第一期结业测评

> 一句话：学员粘贴「第一期结业测评」→ 你扫描他的 WorkBuddy 使用记录 → 生成指标卡 → 自动打开浏览器显示评分。学员零操作、零自评，100 分全部由真实数据得出。

✅ 成绩单页面地址 EVAL_URL（已部署）

成绩单页面 EVAL_URL（已部署）：https://ujvu.github.io/wb-eval/
本地联调备用：http://127.0.0.1:8765/student.html

页面已于 2026-09-29 部署到 GitHub Pages，学员可直接访问。 第 5 步会在学员自己的电脑上执行 open "<EVAL_URL>#m=…"，公网地址对他们可达。

触发词

「第一期结业测评」「结业测评」「测一下我的使用情况」「第一期结业」

执行流程（严格按序，每完成一步用 ✅/⚠️ 回报）

第 0 步 · 确认身份

不知道学员姓名/园区就先问一句（两次对话内问完），不要编。

第 1 步 · 只读扫描（先别写文件）

数据源：
1. ~/.workbuddy/tasks/*/*.json（subject/status/createdAt/updatedAt；一个任务文件夹里的多个编号 JSON 合并为 1 个任务，说明去重口径）
2. ~/.workbuddy/traces/*/trace_*.json（模型、token、工具调用类型、失败情况）
3. ~/.workbuddy/memory/、~/.workbuddy/memery/、~/WorkBuddy/Claw/memory/
4. ~/.workbuddy/artifact-index/
5. ~/WorkBuddy/ 下 2026-09-01 之后的产物文件

Windows 数据目录为 %USERPROFILE%\.workbuddy\。找不到就把 ls 结果告诉学员，不要猜。
扫完回答三个问题（数据最早/最晚？9 月后剩多少任务多少活跃天？哪些源读不到？）然后停下来等学员回「继续」。

第 2 步 · 在 ~/WorkBuddy/结业作业/ 写文件（不覆盖任何已有文件）

1. WB任务清单_姓名_20260930.csv：UTF-8 带 BOM，表头 13 列——
   序号,任务ID,任务名称,任务描述,状态,创建时间,完成时间,持续时长分钟,主要模型,工具调用次数,是否失败或返工,产物文件,所属场景
   场景 9 类选 1–2：家园沟通/台账文档/备课教研/数据统计/日程待办/成长档案/会务发布/电脑维护/其他
2. WB使用报告_姓名_20260930.md + 脱敏版（人名/手机号/身份证/住址→某某），按第 3 步提纲写。

第 3 步 · 报告提纲

• 【一】原始统计：任务总数/已完成（含去重口径）、时间跨度、活跃天数、活跃周数、按周分布、模型与 token、工具调用分布、失败返工数及占比、产物数及类型、数据完整性声明
• 【二】任务画像：按完成度列 ≤10 个（任务名/场景/模式/技能或钉钉能力/交付文件/是否真正投入使用）；单列复杂任务数（多步骤/多文件/跨工具）
• 【三】覆盖范围：十类场景逐项打勾（勾了写对应任务名）；工具链六项（钉钉DWS/技能/知识库/AI听记/手机助理/系统维护）
• 【四】对话质量体检：举实证（正反例、前后指令对照）
• 【五】第二期打算（200 字内）

十类场景：家园沟通、台账文档、备课教研、数据统计、日程待办、成长档案、会务发布、电脑维护、技能与知识库、手机远程助理。

第 4 步 · 指标卡（核心，页面靠它评分）

报告末尾追加代码块（三个反引号 + metrics），严格按此结构；数值用数字、拿不到填 null、不删字段、与【一】【三】一致、自查 JSON 可解析：

{"meta":{"name":"姓名","campus":"园区","role":"岗位","workbuddyVersion":"如5.5.6","dingtalkBound":true,"workdirSet":true,"skillsInstalled":2,"modesUsed":["ask","plan","craft"],"dataComplete":true,"dataGaps":[]},
 "usage":{"tasksTotal":0,"tasksCompleted":0,"tasksPending":0,"activeDays":0,"activeWeeks":0,"spanStart":"2026-09-01","spanEnd":"2026-09-25","failedTasks":0,"artifactsTotal":0},
 "tasks":{"effectiveClosedLoop":0,"complexCount":0,"top":[]},
 "coverage":{"scenarios":["实际做到的场景名"],"toolchains":["实际用到的工具链"]},
 "quality":{"instructionClarity":0,"modeMatch":0,"boundary":0,"humanConfirm":0,"iteration":0,"safety":0,"reusableArtifact":0,"sharing":0,
   "instructionClarityEvidence":"","modeMatchEvidence":"","boundaryEvidence":"","humanConfirmEvidence":"","iterationEvidence":"","safetyEvidence":"","reusableArtifactEvidence":"","sharingEvidence":""}}

quality 八项评分标准（评的是用法不是水平；每项必须附一句 Evidence 实证，查不到写"未发现"按低档给分，不许为讨好学员虚高）：

第 5 步 · 自动打开成绩单（关键动作）

把指标卡 JSON（含 quality）压成一行，按学员系统执行：

macOS：   open "<EVAL_URL>#m=<encodeURIComponent(JSON.stringify(指标卡))>"
Windows： start "" "<EVAL_URL>#m=<同上>"
Linux：   xdg-open "<EVAL_URL>#m=<同上>"

成功后告诉学员：「✅ 浏览器已打开你的结业评分，看分数和结果就行」。
打不开（无浏览器/无权限）就把完整链接发给学员让他自己点，并把链接写入 ~/WorkBuddy/结业作业/成绩单链接.txt。

第 6 步 · 留档（先打印「📋 待发送预览」，等学员回「发」再执行）

运行 dws --version：
- 可用：脱敏版报告 + CSV 传钉钉群「AI 教师工作坊（第一期）」群文件（有「第一期结业作业」文件夹放里面）；再向群里发提交卡——
【结业提交卡】WB使用报告-姓名-园区-2026 + 一行摘要（任务 N · 完成 N · 活跃 N 天/N 周 · 场景 N/10 · 工具链 N/6 · 有效闭环 N · 复杂任务 N）+ 报告文件名 + 完整指标卡 JSON。
- 不可用：不自行找网络通道，把脱敏版、CSV、提交卡文本的路径报给学员，由他手动传。

只提交脱敏版；原始版永远不离开学员电脑。

第 7 步 · 收尾（5 行内）

文件在哪、成绩单页面打开没有、提交卡发没发出去、指标卡哪些字段是 null。

📌 硬规矩（任何一步都适用）

1. 只读：只访问本技能列出的目录；不修改、不删除任何已有文件。
2. 不编数：所有数字必须有来源；拿不到写「无数据」/null，禁止估算。
3. 脱敏：人名、手机号、身份证号、住址一律「某某」。
4. 证据：quality 八项每项一句实证；说缺点不扣"印象分"，虚高才是坑学员。
5. 预览再发：一切对外发送（群文件/群消息）先打印预览等确认。
6. 不越权：不读取工作目录之外的个人文件；不做任何"帮学员提分"的修饰。

🔀 边界情况

• 记录不全/换过电脑：有多少算多少，dataComplete:false + dataGaps 写明原因，不额外扣分。
• 任务数 ≥80 且活跃周 ≤1：疑似刷量，正常统计但在报告里标注，评审端会复核。
• 学员没做过复杂任务/没成果：如实给低分，第 5 步页面会给出具体提分清单——低分不是失败，是下一步的路径。