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934 B
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实训任务描述（供大模型评价时对齐）
你可编辑本文件；npm run lab-eval:bundle 与 npm run lab-eval 会自动带入提示词。
场景
学员使用 Cursor，用自然语言完成 Python 成绩分析：读取 scores.csv，计算个人总分/平均分、全班各科平均分，终端输出；再用 matplotlib 画全班各科平均分柱状图，保存为 score_chart.png；并经历运行、报错修复、请 AI 解释代码等环节。
交付与评测（头歌侧）
- 路径参考：
/data/workspace/myshixun/下需有score_analysis.py、score_chart.png（及数据scores.csv）。 - 脚本应包含：
read_csv、均值相关逻辑、matplotlib作图。
日志侧说明
评价所依据的 chat_logs.json 来自 Cursor Hook，可能不完整；请结合缺失情况在「问题分析与建议」中说明局限性，不要编造未出现的代码细节。