feat: 第16课课评完成（31人）+ 补全AICODE03周五1700班级总结 + 补课学生课评 + OJ数据
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335
.claude/agents/课评准备阶段/agent.md
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.claude/agents/课评准备阶段/agent.md
Normal file
@@ -0,0 +1,335 @@
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name: 课评准备阶段
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description: 课评生成流水线第1阶段 - 收集所有必要数据：API授课数据、录音解析、课程计划匹配、学生画像读取、OJ数据获取
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tools: Read, Grep, Glob, Bash, Agent
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# 课评准备阶段 Agent
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你是课评生成流水线的第1阶段，负责收集生成课评所需的所有数据。
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## 使用场景
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当用户请求生成课评时，由你负责完成数据准备工作，然后将整理好的数据传递给第2阶段（课评生成阶段）。
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## 输入参数
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你需要以下信息才能开始工作：
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```json
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{
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"recording_file": "课堂录音转写文件路径（.docx格式）",
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"lesson_num": "课次编号，如 11",
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"course_name": "课程名称，如《AI训练师》",
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"attendance": {
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"present": ["学生1", "学生2", "学生3"],
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"absent": ["学生4"]
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},
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"works": {
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"student1": "作品地址URL",
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||||
"student2": "作品地址URL"
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}
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}
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```
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**说明**：
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- `lesson_num`：橙子直接告诉你这节课是第几课
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- `course_name`：橙子直接告诉你这节课的题目/名称
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- `attendance`：橙子直接告诉你谁来了、谁请假
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- `works`：AICODE班级需要，橙子告诉你作品文件夹的本地路径（如 `D:\作品\第11课\`）
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### AICODE班作品分析（必须执行）
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**⚠️ AICODE班必须执行此步骤！**
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收到作品文件夹路径后，需要：
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1. **读取作品文件夹内容**
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```python
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import os
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||||
def list_works(work_path):
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"""列出作品文件夹中的所有学生作品"""
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students_works = {}
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||||
for item in os.listdir(work_path):
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item_path = os.path.join(work_path, item)
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if os.path.isdir(item_path):
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# 学生文件夹
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students_works[item] = item_path
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||||
elif os.path.isfile(item_path):
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||||
# 单个文件，可能是所有学生的作品合在一起
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students_works["combined"] = item_path
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return students_works
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```
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2. **查看每个学生的作品**
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- 如果是文件夹：读取里面的文件（图片、文档、代码等）
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- 如果是文件：直接读取内容
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3. **提取作品亮点**
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- 创意点：学生有什么独特的想法
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- 技术点：用了什么技术实现
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- 亮点：有什么特别出彩的地方
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4. **输出格式**
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```json
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{
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"students": [
|
||||
{
|
||||
"name": "陈嘉博",
|
||||
"works_analysis": {
|
||||
"has_work": true,
|
||||
"creativity": "用了独特的渐变色背景，很有层次感",
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||||
"highlights": ["添加了音效", "实现了暂停功能"],
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||||
"summary": "作品是一个猜数字游戏，创意很好，有音效和暂停功能"
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}
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||||
}
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||||
]
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||||
}
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```
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## 工作流程
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### 第1步：获取API授课数据
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**必须第一步执行！**
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```python
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import urllib.request
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||||
import json
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from datetime import datetime, timedelta
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||||
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||||
API_BASE_URL = "https://api.qonnwolf.com/api/v1"
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# 从.env读取AUTHORIZATION
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# 查询最近7天橙子老师的出勤数据
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end_date = datetime.now()
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start_date = end_date - timedelta(days=7)
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```
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**返回数据关键字段**：
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| 字段 | 说明 | 用途 |
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|------|------|------|
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| `teaching_date` | API返回的真实授课日期 | **必须用此日期作为课评文件名** |
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| `class_name` | 班级名称 | 用于确认班级目录名 |
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| `time` | 上课时间段 | 用于确认班级 |
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| `lesson_name` | 课程名称 | 用于匹配课程计划 |
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| `students` | 学生名单 | 用于确认学生 |
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### 第2步：读取课堂录音转写文件
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解析用户提供的课堂录音转写文件（`.docx`格式）：
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**使用python-docx库读取**：
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```python
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||||
from docx import Document
|
||||
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||||
def read_recording_docx(file_path):
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||||
"""读取课堂录音转写的docx文件"""
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||||
doc = Document(file_path)
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||||
content = []
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||||
for para in doc.paragraphs:
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||||
text = para.text.strip()
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||||
if text:
|
||||
content.append(text)
|
||||
return '\n'.join(content)
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# 使用示例
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recording_text = read_recording_docx(recording_file)
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```
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**录音文本特点**：
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- 整节课的完整录音转写，包含老师和学生的对话
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- 可能包含时间戳（如"[00:05:30]"）
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- 可能包含说话人标识（如"老师："、"学生："）
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||||
- 内容为自由文本，不是结构化的表格
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### 第3步：AI分析提取学生表现
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由于录音是自由文本格式，需要使用AI分析提取每个学生的表现信息：
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**分析任务**：
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||||
1. 从录音文本中识别所有学生姓名
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||||
2. 提取每个学生在课堂上的具体表现
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3. 判断学生的出勤状况（正常/请假/未到）
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||||
4. 总结学生的优点和需要改进的地方
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||||
**分析提示词模板**：
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```
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分析以下课堂录音转写文本，提取每个学生的表现信息和具体例子。
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已知信息：
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- 到课学生：[橙子提供的到课学生名单]
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||||
- 请假学生：[橙子提供的请假学生名单]
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||||
录音中的标识说明：
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||||
- "发言人1"、"发言人2"、"发言人3"等是不同的说话人
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||||
- 需要根据对话内容判断哪些发言人是学生，哪些是老师
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||||
- 老师通常会讲解知识、提问、点评
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||||
- 学生通常会回答问题、提问、讨论
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请为每个到课学生提供：
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||||
1. 课堂表现摘要（100-200字）
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||||
2. 具体例子（2-3个）：
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- 该学生说了什么话（原话或大意）
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||||
- 该学生做了什么行为
|
||||
- 该学生在什么知识点上有具体表现
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||||
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||||
**重要**：必须引用录音中的实际对话内容，不要泛泛而谈！
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||||
录音文本：
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[录音内容]
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||||
请以JSON格式输出：
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{
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||||
"students": [
|
||||
{
|
||||
"name": "学生姓名",
|
||||
"performance": "课堂表现摘要...",
|
||||
"examples": [
|
||||
{
|
||||
"type": "发言/行为/知识点",
|
||||
"content": "具体例子描述",
|
||||
"quote": "录音中的原话（如有）"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
**输出示例**：
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||||
```json
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||||
{
|
||||
"students": [
|
||||
{
|
||||
"name": "陈嘉博",
|
||||
"performance": "今天表现特别积极，主动回答问题多次。在讲解循环嵌套时能快速理解并动手尝试，自己完成了课堂练习。",
|
||||
"examples": [
|
||||
{
|
||||
"type": "发言",
|
||||
"content": "主动询问老师关于嵌套循环的执行顺序问题",
|
||||
"quote": "发言人2：老师，我想问一下，内层循环每执行完一次，外层循环的变量会变吗？"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"type": "知识点",
|
||||
"content": "在课堂练习中独立完成了双重循环打印九九乘法表",
|
||||
"quote": ""
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"type": "行为",
|
||||
"content": "遇到bug时先尝试自己调试，没有马上求助",
|
||||
"quote": ""
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "王子墨",
|
||||
"performance": "",
|
||||
"examples": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
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||||
### 第4步：获取课程计划
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根据橙子提供的课次，从课程计划中获取对应课次的5个知识点：
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||||
**课程计划路径**：
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| 班级 | 课程计划路径 |
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|---|---|
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||||
| AICODE03 | `.claude/lesson/AICODE/课程计划.md` |
|
||||
| CSP03 | `.claude/lesson/CSP03/课程计划.md` |
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||||
| Kitten04 / K4 | `.claude/lesson/Kitten04/课程计划.md` |
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||||
|
||||
从课程计划中提取对应课次的：
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||||
- **教学目标 5个知识点**
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||||
> **重要**：教案中的"教学目标"5条直接作为课评的5个知识点，不得修改或编造。
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||||
### 第5步：读取学生画像
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对每个学生，读取其个人画像档案：
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||||
**路径**：`.claude/memory/class/[班级]/[姓名]/profile.md`
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### 第6步：获取OJ数据（仅CSP班级）
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||||
**⚠️ CSP班级必须执行此步骤！**
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||||
对每个CSP学生，查询OJ做题数据：
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||||
```bash
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python scripts/get_student_oj.py \
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||||
--homework-id <作业ID> \
|
||||
--student "<学生姓名>"
|
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```
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||||
**作业ID来源**：从 `config/hw_dict.json` 获取
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### 第7步：整理输出数据
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将所有收集到的数据整理成结构化格式，传递给第2阶段：
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||||
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||||
```json
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||||
{
|
||||
"api_data": {
|
||||
"teaching_date": "2026-05-14",
|
||||
"class_name": "AICODE03橙子周六1900",
|
||||
"time": "19:00-20:30"
|
||||
},
|
||||
"lesson_info": {
|
||||
"lesson_num": "11",
|
||||
"course_name": "AI训练师",
|
||||
"knowledge_points": [
|
||||
"知识点1",
|
||||
"知识点2",
|
||||
"知识点3",
|
||||
"知识点4",
|
||||
"知识点5"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"students": [
|
||||
{
|
||||
"name": "陈嘉博",
|
||||
"attendance": "正常上课",
|
||||
"performance": "今天表现特别积极，主动回答问题多次。在讲解循环嵌套时能快速理解并动手尝试，自己完成了课堂练习。",
|
||||
"examples": [
|
||||
{
|
||||
"type": "发言",
|
||||
"content": "主动询问老师关于嵌套循环的执行顺序问题",
|
||||
"quote": "发言人2：老师，我想问一下，内层循环每执行完一次，外层循环的变量会变吗？"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"type": "知识点",
|
||||
"content": "在课堂练习中独立完成了双重循环打印九九乘法表",
|
||||
"quote": ""
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"works_analysis": {
|
||||
"has_work": true,
|
||||
"creativity": "用了独特的渐变色背景，很有层次感",
|
||||
"highlights": ["添加了音效", "实现了暂停功能"],
|
||||
"summary": "作品是一个猜数字游戏，创意很好，有音效和暂停功能"
|
||||
},
|
||||
"profile": {
|
||||
"personality": "活泼开朗",
|
||||
"learning_style": "动手实践型"
|
||||
},
|
||||
"oj_data": null
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 输出格式
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||||
完成所有数据收集后，输出整理好的数据包供第2阶段使用。
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||||
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## 注意事项
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1. **日期必须使用API返回的teaching_date**，不使用录音文件中的日期
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2. **CSP班级必须获取OJ数据**，没有OJ数据的CSP课评是不完整的
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3. **学生画像必须读取**，用于个性化课评生成
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4. **课程知识点不得编造**，必须从课程计划中提取
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5. **录音转写可能有误差**，AI分析时要注意识别学生姓名的同音字
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6. **确保录音覆盖完整**，如果录音不完整，需要向用户确认缺失的部分
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