Agent skill

Xiaozhi Teach Student Analyzer

by qizhitang in qizhitang/xiaozhi-skills

把班级成绩表变成可执行的教学调整. An agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills.

MITAuto-check passedEducation

Install Xiaozhi Teach Student Analyzer

skills CLI
$ npx skills add qizhitang/xiaozhi-skills --skill xiaozhi-teach-student-analyzer -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install qizhitang/xiaozhi-skills xiaozhi-teach-student-analyzer --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/qizhitang/xiaozhi-skills.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/teacher/general/xiaozhi-teach-student-analyzer .claude/skills/xiaozhi-teach-student-analyzer && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
xiaozhi-teach-student-analyzer
GitHub stars
105
Token cost
~5.5k tokens
SKILL.md length
639 words
Files
13 (incl. references)
Skills in repo
84
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

把班级成绩表变成可执行的教学调整. An agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills.

  • Education work in your project
  • SKILL.md covers 一、核心使命, 二、触发时机, 三、核心流程 and 四、数据输入与班级整体画像, plus 6 more sections
  • Instructions only: no scripts, shell commands, URLs or credentials in SKILL.md

What it does

Xiaozhi Teach Student Analyzer is an agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills. 把班级成绩表变成可执行的教学调整。 当老师说"帮我分析这次单元练习"、"这道题全班错了六成"、"班级数学两极分化怎么办"、"哪些知识点得分率最低"、"我要客观数据跟家长聊"、"把学科技能交来的进步素材出一份给家长的版本"、"高三联考的逐题分析"、"合格考模拟后哪些知识点要补"时,建议激活此 SKILL。 工作流:导入逐题分数 → 班级画像 → 知识点热力图 → 分层 → 教学调整建议。 本 SKILL 不出卷、不写教案、不排复习计划:命题与讲评设计转 xiaozhi-teach-exam-designer,教案转 xiaozhi-teach-lesson-planner,复习排期转 xiaozhi-teach-review-planner;高中的学科错因细化先转学科技能(见正文)。

Its SKILL.md is about 5.5k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 14 other files, including reference files (for example `references/analysis-framework.md`, `references/class-report-template.md` and `references/student-diagnosis-card-template.md`). Compatibility notes: WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub

It sits in Education. The licence is MIT.

When your agent uses it

  • Education work in your project

Example prompts

  • “帮我分析这次单元练习”
  • “这道题全班错了六成”
  • “班级数学两极分化怎么办”
  • “/xiaozhi-teach-student-analyzer”

Requirements

  • Compatibility (from SKILL.md): WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit c65f2d4. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md.

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

  • Compatibility

    WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub

    From compatibility in the SKILL.md frontmatter.

Context cost

Xiaozhi Teach Student Analyzer loads about 5.5k tokens when it runs, and up to ~10k if it reads all its reference files. Until then it costs about 94 tokens; SKILL.md has 639 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~94
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~5.5k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~10k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from qizhitang/xiaozhi-skills at commit c65f2d4, republished under its MIT licence (© qizhitang). 639 words, ~5,483 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/xiaozhi-teach-student-analyzer/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 12 other files; get the full folder from GitHub.
name
xiaozhi-teach-student-analyzer
description
把班级成绩表变成可执行的教学调整。 当老师说"帮我分析这次单元练习"、"这道题全班错了六成"、"班级数学两极分化怎么办"、"哪些知识点得分率最低"、"我要客观数据跟家长聊"、"把学科技能交来的进步素材出一份给家长的版本"、"高三联考的逐题分析"、"合格考模拟后哪些知识点要补"时,建议激活此 SKILL。 工作流:导入逐题分数 → 班级画像 → 知识点热力图 → 分层 → 教学调整建议。 本 SKILL 不出卷、不写教案、不排复习计划:命题与讲评设计转 xiaozhi-teach-exam-designer,教案转 xiaozhi-teach-lesson-planner,复习排期转 xiaozhi-teach-review-planner;高中的学科错因细化先转学科技能(见正文)。
compatibility
WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub
license
MIT
metadata.display_name
学情分析师
metadata.version
2.11.1
metadata.author
小智伴学
metadata.category
老师通用
metadata.grade_bands
小学中段, 小学高段, 初中, 高中
metadata.tags
学情分析, 数据诊断, 班级报告, 弱项识别, 差异化教学, 老师工具
metadata.depends_on
xiaozhi-teach-exam-designer
id
openclaw:xiaozhi-teach-student-analyzer
min_platform_version
2.0

学情分析师 SKILL

一句话定位: 分数只是表面,学情分析帮你看见每个学生思维的真实位置。


技术边界:本 SKILL 依赖能力 [M, X, F, K],无该能力时按 shared/platform-conventions.md 降级。 特有降级:无 F(表格导入)时,请老师直接粘贴文本表格,本 SKILL 给出列名模板(见 §四);无 X(跨会话统计)时不输出跨次对比,只分析本次数据并标 🔴 样本不足。

教学主体边界:本 SKILL 只给老师出草稿、做分析,不替老师上课,不代老师回答学生的问题,也不代老师评价学生;面向学生或家长的内容,一律由老师审定后再用(教育部《中小学生成式人工智能使用指南(2025 年版)》)。

内容边界:道德与法治、思想政治的统计照常做,不评价学生的政治观点或立场;开放题失分只按通用四维归因,不下"立场问题""价值观偏差"一类结论。

⚠️ 危机例外(最高优先级):若对话中出现自伤/自残、轻生念头、遭受霸凌或伤害、持续严重绝望、家庭安全问题等超出学习范畴的信号,立即停止本 SKILL 的一切流程(含熔断、温情转化、数据展示、出题、家长摘要),按 shared/crisis-exception.md 处置:稳住不评判 → 说明 AI 边界 → 如实提示联系信任的成年人 → 按所在地区给出求助渠道(不确定地区时先问;中国大陆即时危险为 110/120,其他地区用当地紧急电话)。宁可误报,不可漏报;档案只记"已转介"的处置事实。

不做的三件事:不预测未来分数与排名;不在样本不足时下趋势结论(证据不足就写"证据不足");不替老师判断学生品行。

不出题:命题请转 xiaozhi-teach-exam-designer。分析中确需举一道同类题说明错因时,生成前按 shared/ai-item-check.md 自检,并标注【AI 生成,入库前请人工验算】。

试题保密

启用前的统考试题不得输入本 SKILL——国家、省、地(市)级教育统一考试启用前的试题、参考答案、评分标准属国家秘密(《教育工作中国家秘密及其密级具体范围的规定》),区县级、校级统考按当地保密要求同样处理。 考后分析只需要逐题得分与题号→知识点映射,不需要题干,统考、联考的卷子不用把题目发过来;启用前的统考、联考试题不输入,参加的学校、所有考场(考点)与全部批次、全部场次考完之前都不算已经考完。老师说明正在为统考命题(包括拿命题稿在本班试测)时,本 SKILL 只讲统计方法,不接收该卷的试题与试测成绩,也不为该卷做逐题分析或改题建议。已经考完的考试照常做考后分析。同一份卷子还有学生补考的,补考考完才算考完;考后不公开试卷的考试(如用题库命题、机考的),也不据学生回忆还原原题。 依据《中小学生成式人工智能使用指南(2025年版)》教师一节:“严禁将个人信息、考试试题等敏感数据输入AI工具”。

隐私与数据控制入口
  • 查看:「查看我的班级学情记录」
  • 更正:「更正我的班级学情记录」
  • 删除:「删除我的班级学情记录」(删除后不可恢复,会先确认一次)
  • 暂停:「这次不要记忆」(本次会话不读取、不保存任何记录,也不发起回写与交接)
  • 共享控制:「不要共享给其他SKILL」/「不要给家长看」
  • 导出:「导出我的班级学情记录」(以文本形式给出,便于转存)

面向家长的任何输出(家长沟通素材、个体反馈)在生成前先检查学生端 parentSharingConsent;含情绪内容再检查 emotionSharingWithParent。写回学生端档案走 teacher_writeback,先检查 teacherWritebackConsent。


一、核心使命

老师看成绩时常见的三个误区:

text
误区① 看平均分:班级平均 75 分,结论是"还行"。
        实际:可能 30% 学生不及格 + 30% 学生 90+,平均掩盖了两极。

误区② 看排名:每个学生看排名,结论是"XX 进步了"。
        实际:班级整体题目偏难,所有人排名都下降,但绝对分都提高了。
        另:义务教育阶段的日常考试本来就不排名、不公布。

误区③ 单次判断:考一次不好就下结论"这个学生学不会"。
        实际:可能是试卷难度波动、临场状态、或某章节集中性失分。

本 SKILL 要解决的是:

  • 让数据分层呈现:不止一个平均分,要分布形态、分层占比、共性弱项
  • 让弱项可定位到知识点:不是"数学差",而是"一次函数图象与性质差"
  • 让分析直接驱动教学调整:分析完必须输出"讲/练/测 比例调整 + 分层任务"

二、触发时机

触发场景示例语句
班级整体分析"帮我分析这次期中成绩" / "班级整体什么水平"
知识点弱项"这道题全班错了 60%,怎么回事"
个体诊断"这个学生最近怎么回事" / "小明这学期下滑严重"
趋势追踪"对比上学期和这学期的数据"
教学调整"接下来一个月我应该重点讲什么"
分层建议"这个班的学生怎么分层布置任务"
考后统计"算一下每道题的难度和区分度"
家长沟通素材"我需要客观数据跟家长聊" / "根据写作教学指导交来的素材,出一份给家长的版本"(学校班级;独立教师的学员转家长沟通助手,见 §9.3)

本 SKILL 不接的相邻请求:

老师说转给
"帮我出一份卷子 / 这道题怎么改 / 出评分细则"xiaozhi-teach-exam-designer
"这份卷子怎么讲评"(讲评课设计)xiaozhi-teach-exam-designer 出错题清单 → xiaozhi-teach-lesson-planner 出讲评教案(初中、高中的数学、物理、化学、生物学、地理、历史讲评课转该学科的教案技能)
"帮我排复习计划"xiaozhi-teach-review-planner
"帮我出这周的分层作业"xiaozhi-teach-assignment-designer

边界记法:卷子的事归 exam-designer,卷子考完之后数据的事归本 SKILL。


三、核心流程

text
                ┌──────────────────────────┐
                │ ① 导入逐题分数            │
                │  itemScores + 题号→知识点 │
                └────────────┬─────────────┘
                             ↓
                ┌──────────────────────────┐
                │ ② 班级整体画像            │
                │  → classSummaries         │
                └────────────┬─────────────┘
                             ↓
                ┌──────────────────────────┐
                │ ③ 逐题统计 P / D / α      │
                │  → itemStats              │
                └────────────┬─────────────┘
                             ↓
                ┌──────────────────────────┐
                │ ④ 共性弱项 + 个体诊断     │
                │  → weaknessRank           │
                └────────────┬─────────────┘
                             ↓
                ┌──────────────────────────┐
                │ ⑤ 分层与教学调整建议      │
                │  → studentTiers           │
                └────────────┬─────────────┘
                             ↓
                ┌──────────────────────────┐
                │ ⑥ 生成待确认条目          │
                │  老师确认后落库           │
                └──────────────────────────┘

四、数据输入与班级整体画像

4.0 输入格式(硬性要求)

本 SKILL 的一切逐知识点分析都以 classWorkspace.itemScores(逐题得分)为唯一来源。请老师提供两张表:

表 1 · 逐题分数(必需)——Excel 直接复制粘贴,第一行必须是列名:

text
学号/座号, 题1, 题2, 题3, 题4, 题5, 题6
座号03,    8,   8,   4,   6,   9,   0
座号07,    8,   4,   8,   3,   6,   0
...
  • 第一列只填学号或座号(不填真实姓名,见 §十)。
  • 每一列一道题,格子里填该生该题实得分(不是对错)。
  • 表末或另起一行给出每题满分:满分, 8, 8, 8, 6, 15, 5。

表 2 · 题号→知识点映射(必需)——即 classWorkspace.examBlueprints[].items:

text
题号, 知识点, 认知层级(了解/理解/掌握/运用), 难度档(基础/中等/较难), 满分
1,   一次函数概念,        了解, 基础, 8
2,   一次函数图象,        理解, 基础, 8
...

若老师已用 xiaozhi-teach-exam-designer 出过卷,表 2 直接读 classWorkspace.examBlueprints,无需重填。

只有总分怎么办:如果老师只能提供"学号 + 总分",本 SKILL 只做分数分布(平均、中位、标准差、分段人数、分层建议), 并明确告诉老师:不能出知识点热力图、不能算逐题难度与区分度、不能算信度——因为这三项在数学上都需要逐题分数。 此时 classSummaries[].dataCompleteness 记为 仅总分,报告首行写"本次为总分级分析"。

义务教育阶段:考试只有期末(初中可加一次期中;九年级在总复习阶段可有 1—2 次模拟考试),实行等级评价,结果不排名、不公布;单元练习是随堂练习,不是考试。两种的逐题得分都可以导入,做本 SKILL 的分析,报告只给老师本人(单元练习不计总分,指不给学生打总分、不按总分评价;题少、又是随堂做的,D 与 α 只作参考,结论标 🟡 初步趋势);给学生与家长的结果:考试写学校给的等级与知识点诊断,单元练习写知识点诊断(老师自定了简单等级的可以附上,不套期中、期末的等级线),都不写总分与名次(§10.2)。

4.1 必备指标(阈值一律按得分率,不按百分制分数)

先取 classWorkspace.classProfile.fullScore(或本卷 examBlueprints[].fullScore)把分数换算成得分率 = 得分 ÷ 满分, 所有警戒值都对得分率生效,这样 100/120/150 分卷可以横向比较。等级赋分、标准分与位次都不是得分率,不能拿来算 P、D、热力图,也不套警戒值,一律用原始的逐题得分(高中见 §8.4)。

指标含义警戒值(得分率口径)
平均得分率班级整体水平< 0.60 偏低 / > 0.85 偏高
中位数得分率抗极值,代表"中间学生"比平均低 0.05 以上说明尾部拖拽
标准差(换算为得分率)班级内差距> 0.15 说明分化明显
极差(最高−最低得分率)两端跨度> 0.40 说明两极分化
优秀率(得分率 ≥ 0.85)拔尖学生占比< 10% 偏低
及格率(得分率 ≥ 0.60)基础达标率(不是合格线:高中合格考模拟的合格线由老师按本地考试说明给,见 §8.4)< 60% 说明大面积未达标
低分率(得分率 < 0.40)严重落后学生占比> 15% 需重点关注

这些警戒值是经验值,随卷子难度浮动;难度偏离预期时(见 §4.3)先怀疑卷子,再怀疑学生。

4.2 分布形态判定
text
正态分布    :多数学生集中在平均分附近,两端人数少
             → 班级整体教学节奏稳定,按既定计划推进

右偏分布    :多数学生得分高,少数学分低
             → 关注尾部学生,避免被平均分掩盖

左偏分布    :多数学生得分低,少数高分
             → 全班基础不牢,需放慢节奏补基础

双峰分布    :两端各有一群学生,中间少
             → 同班分层任务的必要性最强(义务教育阶段学校不得分设重点班和非重点班,见义务教育法第二十二条;高中走班由学校定)
4.3 难度 P、区分度 D、信度 α(唯一口径,xiaozhi-teach-exam-designer 沿用同一套)
text
■ 难度 P(越大越易)
  单题:P = 该题班级平均得分 ÷ 该题满分
  全卷:P = 班级平均总分 ÷ 卷面满分
  (0/1 计分的客观题,P 就等于通过率;主观题必须用"平均得分÷满分",不能用通过率)

  P ≥ 0.85     偏易 → 适合作为基础题、开卷热身
  P 0.70-0.85  较易 → 形成性测评的主体
  P 0.50-0.70  适中 → 诊断性/终结性测评的主体
  P 0.30-0.50  较难 → 区分中上段
  P < 0.30     偏难 → 全班大面积失分,先查是否超纲或表述不清

■ 区分度 D(27% 分组法)
  1) 把全部有效答卷按总分从高到低排序;
  2) 取前 27% 为高分组,后 27% 为低分组(不足 20 人时改用"上下各半",
     并在报告里注明 groupingMethod=上下各半,结论标 🟡 初步趋势);
  3) D = 高分组该题得分率 − 低分组该题得分率。
     得分率 = 该组该题平均得分 ÷ 该题满分,因此主观题同样适用。

  D ≥ 0.40      优秀
  D 0.30-0.39   良好
  D 0.20-0.29   可接受
  D < 0.20      需要解释,不等于坏题(见下)

■ D < 0.20 怎么读(常见误判)
  ❌ 错误说法:"D < 0.20 说明所有学生全对或全错"。
  ✅ 正确说法:D 低只说明"这道题没有把高低分组区分开",原因可能是:
     · 这是基础题且大家都会(P 很高)→ **基础题允许 D < 0.20,不删不改**,
       它的作用是保底与信心,不是筛选;
     · 这是超纲题且大家都不会(P 很低)→ 考虑降级或删;
     · 高分组反而错得多(D 为负)→ 高度怀疑答案错、题干歧义或评分标准有问题,
       先人工复核原题,标记 flag=疑似错题。
  判定规则:**只对难度档为"中等/较难"的题要求 D ≥ 0.20;基础题只看 P 是否 ≥ 0.85。**

■ 信度 Cronbach α(整卷内部一致性)
  α = (k / (k−1)) × (1 − Σσᵢ² / σ总²)
     k = 题目数,σᵢ² = 第 i 题得分方差,σ总² = 总分方差。
  需要逐题分数;只有总分时算不了。
  α ≥ 0.80 良好;0.70-0.80 可接受;< 0.70 说明本卷题目考的东西不够一致,
  结论要保守(尤其不要拿单题得分率下"学生不会这个知识点"的硬结论)。

■ 样本量提示(必须随统计一起输出)
  · 有效答卷 ≥ 30 人:P/D/α 可正常解读 🟢
  · 20-29 人:D 与 α 波动较大,只作参考 🟡
  · < 20 人:不输出 D 与 α,只给 P 与分布,并标 🔴 样本不足
  · 缺考、中途离场、雷同卷先剔除再统计,并写明剔除了几份。

■ 写入
  以上 P / D / groupingMethod / flag 由**本 SKILL 主写** `classWorkspace.itemStats`;
  α 与整卷指标写入 `classWorkspace.classSummaries`。
  同一 examId 已有条目的(如数学测评设计写入的),先读、比对,不另写一套;口径不一致时由老师定用哪一份(做法见 §8.4,各学段都照这样做——数学测评设计也写初中数学卷)。
  `xiaozhi-teach-exam-designer` 只写考前的**预期难度** `examBlueprints[].items[].expectedP`,不写实际值。

五、得分率热力图(按知识点)

前置条件:热力图只能在 dataCompleteness = 逐题 时生成。只有总分时跳过本节,直接看 §4.2 分布形态。

5.1 四级颜色编码(按顺序判定,区间互不重叠)
text
判定顺序:先判 ⚪,⚪ 不成立再按得分率落入 🔴 / 🟡 / 🟢。

⚪ 待复核(不计入共性弱项)
   条件:该知识点得分率 < 10%  且  满足下列任一:
     · 该题 D ≤ 0(高分组反而更差)
     · 老师复核后认定超纲、题干歧义或答案有误(itemStats.flag = 疑似错题)
   处理:先复核题目本身,复核前不写进 weaknessRank,也不安排全班重讲。

🔴 共性弱项:得分率 < 40%(且不满足 ⚪ 条件)→ 建议全班重讲
🟡 强化项:  得分率 40%(含)- 70%                → 不必重讲,作业中强化
🟢 起点项:  得分率 ≥ 70%                          → 可作复习课的基础起点

说明:旧版"⚪ < 5%、🔴 < 40%"两档互相包含,无法判定;本版以"是否已复核题目"作为 ⚪ 的唯一入口, ⚪ 与 🔴 因此互斥。

5.2 输出格式
text
知识点热力图(章节 → 知识点 → 得分率)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
[第 X 章] 函数
  一次函数概念        🟢 82% [   名错/   名对]
  一次函数图象        🟡 56% [   名错/   名对]
  一次函数性质        🔴 32% [   名错/   名对]  ← 共性弱项
  用待定系数法求解析式 🟡 65% [   名错/   名对]
  一次函数应用        🔴 38% [   名错/   名对]  ← 共性弱项
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
5.3 共性弱项判定与下游建议
text
红色共性弱项:得分率 < 40% 且失分人数 ≥ 班级人数的 30%
  → 写入 classWorkspace.weaknessRank(errorRate、dimension、evidenceExamIds)
  → 建议触发(需老师确认):lesson-planner 读 weaknessRank 排本周教案侧重点
  → 建议触发(需老师确认):classroom-coach 读 weaknessRank 定提问侧重点

黄色强化项:得分率 40%-70%
  → 同样写入 weaknessRank,但 stubbornCount 不累加
  → 建议触发(需老师确认):assignment-designer 读 weaknessRank 出分层作业

绿色起点项:得分率 ≥ 70%
  → 不写 weaknessRank
  → 建议触发(需老师确认):review-planner 把它排进复习地图的"快速过"层

顽固弱项(学校班级工作区的口径;shared/vocab.md §5 的具体条件以本节与 §6.2 为准):同一知识点在近 4 次测评中有 3 次错误率 > 30%, 记入 weaknessRank[].stubbornCount。粒度是"知识点 + 通用错因维度"(shared/vocab.md §1 的 概念模糊 / 计算失误 / 读题失误 / 方法用错), 学科子类型不同但通用维度相同的仍计入同一计数。不足 3 次证据时标 🟡 初步趋势,不写"顽固"。


六、个体诊断卡

每个学生输出一张诊断卡,至少需要 3 次历史数据才能给出稳定结论。

📎 完整模板见 references/student-diagnosis-card-template.md(学生诊断卡填写模板:成绩趋势/强弱项/学习行为信号/教师建议/家长话术方向)

6.1 趋势判定规则
text
数据要求:近 4 次测评,全部换算成得分率后再比较(不同满分的卷子不能直接比分数;
          高中只考必修的卷与含选择性必修的卷分开比较,见 §8.4)

稳步上升:4 次得分率中至少 3 次逐次上升,且最近 1 次高于这 4 次的均值   🟢
稳定:    4 次得分率极差 < 0.05                                          🟢
波动:    4 次得分率极差 0.05-0.15,无明显方向                           🟡
稳步下降:4 次得分率中至少 3 次逐次下降                                   🟢
证据不足:测评次数 < 3 次,或几次卷子的整卷 P 相差 > 0.15                 🔴

置信度标签按 shared/vocab.md §7:🟢 数据充分(≥3 次独立观察且方向一致)/ 🟡 初步趋势 / 🔴 样本不足。 🔴 的结论只在本次会话使用,不写入 classWorkspace。

6.2 顽固弱项判定(统一口径)

个体顽固弱项按 shared/vocab.md §5 学校班级工作区的口径判定,具体条件就是下面几条(§5 指回本节):

text
粒度:同一知识点标签 + 同一通用错因维度(shared/vocab.md §1)
窗口:近 4 次测评
条件:其中 3 次该知识点得分率低于班级同题得分率,且该生该知识点得分率 < 0.60
排除:若该题在 §5.1 中被判为 ⚪ 待复核(题目本身有问题),本次不计数

满足 → weaknessRank[].stubbornCount 累加,并在个体诊断卡标注"顽固(近 4 次 3 次)"
近 4 次每次都低于班级同题得分率且 < 0.60 → 诊断卡改标"高危(近 4 次 4 次)",按 shared/vocab.md §5 的高危处理:先与学生本人沟通策略,告不告诉家长看授权位(shared/vocab.md §8:先查 parentSharingConsent,涉及情绪再查 emotionSharingWithParent)
不满足但已出现 2 次 → 标 🟡 初步趋势,只提示"下次同类题留意"

七、班级学情报告(7 段完整模板)

📎 完整模板见 references/class-report-template.md(7 段班级学情报告填写模板:整体表现/三层分布/共性弱项/区分度异常/警示名单/对比/教学调整建议)


八、差异化教学建议生成器

基于班级画像,自动生成"讲/练/测 比例调整"。

8.1 默认比例 vs 调整比例
text
              讲   练   测
默认比例      40%  40%  20%

共性弱项多 →  50%  35%  15% (多讲)
两极分化 →  30%  45%  25% (多练多测)
整体偏弱 →  45%  40%  15% (重基础)
整体偏强 →  30%  40%  30% (多测拔高)
考前冲刺 →  20%  30%  50% (重测评)

测:指课堂上用练习检查掌握情况并讲评;义务教育阶段按随堂练习做(单次一般不超过 20 分钟;"考前冲刺"一行的"测"也拆成几次随堂练习,不整节课做卷),不另组织测验、不计总分、不排名。
8.2 分层:写入 studentTiers(全库唯一的分层来源)

A/B/C 分层由本 SKILL 计算并写入 classWorkspace.studentTiers,其他 SKILL 只读不写。

text
判定依据:该生近 3 次测评的平均得分率(不足 3 次时 tier 留空,basis 写"证据不足")
  A 层(需补基础):平均得分率 < 0.60
  B 层(达标):    平均得分率 0.60(含)- 0.85
  C 层(可拓展):  平均得分率 ≥ 0.85

写入字段:
  studentTiers[].studentAlias  学号/座号(不写真实姓名)
  studentTiers[].tier          A / B / C
  studentTiers[].basis         如"近 3 次测评平均得分率 0.62"
  studentTiers[].updatedAt     计算日期

三条硬规则:
  ① 分层是**动态的**——每次新测评后重算,不设固定人数比例。
     某次卷子偏易时 C 层可能占一半,偏难时 A 层可能占一半,这是卷子的信息,不是学生变了。
  ② 分层依据是"近 3 次",因此**课前就可得**,不需要等本节课上完。
  ③ 分层只用于安排任务难度,不作为座位、评优、家长沟通中的身份标签;
     对学生表述时用"这次的任务卡",不用"你是 A 层"。
8.3 分层任务生成规则
text
A 层任务(基础学生):
  · 弱项知识点的"再讲一遍"小课
  · 课本例题 + 1 道变式
  · 教师频繁巡视

B 层任务(中等学生):
  · 弱项的变式训练 2-3 道
  · 综合应用题 1 道
  · 同伴互评

C 层任务(拔尖学生):
  · 完成 B 层任务
  · 弱项的跨章/跨学科迁移 1 道
  · 1v1 拔高或独立研究

8.4 高中:考试口径、赋分、选科与走班

高中的成绩分析先问清四件事,再进第三节的流程:

text
① 哪场考试
   · 校内的单元测、期中、期末,毕业年级的统考、联考与模拟考,还是合格考、等级考(各地也叫选考)、
     高考的语文、数学、外语的模拟卷
   · 统考、联考在参加的学校、所有考场(考点)与全部批次、全部场次都考完之后才分析,见开头"试题保密"段
② 本地当年的考试说明
   · 合格考模拟的合格线由老师按本地考试说明给出(原始分或得分率,换算成得分率后用);
     没给的标"待老师按本地考试说明确认",不拿 §4.1 的及格率 0.60 代替
③ 这个教学班考哪一种
   · 合格考班还是等级考班——班级工作区没有选科这一项,由老师说明,
     不从成绩或其他字段推断
④ 这张卷考到哪
   · 只考必修,还是含选择性必修;细目表上有"范围"列或老师说明了每题属于哪一块时,
     两部分分开统计

建档里有的字段先读:classProfile.subject、classProfile.gradeLevel,分清学科与年级;没有的问老师。classProfile.classId 对应教学班。

只用原始的逐题得分:等级考的赋分由考试机构按考生在全体考生中的位置换算,不是本卷的得分率——不能拿来算 P、D、热力图,也不套 §4.1 的警戒值。等级考的模拟卷(校内或联考)一律用原始逐题得分;老师只拿到赋分或等级的,说明这些数据不能用于本 SKILL 的分析,请老师提供原始逐题得分,只有原始总分时按 §4.0 做总分级分析。本 SKILL 不推算学生的赋分、等级或位次:班级与联考的数据算不出赋分,赋分本身也是排名。

学业质量水平:分析单位仍是知识点。细目表上标了"核心素养""学业质量水平"列的(这两列工作区没有,只在细目表上;历史命题与答题规范指导按约定格式把它们写进了 knowledgePoint,也可以照着拆开),本次报告可以按列汇总得分率,只写"本卷标为水平 X 的题,班级得分率是多少",不写"该生达到了学业质量水平 X"——合格与等级由省级考试认定。各学科的水平分级不同,见 shared/hs-subject-standards.md 第一节,不跨学科换算。

合格考的模拟:报告写低于老师所给合格线的人数;老师要名单时只列学号或座号,只给老师本人,不进家长版,也不当作学生的身份标签。只说本次模拟有几人低于合格线,不说谁"会过""不会过"。

必修与选择性必修分开:只考必修的卷与含选择性必修的卷,不放进同一条趋势线比较(§6.1 的"整卷 P 相差 > 0.15 不直接比"照用)。同一张卷里两部分都有时,分开给得分率;合格考与等级考的学生做同一张卷时,按老师说明的分组分别统计,只考合格考的那一组,不按选择性必修题给他们下弱项结论。

走班与样本:不跨教学班合并个人成绩;跨班只在两卷相同时比较班级层面的指标。走班的教学班人数可能不到 20 人,§4.3 的样本量提示照用(< 20 人不输出 D 与 α,标 🔴 样本不足);分组统计时按每组的人数判,人少的组只给得分率与人数。

选科不记录:

  • studentAlias 只写学号或座号,studentTiers.basis 只写得分率依据,都不拼接选科、走班层级或姓名。
  • 老师贴来的成绩表里有选科列的,只在本次会话里分组统计,不写进任何字段。
  • 不读学生端学习档案里的选科信息(basicInfo.subjectSelection)。
  • 不从成绩推断谁该选什么科,不做选科、换科建议。

分层走班不是 studentTiers:学校的"分层走班"也常分 A、B、C 层,由学校按自己的办法定;本 SKILL 的 A/B/C 只用来安排任务难度(§8.2 规则③),两者不是一回事——不拿 studentTiers 去定走班的层,也不出走班或分班名单。

学分:模块考试、学分认定、合格与毕业由学校按课程方案与本地规定办,本 SKILL 不判定;本 SKILL 的分层、名单与报告也不作学分认定或综合素质评价的依据。

家长版:§10.2 照用;高中另外不写赋分与等级预测,年级或联考的位次、百分位,选科或换科建议,"合格考会不会过"的预测,也不写临界生名单。授权位照旧逐次查,高中由学生本人决定(shared/vocab.md §8),高三有已满 18 周岁的学生,同样以学生本人的同意为准;老师拿不准时先问学生本人。

itemStats 与 classSummaries:写入前先查同一 examId 在工作区里有没有条目(工作区不记写入方;数学卷常由数学测评设计先写,本 SKILL 上次写的也算)。有就先读,按本 SKILL 的口径重算比对,不另写一套:数字与口径都一致的不再写;数字有出入(如老师更正过逐题得分后重跑),或 groupingMethod 不同、sampleSize 对不上(剔除的答卷份数不同)时,把两套数字给老师看,由老师定用哪一份——选本 SKILL 的,经老师确认后替换该 examId 的条目;选已有的,本 SKILL 只读。

高中转给谁:

老师要的转给
数学的班级错因归类与个体错因诊断班级错因分析(xiaozhi-teach-math-error-analyzer)
英语听说读写的四维能力画像英语综合测评(xiaozhi-teach-english-assessment)
语文作文的等级分布与讲评写作教学指导(xiaozhi-teach-chinese-writing-guide)
历史答题规范的专项讲评历史命题与答题规范指导(xiaozhi-teach-history-assessment-guide)
物理单题的讲法与变式物理解题教学指导(xiaozhi-teach-physics-problem-guide)
数学、物理、化学、生物学、地理、历史的讲评课与复习课(整节)数学教案设计(xiaozhi-teach-math-lesson-planner);物理教案设计(xiaozhi-teach-physics-lesson-planner);化学教案设计(xiaozhi-teach-chemistry-lesson-planner);生物教案设计(xiaozhi-teach-biology-lesson-planner);地理教案设计(xiaozhi-teach-geography-lesson-planner);历史教案设计(xiaozhi-teach-history-lesson-planner)
生物学、地理合格考的复习排期;等级考的复习排期生地学业水平考试复习规划(xiaozhi-teach-bio-geo-review-planner);复习规划师(xiaozhi-teach-review-planner)
独立教师的家长沟通家长沟通助手(xiaozhi-teach-parent-communication)
物理、化学、生物学、地理的班级错因细化老师端本库暂无专门技能,本 SKILL 按通用四维(shared/vocab.md §1)做

本库没有学科技能的五科(思想政治、信息技术、通用技术、艺术、体育与健康):统计照常做,各科的边界见 shared/hs-subject-standards.md 第十节。思想政治的开放题失分只按通用四维归因(答题不规范归"方法用错"),不评价学生的观点或立场,不下"立场问题""价值观偏差"一类结论。

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九、与其他 SKILL 的数据接口

老师通用 6 个 SKILL 共用同一份数据契约 shared/class-teaching-workspace.schema.json, 在正文中以 classWorkspace.<字段> 引用。只允许出现该 schema 中真实存在的字段。

9.1 读写权限表(本 SKILL 视角)
classWorkspace 字段谁写本 SKILL 的角色
classProfile老师首次建档读(取 fullScore、classSize、gradeBand 做换算;高中另读 classProfile.subject、classProfile.gradeLevel 分清学科与年级,见 §8.4)
examBlueprintsxiaozhi-teach-exam-designer 或学科老师端技能读(题号→知识点、认知层级、难度档、expectedP)
itemScores老师导入(本 SKILL 引导)读(唯一的逐题分数来源)
homeworkAssignmentsxiaozhi-teach-assignment-designer 或学科老师端技能读 completionSummary 作为辅助证据
interactionLogsxiaozhi-teach-classroom-coach 或学科老师端技能读 misconceptionsObserved 作为辅助证据
itemStats本 SKILL 主写;学科老师端技能(目前是数学测评设计 xiaozhi-teach-math-exam-designer)也写本学科卷子的条目写 pValue / dValue / groupingMethod / flag;同一 examId 已有条目的(不论哪个技能写的)先读、比对,不另写一套,口径不一致时由老师定用哪一份(§8.4)
classSummaries本 SKILL 主写;数学测评设计也写数学卷的条目写 mean / sd / meanRate / distribution / reliabilityAlpha / dataCompleteness;同一 examId 的规则同上
weaknessRank本 SKILL + 学科错因技能写 knowledgePoint / errorRate / dimension / evidenceExamIds;stubbornCount 由本 SKILL 唯一累加,学科技能(math-error-analyzer、chinese-writing-guide、english-assessment、english-listening-designer、english-speaking-designer)只补本学科条目,不碰该计数
studentTiers本 SKILL 唯一写入写 studentAlias / tier / basis / updatedAt
lessonPlansxiaozhi-teach-lesson-planner 或学科老师端技能只读(看上节课覆盖了哪些 sourceWeaknessIds)
reviewPlansxiaozhi-teach-review-planner 主写 + 学科技能(english-assessment、english-listening-designer、bio-geo-review-planner)只补本学科条目只读
9.2 下游怎么用本 SKILL 的产出
text
xiaozhi-teach-exam-designer  ← 读 itemStats(哪些题该改/该删)、classSummaries(下次难度基线)
xiaozhi-teach-lesson-planner ← 读 weaknessRank(教案侧重点)、studentTiers(A/B/C 分层)
xiaozhi-teach-classroom-coach← 读 weaknessRank(提问侧重点)、studentTiers(分组与提问分配)
xiaozhi-teach-assignment-designer ← 读 weaknessRank + studentTiers(分层作业)
xiaozhi-teach-review-planner ← 读 weaknessRank(复习重点)、classSummaries(起点水平)
xiaozhi-teach-math-lesson-planner、xiaozhi-teach-physics-lesson-planner、xiaozhi-teach-chemistry-lesson-planner、xiaozhi-teach-biology-lesson-planner、xiaozhi-teach-geography-lesson-planner、xiaozhi-teach-history-lesson-planner ← 读 itemStats(讲评课的得分率与异常标记)
9.3 与学科教师 SKILL / 独立教师包的关系
  • 学科命题与学科错因细化由 xiaozhi-teach-math-exam-designer、xiaozhi-teach-math-error-analyzer、 xiaozhi-teach-english-assessment、xiaozhi-teach-history-assessment-guide 等学科端 SKILL 承担;本 SKILL 只做学科无关的统计与分层。
  • 高中班级的学科转交见 §8.4 的转交表;物理、化学、生物学、地理的班级错因细化,老师端本库暂无专门技能。
  • 学科技能交来的家长素材(数学、语文、英语、物理、化学、生物学、历史、地理等学科老师端技能交来的进步反馈、考后成绩与错因摘要):素材由老师在对话里转来(班级工作区没有这一项)。学校班级的家长版由本 SKILL 按 §10.2 与 references/analysis-framework.md 第七节的模板出——照样先核对授权,只写该生自己的纵向变化与可执行建议;素材里没有逐题得分的(如作文的等级与批语、口语或实验的进步反馈),纵向变化照素材里的等级与要点写,不为此要老师补逐题分数,也不据此改 studentTiers 或 weaknessRank;作文全文、口语录音等原始作答不转给家长,家长版不写进工作区。作业的家长反馈仍由作业设计师(xiaozhi-teach-assignment-designer)出。独立教师的学员转家长沟通助手(xiaozhi-teach-parent-communication);分不清是学校班级还是独立教师的学员时,先问老师。素材里出现危机信号的,先按危机例外处置,不出家长版;伤害可能来自家里的,不提示监护人(shared/crisis-exception.md"家庭安全类信号")。
  • 若老师同时安装了独立教师包(一对一/小班场景,xiaozhi-teach-lesson-log、xiaozhi-teach-homework-tracker), 分析这位老师自己一对一、小班的学员时,可把它们的课后记录与课上练习记录作为补充证据,只作参考,不计入 §6.2 的顽固与高危判定;未安装时本 SKILL 完全可独立运行,不把它们列为必需输入。
9.4 调用边界
text
- 不默认调用学生端 DNA:教师自有数据优先;确需读写学生端档案时走 handover 的
  teacher_writeback,并先检查 teacherWritebackConsent
- 不预测分数:不做"提分 X 分"承诺
- 不写焦虑话术:所有面向家长的素材用客观事实表达
- 不在样本不足时下结论:< 3 次数据明确写"证据不足"
- 不替老师判断学生品行:成绩差≠态度差
- 不自己造分层以外的标签:全库分层只有 studentTiers 的 A/B/C

十、字段级高敏信息防护

10.1 学生姓名脱敏
text
✅ 使用:学号、化名、座位号
❌ 禁止:真实姓名(除非老师已确认班级内部使用)
✅ 班级报告:可写"近 4 次下降 ≥ 10 分的 3 人"
❌ 禁止:在公开报告中点名
10.2 家长沟通素材脱敏

生成前先检查学生端 parentSharingConsent;含情绪内容再检查 emotionSharingWithParent。任一为 false 时只输出给老师本人与学生本人。

义务教育阶段的日常考试(期中、期末与九年级的模拟考试)实行等级评价,考试结果不排名、不公布(教育部办公厅《关于加强义务教育学校考试管理的通知》,教基厅函〔2021〕34 号;教基厅〔2025〕3 号;按当地规定):给家长与学生本人的版本写学校给的等级与知识点诊断,不写总分(含整卷得分率)与名次;等级由老师照学校给的填(只在本次会话里用,工作区没有这一项),本 SKILL 不自定等级线;学校还没给等级的,请老师照学校的分法填上,没填之前家长版只写知识点诊断,不由本 SKILL 按分数换算。老师自留的班级报告与诊断卡照旧。高中照学校的做法,按下表与 §8.4。

text
✅ 使用:该生自己的纵向变化("这三次同一知识点的得分率 0.42 → 0.55 → 0.68")
✅ 使用:客观证据 + 1-2 句可执行建议
❌ 禁止:班级排名、名次段、排名百分位(如"班级前 30%""处于班级下层 20%")
       ——横向位次会把沟通推向比较,且随卷子难度剧烈波动,不是可行动的信息
❌ 禁止:单独分数 + 排名的组合
❌ 义务教育阶段另外不写:总分、整卷得分率(考试写学校给的等级与知识点诊断,单元练习写知识点诊断)
❌ 禁止:人格判断、焦虑话术
❌ 高中另外不写:赋分与等级预测、年级或联考的位次、选科或换科建议、"合格考会不会过"的预测;
       授权由学生本人决定,已满 18 周岁的学生也一样(见 §8.4)
10.3 跨 SKILL 共享脱敏
text
写入 weaknessRank:只写知识点与错因维度,不写"哪个学生差"
写入 studentTiers:只写学号/座号 + A/B/C + 依据,不写姓名与名次
写入 itemStats:   只写题目统计,不写答题人信息

十一、行为准则

✅ 应该做❌ 不能做
至少要 3 次数据才下趋势结论1 次成绩就给学生贴标签
报告必须分层呈现只看平均分
弱项定位到具体知识点只说"数学差"
输出教学调整建议只分析不给方案
不确定就标"证据不足"编造稳定趋势
报告用聚合数据呈现在班级群公布个人分数或排名
区分题目质量与学生能力把难题都怪学生不会

十二、与其他 SKILL 的协同清单

text
学情分析师
    <── xiaozhi-teach-exam-designer(examBlueprints:题号→知识点)
    <── xiaozhi-teach-assignment-designer(homeworkAssignments:作业完成情况)
    <── xiaozhi-teach-classroom-coach(interactionLogs:课堂观察)
    <── 学科教师 SKILL(学校班级的家长素材:进步反馈、考后成绩,经老师转来,按 §9.3 出家长版)
    ──→ xiaozhi-teach-lesson-planner(weaknessRank / studentTiers)
    ──→ xiaozhi-teach-classroom-coach(weaknessRank / studentTiers)
    ──→ xiaozhi-teach-review-planner(weaknessRank / classSummaries)
    ──→ xiaozhi-teach-exam-designer(itemStats:题目质量)
    ──→ 学科教师 SKILL(xiaozhi-teach-math-error-analyzer 等,做学科错因细化;高中的转交表见 §8.4)
    ··→ 若已安装独立教师包:xiaozhi-teach-lesson-log / homework-tracker 可作补充证据(可选,一对一/小班场景,不计入顽固与高危判定)

禁止行为:

  • 禁止预测未来分数或排名
  • 禁止用单一测评给学生贴长期标签
  • 禁止在公开报告中点名
  • 禁止在没有数据时输出稳定趋势判断
  • 禁止把班级整体偏弱归因为"学生笨"

十三、参考资源

  • references/analysis-framework.md — 学情分析框架与模板
  • references/student-diagnosis-card-template.md — 学生个体诊断卡填写模板
  • references/class-report-template.md — 班级学情报告(7 段完整模板)

💡 小智说: "分数告诉你'发生了什么', 学情分析告诉你'为什么发生'和'接下来该怎么办'。 真正有效的教学调整, 不是哪个学生'不行',而是 哪一步设计没让他能行。"

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  • references/analysis-framework.md
  • references/class-report-template.md
  • references/student-diagnosis-card-template.md
  • shared/ai-item-check.md
  • shared/class-teaching-workspace.schema.json
  • shared/crisis-exception.md
  • shared/crisis-referral-protocol.md
  • shared/grade-bands.md
  • shared/hint-ladder.md
  • shared/hs-subject-standards.md
  • shared/platform-conventions.md
  • shared/vocab.md

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    qizhitang/xiaozhi-skills

    初高衔接规划:中考结束到高一上学期,诊断语文、数学、物理、化学、英语、生物、地理、历史各自的衔接缺口,排出暑假与高一开学头几周的衔接计划,再把具体内容交给对应的学科技能。

    105 GitHub stars~1.4k tokensUpdated yesterday
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Questions about Xiaozhi Teach Student Analyzer

What does Xiaozhi Teach Student Analyzer do?

把班级成绩表变成可执行的教学调整. An agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills. Xiaozhi Teach Student Analyzer is an agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills.

When should I use Xiaozhi Teach Student Analyzer?

Xiaozhi Teach Student Analyzer fits situations like: education work in your project.

How do I install Xiaozhi Teach Student Analyzer in Claude Code?

Run `npx skills add qizhitang/xiaozhi-skills --skill xiaozhi-teach-student-analyzer -a claude-code`. Or copy the skill folder (teacher/general/xiaozhi-teach-student-analyzer in qizhitang/xiaozhi-skills) into .claude/skills/xiaozhi-teach-student-analyzer in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Xiaozhi Teach Student Analyzer in Codex?

Run `npx skills add qizhitang/xiaozhi-skills --skill xiaozhi-teach-student-analyzer -a codex`. Or copy the skill folder (teacher/general/xiaozhi-teach-student-analyzer in qizhitang/xiaozhi-skills) into .agents/skills/xiaozhi-teach-student-analyzer in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Xiaozhi Teach Student Analyzer in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add qizhitang/xiaozhi-skills --skill xiaozhi-teach-student-analyzer -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/xiaozhi-teach-student-analyzer, .gemini/skills/xiaozhi-teach-student-analyzer, .github/skills/xiaozhi-teach-student-analyzer and .opencode/skills/xiaozhi-teach-student-analyzer in your project.

What does Xiaozhi Teach Student Analyzer need to run?

SKILL.md names no scripts, command-line tools or credentials: Xiaozhi Teach Student Analyzer is instructions for the agent only. Compatibility (from SKILL.md): WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub.

Does Xiaozhi Teach Student Analyzer access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Xiaozhi Teach Student Analyzer safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Xiaozhi Teach Student Analyzer use?

Xiaozhi Teach Student Analyzer is published under the MIT licence (declared in SKILL.md). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Xiaozhi Teach Student Analyzer use?

About 5.5k tokens (SKILL.md is roughly 22k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 4.6k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Xiaozhi Teach Student Analyzer?

Skills that share tags, products or a category with Xiaozhi Teach Student Analyzer: DeepTutor CLI (HKUDS/DeepTutor, 41k stars), AI Engineering Placement Quiz (rohitg00/ai-engineering-from-scratch, 67k stars), Deep Reading Analyst (ginobefun/deep-reading-analyst-skill, 354 stars) and OpenMAIC Setup and Extension (THU-MAIC/OpenMAIC, 40k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Xiaozhi Teach Student Analyzer?

qizhitang (a GitHub user) maintains it in qizhitang/xiaozhi-skills, which has 105 GitHub stars. The repository holds 84 skills in this directory. The repository was last updated on October 9, 2026.

Source: qizhitang/xiaozhi-skills on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.