# 项目进度记录

## Phase 1: 后端Pipeline + HTML报告

### ✅ 1.1 数据引擎 (`backend/app/engines/data_engine.py`)
- 读取3个Excel表（基础信息/课程实施/学科课程），共30,789行
- 9所学校，15个学科，6个学期
- 学校名称标准化，统一列名

### ✅ 1.2 赋分引擎 (`backend/app/engines/scoring_engine.py`)
- 20个维度的赋分函数（对应7大二级维度、20个三级维度）
- 量表题(4/3/2/1)、多选题(逐项加总)、填空题(数值)、上传题(有/无)
- 全区9校赋分 ~1秒

### ✅ 1.3 统计引擎 (`backend/app/engines/stats_engine.py`)
- PCA合成 → 标准化(均值50/标准差10)
- 水平判定(1-4)，阈值来自赋分整理表
- KMeans聚类（较好/待提升）
- 单样本T检验、维度间相关性

### ✅ 1.4 LLM引擎 (`backend/app/engines/llm_engine.py`)
- API: `https://cdr.digiman.live/v1`, model: `claude-opus-4-6`
- 29个段落，10路并发，~60秒完成
- 分段上下文：每段独立prompt，只喂该段需要的JSON数据
- MD5缓存：同数据二次生成秒出
- 兼容Anthropic原生格式（content在顶层而非choices中）

### ✅ 1.5 报告渲染 (`backend/app/engines/report_renderer.py`)
- Jinja2模板 (`backend/templates/report.html`)
- ECharts: 雷达图(七维度) + 柱状图(子维度对比)
- 得分卡片、水平指示器、数据表格
- 打印友好CSS

### 🔲 1.6 FastAPI集成（待做）

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## 使用方式

```bash
cd report-admin

# 生成完整报告（含LLM分析）
python3 scripts/03_generate_report.py --school "延安中学"

# 快速预览（跳过LLM）
python3 scripts/03_generate_report.py --school "延安中学" --no-llm

# 列出学校
python3 scripts/03_generate_report.py --list-schools
```

## 输出

```
output/
├── 延安中学_报告.html          # 96KB HTML报告
├── 延安中学_report_data.json   # 结构化数据
├── all_schools_scores.json     # 9校得分汇总
└── llm_cache/                  # 29个LLM缓存
```

## 已知约束
- 仅有长宁区9校数据，无全市273校对照基准
- PCA标准化基于区内9校（样本量小），后续接入全市数据后可改善
- 赋分规则为手工编码，部分题目的映射可能需要校验