report-admin/phase.md

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

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