/install exam-dashboard
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)
- 成绩分布直方图 - 展示成绩正态分布情况
- 成绩分布箱线图 - 展示成绩四分位数和异常值
- 成绩分布小提琴图 - 展示成绩分布密度
- 分数段分布饼图 - 展示各分数段人数占比
- 累计分布图 - 展示成绩累计百分比
题目分析图表(8种)
- 各题得分率柱状图 - 展示每题得分率
- 各题难度散点图 - 展示题目难度分布
- 各题区分度散点图 - 展示题目区分度
- 题目相关性热力图 - 展示题目间相关性
- 各题得分率分布箱线图 - 展示各题得分率分布
- 难度-区分度四象限图 - 题目质量分析
- 各题得分率横向柱状图 - 横向对比各题得分率
- 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)
- 班级对比雷达图 - 多维度对比分析
- 成绩排名散点图 - 展示学生排名分布
- Q-Q图 - 检验成绩正态分布
- 异常值检测图 - 识别异常成绩
- 及格率/优秀率柱状图 - 展示及格率和优秀率
- 成绩分布3D直方图 - 3D可视化成绩分布
- 各题得分率时序图 - 如有多次考试,展示趋势
- 班级成绩对比分组柱状图 - 多班级对比
- 成绩分布面积图 - 展示成绩分布面积
专业分析图表(5种)
- 信度分析图 - Cronbach's α系数
- 效度分析图 - 内容效度/结构效度
- 项目特征曲线 - IRT模型分析
- 得分率瀑布图 - 展示总分构成
- 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
- 数据格式:确保Excel文件格式正确
- 缺失值:Skill会自动处理缺失值
- 异常值:会自动检测并标注异常成绩
- 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
- Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
- Run the install command in chat:
/install exam-dashboard - After installation, invoke the skill by name or use
/exam-dashboard - Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
What is 期末试卷分析仪表盘?
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。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 0 downloads so far.
How do I install 期末试卷分析仪表盘?
Run "/install exam-dashboard" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.
Is 期末试卷分析仪表盘 free?
Yes, 期末试卷分析仪表盘 is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.
Which platforms does 期末试卷分析仪表盘 support?
期末试卷分析仪表盘 is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).
Who created 期末试卷分析仪表盘?
It is built and maintained by 刘文琦 (@liuwenqi123123); the current version is v1.0.0.