试卷分析可视化仪表盘

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

期末试卷分析仪表盘 - 融合数据可视化分析与微信公众号推文排版。自动生成20+种惊艳可视化图表、深度分析报告,并输出适合公众号展示的排版HTML。比Excel数据分析更强大、更美观。

一句话选型结论

按资料字段整理

试卷分析可视化仪表盘是研究检索类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类研究检索 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_c00f577c/shijuanyibiaopan
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_c00f577c仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791719014
正文体量5.0 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在研究检索场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
试卷分析可视化仪表盘当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

5.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

期末试卷分析仪表盘 Skill

> 一键生成惊艳的试卷分析可视化仪表盘 + 公众号推文排版

功能亮点

✅ 20+种高级可视化图表 - 远超Excel的数据分析能力
✅ 深度统计分析 - 难度、区分度、信度、效度等专业指标
✅ 自动公众号排版 - 生成可直接发布的微信推文HTML
✅ 交互式仪表盘 - 基于Plotly的动态图表
✅ 专业分析报告 - 自动生成Word/HTML格式报告
✅ 一键式操作 - 上传Excel即可生成全部内容

触发词

  • "试卷分析"
  • "期末成绩分析"
  • "生成试卷分析仪表盘"
  • "exam dashboard"
  • "成绩可视化"
  • "试卷分析报告"

支持的数据格式

  • Excel文件 (.xlsx, .xls) - 推荐格式
  • CSV文件 (.csv)
  • 数据要求:
  • 第一列:学号/姓名
  • 后续列:各题目得分
  • 最后一列(可选):总分

生成的20+种可视化图表

基础统计图表(5种)

  1. 成绩分布直方图 - 展示成绩正态分布情况
  2. 成绩分布箱线图 - 展示成绩四分位数和异常值
  3. 成绩分布小提琴图 - 展示成绩分布密度
  4. 分数段分布饼图 - 展示各分数段人数占比
  5. 累计分布图 - 展示成绩累计百分比

题目分析图表(8种)

  1. 各题得分率柱状图 - 展示每题得分率
  2. 各题难度散点图 - 展示题目难度分布
  3. 各题区分度散点图 - 展示题目区分度
  4. 题目相关性热力图 - 展示题目间相关性
  5. 各题得分率分布箱线图 - 展示各题得分率分布
  6. 难度-区分度四象限图 - 题目质量分析
  7. 各题得分率横向柱状图 - 横向对比各题得分率
  8. 题目得分率热力图 - 学生×题目的得分热力图

高级分析图表(7种)

  1. 班级对比雷达图 - 多维度对比分析
  2. 成绩排名散点图 - 展示学生排名分布
  3. Q-Q图 - 检验成绩正态分布
  4. 异常值检测图 - 识别异常成绩
  5. 及格率/优秀率柱状图 - 展示及格率和优秀率
  6. 成绩分布3D直方图 - 3D可视化成绩分布
  7. 各题得分率时序图 - 如有多次考试,展示趋势
  8. 班级成绩对比分组柱状图 - 多班级对比
  9. 成绩分布面积图 - 展示成绩分布面积

专业分析图表(5种)

  1. 信度分析图 - Cronbach's α系数
  2. 效度分析图 - 内容效度/结构效度
  3. 项目特征曲线 - IRT模型分析
  4. 得分率瀑布图 - 展示总分构成
  5. 学生能力分布图 - 基于IRT的学生能力估计

使用方法

基本用法

# 激活Skill
/load-skill exam-dashboard

# 分析试卷数据
请帮我分析这份期末试卷数据:data.xlsx

高级用法

# 指定班级名称
请分析这份试卷数据:data.xlsx,班级是"网络与新媒体2301班"

# 生成公众号推文
请生成试卷分析报告的公众号推文,数据在data.xlsx

# 自定义输出
请生成试卷分析仪表盘,数据在data.xlsx,输出为HTML格式

输出内容

1. 交互式HTML仪表盘

  • 包含所有20+种可视化图表
  • 基于Plotly的交互式图表
  • 可在浏览器中查看和交互

2. 公众号推文HTML

  • 响应式设计,适合微信阅读
  • 美观的排版和样式
  • 包含分析报告和图表
  • 可直接复制到微信公众平台

3. 分析报告(Word/PDF)

  • 专业的试卷分析报告
  • 包含统计指标解释
  • 教学改进建议

4. 图表文件(PNG/SVG)

  • 所有图表的单独文件
  • 适合插入PPT或报告

安装依赖

pip install pandas numpy matplotlib plotly seaborn scipy scikit-learn jinja2 python-docx openpyxl

技术架构

  • 数据处理:pandas, numpy
  • 可视化:matplotlib, plotly, seaborn
  • 统计分析:scipy, scikit-learn
  • 报告生成:jinja2, python-docx
  • 公众号排版:自定义HTML模板

示例输出

公众号推文示例

  • 标题:📊 《XXX课程》期末试卷分析报告
  • 包含:成绩概览、题目分析、教学建议、可视化图表
  • 样式:美观、专业、适合微信阅读

仪表盘示例

  • 交互式图表:可缩放、悬停查看详情
  • 多维度分析:成绩、题目、班级对比
  • 专业指标:难度、区分度、信度、效度

注意事项

  1. 数据格式:确保Excel文件格式正确
  2. 缺失值:Skill会自动处理缺失值
  3. 异常值:会自动检测并标注异常成绩
  4. 中文显示:已配置中文字体支持

更新日志

v1.0.0 (2026-06-13)

  • 初始版本发布
  • 实现20+种可视化图表
  • 支持公众号排版输出
  • 支持交互式仪表盘

作者

刘文琦 @ 黄淮学院文化传媒学院

许可证

MIT License

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
试卷分析可视化仪表盘怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_c00f577c/shijuanyibiaopan。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

试卷分析可视化仪表盘支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

试卷分析可视化仪表盘权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

试卷分析可视化仪表盘收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

试卷分析可视化仪表盘用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

热门专题

按场景挑技能
全部专题 →

技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。