Skill: 18001469998ly-ops/student-ai-agent (version 1.0.0)

--- name: student-ai-agent version: 1.0.0 description: 学术项目一键工作流。输入作业要求，自动完成 7 步：分析需求 → 方案设计 → 写代码 → 验证运行 → 生成 Word 报告 → 生成 PPT + 演讲稿 → 模拟 Q&A。输出可直接提交的 .docx、.pptx 和配套材料。 triggers: [作业, assignment, 帮我做, 按工作流跑, 学术项目, homework, final project, coursework] --- # Student AI Agent - 学术项目工作流 ## 概述 将一份作业要求转化为完整的交付物：代码、报告、PPT、演讲稿、Q&A 准备。 **适用场景**： - 用户发来一份作业 PDF/文本，说"帮我做"或"按工作流跑一遍" - 用户说"帮我做 PPT"/"帮我写报告"等单步请求 ## 项目结构 ``` student-ai-agent/ ├── SKILL.md ← 本文件 ├── input/ ← 用户的作业要求 │ └── assignment.md ├── output/ ← 所有生成产物 │ ├── 01_analysis.json │ ├── 02_brainstorm.json │ ├── code/main.py │ ├── figures/*.png │ ├── report/report.docx │ ├── presentation/slides.pptx │ ├── presentation/speaker_notes.md │ └── qa/qa_preparation.md └── scripts/ ← 格式化输出工具 ├── generate_report.py ├── generate_ppt.js ├── generate_notes.py └── qa_simulator.py ``` ## 依赖 ```bash pip install python-docx matplotlib numpy pandas Pillow npm install -g pptxgenjs ``` 安装检查：执行前先确认依赖已就绪，缺什么装什么，不阻塞用户。 ## 执行流程（7 步） 收到用户作业要求后，按顺序执行以下步骤。每步完成后告知用户进度。 --- ### Step 1: 分析作业要求 **输入**：用户提供的作业文本/PDF/图片 **AI 任务**： 1. 提取：课程名、主题、截止日期 2. 识别：交付物清单（报告、代码、PPT 等） 3. 解析：评分标准（rubric）及各项权重 4. 列出：格式约束（字数限制、引用格式、文件格式等） 5. 提炼：核心问题（作业到底要你解决什么） **输出**：将结构化分析写入 `output/01_analysis.json` ```json { "course": "课程名", "topic": "项目主题", "deadline": "截止日期", "deliverables": ["report.docx", "code.py", "slides.pptx"], "constraints": {"word_limit": 3000, "format": "APA", "language": "English"}, "grading_criteria": [{"item": "Technical correctness", "weight": 40}], "key_questions": ["需要解决的核心问题"], "technical_requirements": ["Python", "ML pipeline"] } ``` --- ### Step 2: 方案设计 **AI 任务**： 1. 头脑风暴 2-3 个可行方案 2. 按"创新性 × 可实现性 × 评分匹配度"选择最优方案 3. 确定技术栈、数据来源、预期结果 4. 识别创新点（教授看重的加分项） **输出**：写入 `output/02_brainstorm.json` ```json { "approaches": [{"name": "方案名", "pros": [], "cons": []}], "selected_approach": "选定方案及理由", "architecture": "技术架构描述", "methodology": "方法论", "data_sources": ["数据来源"], "innovation_points": ["创新点"] } ``` --- ### Step 3: 写代码 **AI 任务**： 1. 根据方案设计编写完整可运行的 Python 代码 2. 自带 mock 数据（不依赖外部 API 或付费数据集） 3. 代码必须能生成图表（matplotlib/seaborn） 4. 包含清晰注释和 docstring 5. 写 `requirements.txt` **输出**： - `output/code/main.py` — 主程序 - `output/code/requirements.txt` — 依赖 **约束**： - 代码必须能 `python main.py` 一键运行 - 图片输出到 `output/figures/` - 不使用需要 API key 的服务 --- ### Step 4: 验证运行 **AI 任务**： 1. 实际运行 `output/code/main.py` 2. 确认无报错 3. 确认图片已生成到 `output/figures/` 4. 如果报错：修复代码 → 重跑，最多 3 次 **输出**：`output/04_check_results.json` ```json { "syntax_check": true, "runs_without_error": true, "figures_saved": ["output/figures/fig1.png"], "errors_found": [], "fix_attempts": 0 } ``` --- ### Step 5: 生成 Word 报告 **AI 任务**： 1. 根据分析结果确定报告结构 2. 撰写完整学术内容（Introduction → Methodology → Implementation → Results → Discussion → Conclusion → References） 3. 构造报告 JSON 4. 调用 `scripts/generate_report.py` 生成 .docx **执行命令**： ```bash cd ~/Desktop/student-ai-agent python scripts/generate_report.py output/report/report_data.json ``` **报告 JSON 格式**（写入 `output/report/report_data.json`）： ```json { "title": "报告标题", "student_name": "学生姓名", "course_name": "课程名", "sections": [ {"heading": "1. Introduction", "content": "完整段落文字...", "level": 1} ], "figures": ["output/figures/fig1.png"], "code_file": "output/code/main.py" } ``` **输出**：`output/report/report.docx` --- ### Step 6: 生成 PPT + 演讲稿 **AI 任务**： 1. 设计 10-15 页 PPT 结构 2. 每页写清标题 + 要点（bullet points） 3. 选择配色主题（dark_modern / ocean / forest） 4. 为每页写演讲稿 5. 调用脚本生成 **PPT 大纲 JSON**（写入 `output/presentation/presentation_outline.json`）： ```json { "author": "Student Name", "design": {"theme": "dark_modern"}, "slides": [ {"type": "title", "title": "标题", "subtitle": "副标题", "notes": "演讲稿"}, {"type": "content", "title": "标题", "points": ["要点1", "要点2"], "notes": "演讲稿"}, {"type": "chart", "title": "Results", "image": "output/figures/fig1.png", "notes": "演讲稿"}, {"type": "qa", "content": "Thank you!"} ] } ``` **执行命令**： ```bash cd ~/Desktop/student-ai-agent node scripts/generate_ppt.js output/presentation/presentation_outline.json output/presentation/slides.pptx ``` **演讲稿**：单独写一份详细的逐页演讲稿到 `output/presentation/speaker_notes.md`，包含： - 每页说什么（逐字稿级别） - 过渡句 - 时间控制建议 **输出**： - `output/presentation/slides.pptx` - `output/presentation/speaker_notes.md` --- ### Step 7: 模拟 Q&A **AI 任务**： 1. 基于项目内容，预测教授最可能问的 10-15 个问题 2. 按难度分类：基础 / 方法论 / 挑战性 3. 为每个问题写回答框架（不是完整答案，是思路 + 关键词） 4. 附上回答技巧 **输出**：写入 `output/qa/qa_preparation.md`，格式： ```markdown # Q&A 准备 ## 🟢 基础问题（一定会被问到） ### Q: Why did you choose this approach? **回答框架**: 列 2-3 个备选方案 → 说评估标准 → 解释为什么选这个 **关键词**: scalability, simplicity, alignment with rubric ## 🟡 方法论问题 ... ## 🔴 挑战性问题 ... ## 💡 万能应对策略 - 不知道的：承认 → 假设 → 下一步 - 被 challenge 的：acknowledge → 解释 reasoning → 提出改进方向 ``` --- ## 单步执行 用户也可以要求只跑其中一步： | 用户说 | 执行 | |--------|------| | "先分析一下这个作业" | 只跑 Step 1 | | "帮我写代码" | Step 1-4 | | "帮我写报告" | Step 1-5 | | "帮我做 PPT" | Step 1-2 + Step 6 | | "帮我准备 Q&A" | Step 1-2 + Step 7 | | "按工作流跑一遍" | Step 1-7 全部 | --- ## 输出交付 全部完成后，告诉用户： ``` ✅ 全部完成！文件都在 output/ 目录下： 📁 output/ ├── code/main.py — 源代码（可直接运行） ├── figures/ — 图表 ├── report/report.docx — Word 报告 ├── presentation/ │ ├── slides.pptx — PPT │ └── speaker_notes.md — 演讲稿 └── qa/qa_preparation.md — Q&A 准备 需要我调整哪个部分吗？ ``` --- ## 配色主题参考 | 主题 | 适用 | 主色 | |------|------|------| | `dark_modern` | 技术/CS课程 | 深蓝 + 靛蓝 + 青色 | | `ocean` | 数据分析/商业 | 海蓝 + 深蓝 + 绿 | | `forest` | 环境/可持续 | 深绿 + 黄绿 + 金色 | --- ## 注意事项 1. **语言**：默认英文输出（报告、PPT、Q&A），用户要求中文时切换 2. **格式**：报告默认 APA 格式，可按要求切换 IEEE/Harvard 3. **原创性**：代码和内容必须原创生成，不直接复制现有解决方案 4. **引用**：报告中的 References 需使用真实的学术引用（作者/年份/DOI），不编造 5. **图表**：代码生成的图表必须有标题、坐标轴标签、图例


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