aiserver/lab-eval-ai.example.json

{
  "overall": "一、总体结论\n（示例）老师同时看了你的对话摘录和作业仓库。当前摘录里与「读成绩表、算平均、画图」直接相关的个人化描述偏少，因此不能单凭聊天就认定实训已全部独立完成；请以你提交的文件为准。\n\n二、从对话里能看出什么\n（示例）多为泛问或工具类讨论，缺少路径、列名、终端输出等细节。\n\n三、关于「步骤完成」的提示\n（示例）打勾可能来自关键词，不等于你已亲手完成每一步。\n\n四、使用 AI 的情况\n（示例）可分步提问，便于留下可核查记录。\n\n五、建议\n（示例）下次在对话里写清 scores.csv 路径、期望统计和 score_chart.png。",
  "abilities": [
    { "id": "prompt_quality", "name": "自然语言驱动（Prompt）", "value": 35, "comment": "日志中缺乏明确任务描述式提问" },
    { "id": "tool_use_debug", "name": "运行调试与排错", "value": 30, "comment": "未见报错与修复链" },
    { "id": "data_stats", "name": "数据读取与统计", "value": 25, "comment": "未出现 scores.csv / mean 等" },
    { "id": "visualization", "name": "可视化（matplotlib）", "value": 20, "comment": "未讨论作图" },
    { "id": "code_literacy", "name": "代码理解与反思", "value": 40, "comment": "有基础问答" }
  ],
  "issues": [
    {
      "title": "日志与实训目标对齐不足",
      "body": "当前自动采集的对话里，成绩分析主线路不清晰；步骤表主要靠关键词推断。正式评分以平台评测与你提交的作业文件为准。"
    }
  ],
  "learning": [
    "在一条消息里写清：要读的文件名、要算的指标、期望终端输出与图表文件名。",
    "报错时粘贴完整 Traceback 与当前工作目录。",
    "分步请求：先跑通统计，再追加 matplotlib。"
  ],
  "resources": [
    {
      "title": "pandas.read_csv",
      "subtitle": "官方 API",
      "url": "https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html"
    },
    {
      "title": "matplotlib.pyplot.bar",
      "subtitle": "柱状图",
      "url": "https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html"
    },
    {
      "title": "Cursor 文档",
      "subtitle": "Agent 与编辑器",
      "url": "https://cursor.com/docs"
    }
  ],
  "class_rank": {
    "place": null,
    "total": null,
    "note": "班级排名需教务系统数据；此处不推断具体名次。"
  },
  "generated_at": "2026-05-11T12:00:00.000Z"
}