学得怎么样"的一个 0 到 1 之间的数值。比如某目标达成度 0.78，表示学生在这项目标上的整体表现达到了满分的 78%。学校通常会定一个达标线（阈值），常见是 0.65 或 0.7，达到线就算"达成"，低于线就要分析原因、提出改进。

二、我需要准备哪些材料？
1. 成绩表（必需）：Excel 的 .xlsx 或 .csv 文件，里面有学号、姓名和各考核环节的成绩（比如平时成绩、期中考试、期末考试各一列）。
2. 教学大纲（必需）：里面有课程目标（目标 1、目标 2……）、各考核环节的权重（比如平时 30%、期末 70%），以及每个课程目标支撑的毕业要求指标点。
3. 人才培养方案（建议提供）：用来核对课程目标与毕业要求指标点的对应关系。
4. 课程名称、代码、学分学时、班级、学期、教师姓名等信息：会写进报告封面和基本信息，更完整。

三、我们学校的成绩表格式和别人不一样，能用吗？
能。工具内置了多种自适应能力：表头不在第一行（模板标题行）、列名带括号百分号、等级制成绩（优/良/中/及格）、期末 150 分制、一份表里有多个班级、表尾有平均分汇总行、多个工作表等情况都能自动处理，一般不需要您修改成绩表。少数特殊情况，AI 助手会在确认环节和您核对。并且像"期末考试(150分制)""实验报告（等级）"这类列名，工具会自动去掉括号里的说明，报告里的环节名就是干净的"期末考试""实验报告"。

四、等级制成绩（优、良、中）怎么计算？
自动按 优=95、良好=85、中等=75、及格=65、不及格=50 换算成百分制。如果学校有规定的对照分值（比如"合格=80"），告诉 AI 助手，它会在配置里调整后重新计算。

五、学生缺考、缓考怎么处理？
缺考、旷考、免修、作弊等默认按 0 分计入，并在报告里单独统计人数。缓考等特殊政策如需剔除，请提前与 AI 助手说明，报告的问题分析部分也会专门说明缺考情况。

六、我的成绩表只有"总评"一个成绩，能用吗？
能用。把总评作为唯一的考核环节，每个课程目标的权重都写成 1 即可。但要提醒：这样算出的各目标达成度会相同，报告的分析价值有限，建议尽量提供分项成绩。

七、"权重"是什么？怎么确定？
权重就是每个考核环节在某项目标里占的比例。比如课程目标 1 主要靠期末考试考查、平时作业辅助，那么可以定为期末 0.7、平时 0.3。注意：同一个目标下各环节权重加起来必须等于 1。权重一般来自教学大纲；大纲里没写就和教研室商量，或让 AI 助手联网查同类课程的做法作参考。

八、报告里都有什么内容？能达到教务处的要求吗？能生成哪几种报告？

可以生成两种报告（告诉 AI 助手要哪一种，或两种都要）：

1）课程目标达成情况评价报告（默认）：封面、课程基本信息、评价依据、评价标准（课程目标评分等级表）、过程报告（课程目标与毕业要求指标点对应、测点统计、中间计算过程，多班级时随机抽一个班展示）、结果报告（课程目标达成情况评价表、达成度柱状图、各班级达成情况、分析与反思）、达成度分布与成绩统计（个体达成度分布、总成绩分布、个体散点图、各环节统计）、持续改进（上次问题—本次措施—改进效果—本次问题—整改建议）、核心评价人签名（至少 2 人手写签字）、课程负责人与开课系负责人审核意见栏、附录学生成绩明细表。

2）课程总结：开课信息表、教学及考核设计、课程目标达成度分析（含柱状图与"由表可以看出……"分析）、教学效果分析（总成绩分布、各环节统计、样本个体散点图）、上次教学存在的问题及改进效果、本次教学存在问题及整改措施或建议、课程负责人与开课系负责人签名及日期。

其中"分析、问题、措施"三部分由 AI 助手结合数据与您讨论后撰写，请务必审阅修改，确保符合本校表述习惯。达成标准默认按 65 分掌握，可在配置中改成学校规定值。

九、多个班级怎么办？
如果成绩表里有一列班级信息，工具会自动分班统计，报告含分班达成情况对比；也可以每个班一份成绩表分别生成报告。

十、报告生成后可以修改吗？
可以。生成的是标准 Word 文档（.docx），您可以直接修改任何内容、添加学校要求的落款或盖章页。注意：如果您又重新生成了一次报告，上一次在 Word 里的手改会被覆盖，所以定稿后请另存一份。

十一、运行时报错了怎么办？
直接把 AI 助手给您的提示告诉它，它会用通俗语言解释问题并给出解决办法。常见情况就几种：文件路径不对、文件正被 Excel 打开、列名对不上、用了 .xls 老格式（请用 Excel 或 WPS 另存为 .xlsx）。按提示处理后重新运行即可。

十二、成绩数据安全吗？
所有计算都在您自己的电脑上完成，成绩数据不会上传到任何服务器。只有当您主动要求联网查参考信息时，才会访问互联网，且不会发送您的成绩数据。

十三、可以用在其他 AI 工具里吗？
可以。本技能只依赖电脑上已安装的 Python（3.8 及以上），不依赖任何第三方库。在支持执行 Python 脚本的 AI 工具（如 WorkBuddy）中都能使用，按 SKILL.md 的流程操作即可。

十四、我想先看看报告长什么样，可以吗？
可以。技能内置了示例报告（课程目标达成情况评价报告、课程总结各一份）和示例成绩数据。让 AI 助手运行 sample 命令即可把示例还原成 Word 文件和成绩表文件查看；示例中不出现学校名称与学院名称，学生姓名均为化名、学号统一以 26**** 脱敏显示，仅供参考格式。另外技能还内置了一套完全虚构的 200 人完整案例（含成绩表、配置和用它生成的报告、课程总结与图表数据 Excel），教师提供的信息不足时，可以让 AI 助手运行 sample --case rl200 还原演示。

十五、报告里的字体和排版符合要求吗？
符合常规中文公文排版：正文和表格为宋体（表格为五号字，正文为小四号），标题为黑体加粗，1.5 倍行距，A4 页面。如学校有特殊要求（如固定行距、页边距、页码），生成后直接在 Word 里调整即可。

十六、我的 Excel 有好几个工作表（Sheet），都能处理吗？
能。工具会遍历工作簿里的每一张工作表，自动区分哪些是有效的成绩数据、哪些是空白表、模板占位表或说明页，无用的表自动跳过，不会误读。识别结果会先念给您确认，也可以在配置里指定用哪一张表。

十七、听说有现成的成绩表和达成度计算表样例可以看？
有。技能内置了两份真实格式的 Excel 样例：一份是带权重行和单点满分行的多班级成绩登记表，一份是多工作表的达成度计算表。让 AI 助手运行 sample 命令即可还原查看；样例中的学生姓名都是化名、班级均为示例名称，请替换成真实数据后使用。

十八、报告上的学年和学期是怎么确定的？
如果配置里填了上课学期，就按填的来。如果没填，工具会按当前日期自动推算：当年 9 月至次年 2 月算"当年-次年学年度"第 1 学期（如 2026 年 9 月至 2027 年 2 月都是 2026-2027 学年第 1 学期）；当年 3 月至 8 月算"前一年-当年学年度"第 2 学期（如 2026 年 3 月至 8 月都是 2025-2026 学年第 2 学期）。考虑到不少老师是下一学期开学后才补写报告，工具会把推算结果和备选学期一并列出，请务必确认后选用，以免报告学期写错。

十九、报告里的图表可以自己调整吗？
可以。每次生成报告时，会同时生成一个同名的"图表数据"Excel 文件（也可以让 AI 助手单独生成）。里面有各课程目标达成度、达成度分布、总成绩分布、个体达成度散点、各考核环节得分率、班级达成情况等数据表，每张表右侧都有原生 Excel 图表。您在 Excel 里修改数据后图表会自动更新；选中图表复制，再到 Word 里粘贴，就能替换报告中的图。改完后记得 Word 正文里对应的数字也要同步修改。

二十、我不会用命令行，是不是用不了？
完全用得上。所有命令都由 AI 助手代跑，您只需要把成绩表和大纲交给它、用大白话说明要什么。您自己不需要打开任何"黑窗口"，也不需要记任何命令。

二十一、断网或者网络很差的时候能用吗？
能。从读成绩表到出报告，全程都在您自己的电脑上完成，不访问网络，断网也不影响。只有"查同类课程的权重参考"这一步需要联网，而且完全可以跳过。

二十二、中途出错或者想改点东西，要从头再来吗？
不用。每一步的结果都存成了文件（成绩是 scores.json、计算结果是 results.json），哪一步要改就从哪一步重跑，前面做好的都还在。比如只是分析文字要改，改完直接重新生成报告就行，成绩不用重算。

二十三、怎么知道算出来的数有没有算错？
让 AI 助手运行一次 check 命令，它会把学生人数、缺考人次、成绩有没有超过满分、每个目标的权重之和是不是等于 1、环节名对不对得上、学期填没填，逐条列出来给您看；有问题的会写明"怎么办"。报告里的数字直接取自计算结果，也可以用 results.json 自行复核。

二十四、有哪些做法是容易踩坑、要避免的？
最常踩的几个：一边开着 Excel 一边让它算（会读不到文件）；把 .xls 直接改名成 .xlsx（打不开）；同一目标下权重加起来不等于 1（达成度整体失真）；150 分制按 100 分算（达成度虚低）；跳过学期确认就出正式报告（学期写错要重做）；把 AI 写的分析原样上交（可能有不符合本校口径的表述）。完整的避坑清单见第九节。