前言¶
拿到一次測驗或期中成績後，常見的做法是把表格導出，逐題統計錯誤率，再按經驗判斷哪些知識點需要重講。問題在於：不同老師統計口徑不一致，錯題數據散落在各處，等分析做完往往已經過去了好幾天，改進措施也只能憑印象寫。
下面介紹的是一個面向班級層面的學情診斷 Skill，把「上傳成績/錯題數據 → 課堂診斷 → 班級畫像 → 薄弱環節定位」串成一條流程，目標是縮短從數據到教學改進決策的時間。
這是什麼¶
班級薄弱點診斷是一個班級學情分析與薄弱點診斷 Skill，輸出課堂診斷結論與班級畫像，用於定位班級薄弱環節、支持精準教學與教學改進。
基本屬性如下，均取自官方頁面抓取資料：
Skill 名稱：班級薄弱點診斷
座標：@kunlungrowth/edu-class-diagnosis
版本：1.3.1
來源：enterprise
分類：education
發佈者：崑崙增長
標籤：requires_api_key=false
官方地址：https://api.skillhub.cn/kunlungrowth/edu-class-diagnosis
它解決的是班級維度的問題：不是給單個學生做錯題本，而是回答「這一屆/這個班在哪些知識點上整體偏弱、接下來教學該怎麼調整」。
核心功能¶
按官方簡介，核心能力包括：
- 課堂診斷：基於上傳的成績與錯題數據，對一次課堂或一次測驗做整體診斷。
- 班級畫像：把班級整體表現結構化呈現，便於橫向比較知識點掌握情況。
- 薄弱環節定位：輸出班級層面的薄弱點，作爲精準教學與教學改進的依據。
- 備課助手與期中分析：覆蓋日常備課與期中總結兩個典型節點。
官方給出的觸發詞爲：課堂診斷、學情分析、班級畫像、教學改進、薄弱環節、精準教學、成績分析、錯題診斷、備課助手、期中分析。這些詞可以作爲在 Agent 裏喚起該 Skill 的入口，實際識別規則取決於運行時與 Skill 描述的匹配。
頁面還顯示評分與下載量，抓取時爲評分 100000、下載 1273、安裝 0。安裝量爲 0 這一數據看起來與評分、下載量不匹配，可能是統計口徑或頁面抓取時點導致，這裏只做事實記錄，不作爲推薦依據。
安裝與啓用¶
未從已抓取資料或官方頁面覈實到公開的安裝命令、目錄路徑或配置項。官方頁面與 API 地址在本次抓取中均無法訪問，因此本文不給出未經覈實的安裝命令。
可確認的信息有兩點：
- 該 Skill 基於通用 SKILL.md 格式，理論上可被支持該格式的 Agent 運行時加載，具體入口以官方頁面說明爲準。
- 標籤爲
requires_api_key=false，即按頁面信息不需要額外配置 API Key。
如果要在 Cursor、Codex CLI 或 Claude Code 中使用，建議先打開官方頁面覈對該運行時對應的啓用方式，不要照搬其他 Skill 的安裝命令。
典型用法¶
以下流程來自官方簡介，屬於功能預期，不是實測結果。使用時建議按此順序準備輸入：
- 整理成績數據：按班級、學生、知識點或題目維度整理，字段口徑先統一。
- 整理錯題數據：標註每道錯題對應的知識點與錯誤類型，避免只留題目沒有歸因。
- 發起課堂診斷：用「課堂診斷」或「學情分析」觸發，讓 Skill 基於上述數據做整體判斷。
- 生成班級畫像：確認輸出包含班級層面的知識點掌握情況，而不是僅列出個人分數。
- 查看薄弱環節：關注輸出中標註的薄弱點是否有依據，必要時回到原始錯題數據覈對。
- 落到教學改進：把診斷結論轉成具體的教學調整動作，例如重講順序、練習題選取、分組輔導。
如果數據只有總分、沒有題目級或知識點級明細，診斷結論的粒度會受到限制，這一步應在上傳前先補齊。
適用場景與注意¶
適合的場景：
- 班級單元測驗、月考、期中考試後的整體學情復盤。
- 需要把錯題按知識點歸類，判斷哪些知識點需要集體重講。
- 教研組做教學改進記錄，希望有統一口徑的診斷結論。
- 備課階段快速生成班級畫像，作爲教案調整的輸入。
需要注意的限制：
- 官方簡介中的「5分鐘定位班級薄弱環節」是產品表述，實際耗時取決於數據整理與運行時響應，不要把它當成固定指標。
- 成績與錯題數據涉及學生個人信息，上傳前需要確認數據來源、授權範圍與存儲方式，必要時先做脫敏。
- 診斷質量高度依賴輸入數據粒度：只有總分無法定位到知識點層面的薄弱環節。
- 該 Skill 來源爲
enterprise，使用前建議確認所在環境的第三方 Skill 引入策略。 - 本次未能訪問官方頁面，安裝方式與最新版本信息請以官方地址爲準。
結尾¶
班級薄弱點診斷的價值在於把班級學情分析從手工統計變成一條可重複的流程，讓教學改進有數據依據，而不是靠經驗猜測。對正在搭建教學類 Agent 的人來說，它適合作爲「成績分析 + 錯題診斷 + 班級畫像」的現成能力接入。
官方地址：https://api.skillhub.cn/kunlungrowth/edu-class-diagnosis
頁面地址：https://www.skillhub.cn/skills/kunlungrowth/edu-class-diagnosis
