小學語文單元課前學情分析：把課前學情簡析的格式與證據門檻固定下來
本文介紹 SkillHub 上的 community Skill「小學語文單元課前學情分析」（@user_fa72a9f4/primary-chinese-learning-analysis-v2，v1.0.0，分類 education）。它面向小學語文教師，基於 IMA 知識庫中的課標與教參規範性資料，結合教師確認的班級證據，按「兩輪必做確認 + 一輪按需確認 + 三輪自檢」的流程生成《單元學情簡析》DOCX，用於單元課前學情診斷、四個能力維度摸底、數據缺口識別和教學調整建議。文章給出運行前提（WorkBuddy 授權 IMA 連接器、已掛載課標與教參上下文）、核心功能、安裝入口、典型用法與證據規則，並說明無證據內容標記「待測 / 無直接數據 / 待課堂觀察」、規範性資料與教師描述衝突時須詢問等限制。
閱讀全文高中試卷編寫-高考&競賽：組卷與學情分析合併到一個流程
這份 Skill 面向中學模擬考試，把組卷和學情分析合併到一個流程。組卷用開源 python-docx 生成標準排版 docx 試卷；學情用開源 pandas 統計、jieba 打知識點標籤、matplotlib 出雷達圖，原生併入組卷流程，出卷即帶學情分析。由社區開發者 user_2c769e18 發佈，分類 education，版本 1.0.0，來源 community，不需要 API Key。觸發詞覆蓋組卷、模擬考、出卷、生成試卷、學情分析、錯題統計、薄弱點、精準提分（組卷場景）。不適用於單題講解和長篇名著精讀。
閱讀全文學頁｜AI作業批改與助教臺：把批改一個班的作業壓到 10 分鐘
面向 K12 教師與教培教研團隊的智能批改技能，座標 @xuyeedu/ai-grading-desk，發佈者學頁教育，版本 1.0.0，分類 education，來源 enterprise。教師提供標準答案表加學生答卷，技能依次用客觀題規則判分引擎、主觀題三層批改模型（知識點命中→步驟完整性→表述質量）完成判分，再輸出逐人評語骨架與學科話術庫生成的反饋單、知識點掌握度分析，以及講評課素材。對應批改慢、評語幹、學情糊、講評難四個痛點，官方稱改完一個班作業可 10 分鐘拿到總表、學情報告與逐人反饋單。標籤 requires_api_key=false，不需要額外申請密鑰；官方資料未提供 CLI 安裝命令與配置字段。頁面顯示評分 100000、下載 5572、安裝 0。
閱讀全文學習數據可視化：把學情數據變成可執行的圖表方案
SkillHub 社區 Skill「學習數據可視化」（@user_70c2f807/learning-data-visualization，v1.0.0，data-analysis）面向學習時長、掌握度與進步趨勢，提供圖表選型、數據組織、學情報告結構與工具指引，不生成交互圖表文件且需用戶提供原始數據。文章說明安裝命令、典型提問與適用邊界，並引用官方頁面統計與 requires_api_key=false。
閱讀全文教師個性化備課助手：三軸驅動的 K-12 備課 Skill
教師個性化備課助手（teacher-prep-skill，v1.0.0，全人教育）是 SkillHub 上的 education 類本地 Skill，以教材版本知識圖譜、班級學情與教師風格三軸驅動備課。支持智能備課工作臺（基礎/提升/創新三版及教案、PPT 結構、練習與分層作業）、學情看板、錯題變式、模板庫、應急救場與教學反思週報；內置 8 版教材、15 學科、3272 條元數據與 330 個課標知識點。安裝爲解壓 teacher-prep-skill.zip 後導入本地 Skill，無需 API Key。
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