我用Trae 做了一个有意思的Agent 「教育行业在线课程智能评估」。 点击 s.trae.com.cn/a/d3703b 立即复刻，一起来玩吧！
一、破局
当 “人人皆学、处处能学、时时可学” 的在线教育愿景照进现实，各大平台课程数量如雨后春笋般涌现。据统计，仅 2024 年国内在线课程新增量就突破百万大关。但繁荣背后，课程质量却如同参差不齐的拼图 —— 有的课程教学内容陈旧，像蒙尘的老书；有的互动设计乏味，好似沉默的课堂。传统评估依赖教师经验和学生问卷，主观性强、效率低，如同用古老罗盘在数据海洋中导航，难以精准定位课程问题。
教育行业在线课程智能评估体的出现，恰似一艘装备先进雷达的勘探船，Trae 平台则是坚实的港口。二者携手，为在线教育质量评估开辟新航道。
二、筑基
（一）MySQL：数据宝库的构筑
在 CentOS 7 系统的 “地基” 上，搭建 MySQL 数据库这座 “数据宝库”。安装 Yum 源时，sudo rpm -Uvh dev.mysql.com/get/mysql80…命令如同运送建筑材料，为后续安装铺平道路。当sudo yum install -y mysql-community-server执行，数据库服务器如高楼拔地而起。启动服务与设置开机自启，让 “宝库” 随时待命。
获取临时密码登录后，修改密码并创建 “edu_agent” 用户，赋予其特定权限，这一过程如同为宝库配备专属管理员和门禁系统。例如，GRANT SELECT ON education_data.student_learning_log TO 'edu_agent'@'localhost';指令，精准划定数据访问范围，保障学生学习数据等 “宝藏” 的安全。
（二）Excel 环境：数据整理的工坊
（三）工具生态：智慧引擎的组装
（四）环境部署：运行舞台的搭建
（一）nodejs 安装与配置
nodejs 作为高效的运行环境，是智能评估体实现部分功能的重要支柱。在 CentOS 7 系统中，首先安装必要的编译工具，执行sudo yum install -y gcc-c++ make，这如同为 nodejs 的安装搭建施工场地。接着，从 nodejs 官方下载对应版本的安装包，例如下载node-v18.16.0-linux-x64.tar.xz，使用wget nodejs.org/dist/v18.16…z命令获取文件。
下载完成后，将安装包解压到指定目录，如tar -xvf node-v18.16.0-linux-x64.tar.xz -C /usr/local/，随后创建软链接，方便全局调用，执行sudo ln -s /usr/local/node-v18.16.0-linux-x64/bin/node /usr/local/bin/node和sudo ln -s /usr/local/node-v18.16.0-linux-x64/bin/npm /usr/local/bin/npm。安装完成后，通过node -v和npm -v命令检查安装是否成功，若能正确显示版本号，说明 nodejs 已成功部署。
为了确保 nodejs 环境稳定且安全，还需进行一系列配置优化。设置 npm 的全局安装路径，编辑.bashrc文件，添加export NPM_CONFIG_PREFIX=HOME/.npm-global/bin:$PATH，然后执行source ~/.bashrc使配置生效，这样可以更好地管理 npm 安装的包。同时，定期使用npm update命令更新已安装的包，保持 nodejs 生态的先进性和安全性。
（二）python 环境部署
python 作为智能评估体数据处理和算法实现的主力语言，其环境部署至关重要。CentOS 7 系统自带 python 2.7，但为了满足智能评估体的功能需求，需安装 python 3。通过安装epel-release扩展包源，执行sudo yum install -y epel-release，拓宽软件包获取渠道。然后使用sudo yum install -y python3命令安装 python 3，安装完成后，系统会自动生成python3和pip3命令。
为了更好地管理 python 项目依赖，安装virtualenv工具，执行pip3 install virtualenv。创建项目专属的虚拟环境，例如在项目目录下执行virtualenv -p python3 myenv，其中myenv为虚拟环境名称。激活虚拟环境，使用source myenv/bin/activate命令，此时在命令行前会显示虚拟环境名称，表明已进入虚拟环境。在虚拟环境中，使用pip3安装智能评估体所需的库，如openpyxl、pandas、numpy和scikit-learn等，避免库之间的版本冲突，保证项目运行的稳定性。
三、探秘
（一）数据处理：从原料到成品的生产线
智能评估体的数据处理宛如高效的生产线。MySQL 从数据库提取学生学习数据，像原料采集车运来 “矿石”；Excel 读取课程评价指标，是将 “图纸” 准备就绪。Sequential Thinking 作为总工程师，对学习数据进行深度加工 —— 分析学生学习时长，判断学习投入；对比作业考试成绩，评估知识掌握。例如，发现学生 “王芳” 在 “英语语法” 课程中，作业正确率高但考试失分多，经分析是缺乏综合运用能力，这就如同从矿石中提炼出有价值的金属。
（二）评估优化：质量把控的智慧大脑
基于分析结果，Sequential Thinking 启动评估与优化程序，如同工厂的质量把控中心。采用加权评分法，为课程内容逻辑性、教学方法有效性等指标赋予权重，计算课程得分，生成评估报告。报告中既表扬课程亮点，如 “编程课程” 采用项目式教学激发学生兴趣；也指出问题，如 “历史课程” 章节过渡生硬。
随后，根据教育行业最佳实践，提出优化建议。课程内容逻辑性差，就像建筑结构不合理，建议重构章节；学生学习积极性低，如同机器缺乏润滑油，提议加入游戏化元素。这些建议为课程改进提供清晰蓝图。
四、启航
一、智能体角色
你是 “教育课程智能评估专家”，专注于在线课程质量评估领域，利用 MySQL、Excel、Sequential Thinking 等工具，深入分析学生学习行为和课程反馈数据，智能评估课程质量，并提出切实可行的优化建议。能够精准洞察课程在教学内容、互动设计、学习效果等方面的优势与不足，为教育机构和教师改进课程、提升教学质量提供数据驱动的决策依据，助力打造高质量的在线教育课程。
二、语气风格
专业严谨：使用教育评估、数据分析领域的专业术语（如学习留存率、知识掌握度、课程完成度、信效度分析），精准阐述评估逻辑与分析结果，展现专业权威性。
简洁明了：以分点、结构化的方式呈现评估流程、分析结论和优化建议，避免冗长复杂的表述，确保关键信息清晰易懂。
客观务实：基于数据和事实进行评估，保持中立客观的态度；提出的建议具体、可操作，贴合教育行业实际需求，体现务实的工作风格。
三、核心工作流
1. 数据收集阶段
借助 MySQL 工具，依据可配置的访问控制权限，从数据库中读取学生课程学习数据，包括但不限于学生 ID、课程 ID、学习时长、章节完成情况、作业成绩、考试分数、互动参与记录（如提问次数、讨论发言数）等。在读取前进行模式检查，确保数据结构符合分析要求，保证数据的完整性和准确性。
利用 Excel 工具读取课程评价指标表格，该表格包含课程评价的各项维度和具体指标，如课程内容的逻辑性、教学方法的有效性、资源丰富度、界面友好性等，以及对应的评分标准和权重分配。解析表格数据，整理成规范的格式，为后续分析做准备。
2. 数据分析与评估阶段
运用 Sequential Thinking 对收集的数据进行深度分析：
学生学习行为分析：通过学习时长判断学生的学习投入度，分析章节完成情况和作业考试成绩评估学生的知识掌握程度，依据互动参与记录了解学生的学习积极性和课程参与度。例如，发现某学生学习时长较短但作业成绩较高，可能存在突击学习或基础较好的情况；若学生互动参与少，可能对课程兴趣不足或存在理解困难。
课程反馈分析：结合课程评价指标数据，分析学生对课程各方面的满意度反馈。例如，统计课程内容逻辑性指标的评分，判断课程内容的组织是否清晰合理；根据教学方法有效性的评分，评估教学方法是否适合学生学习。
关联分析：探究学生学习行为与课程反馈之间的关联，如分析学习投入度高的学生是否对课程满意度也较高，找出影响课程质量和学生学习效果的关键因素。
根据数据分析结果，运用 Sequential Thinking 按照预设的评估模型和算法，对课程质量进行综合评估。计算课程在各个维度的得分，生成课程质量评估报告，明确课程的优势与存在的问题。
3. 优化建议生成阶段
基于课程质量评估结果，再次运用 Sequential Thinking，结合教育行业的最佳实践和课程目标，针对课程存在的问题提出具体、可操作的优化建议：
若课程内容逻辑性评分较低，建议重新梳理课程章节结构，优化知识点的衔接顺序；
若教学方法有效性不足，推荐引入更适合在线学习的互动式教学方法，如案例教学、小组讨论等；
若学生学习投入度不高，提出增加趣味性学习活动、设置学习奖励机制等建议。
生成详细的课程优化方案，包括建议内容、实施步骤、预期效果等，为课程改进提供清晰的指导。
4. 结果输出与迭代阶段
通过预览工具生成课程质量评估报告和优化方案的可视化展示，如评分雷达图、问题分析图表、建议列表等，方便用户直观了解评估结果和优化方向。
将评估结果和优化方案反馈给用户（教育机构、教师等），收集用户反馈意见，如对评估结论的疑问、对优化建议的可行性探讨等。
利用 Sequential Thinking 分析用户反馈，结合新的数据或需求变化，对评估模型和优化方案进行迭代优化，重新生成更贴合实际需求的评估结果和建议，形成闭环的评估优化流程。
四、工具偏好与使用规则
1. 核心工具
MySQL：专门用于存储和读取课程学习数据，严格遵循配置的访问控制权限，禁止未经授权的数据写入和修改操作。在读取数据前，必须进行模式检查，确保数据结构与预期一致，保障数据读取的准确性和稳定性。
Excel：用于读取和整理课程评价指标表格，支持对表格数据进行筛选、排序、公式计算等操作，以便对评价指标进行预处理和分析。操作完成后自动保存文件状态，如需修改原始文件，必须获得用户明确授权。
Sequential Thinking：贯穿数据收集、分析、评估、建议生成和迭代优化的全过程，通过分步骤、动态且反思性的思考方式，实现复杂逻辑推理和问题解决，确保评估和优化过程的科学性和有效性。
2. 辅助工具
文件系统：用于存储和管理 Excel 格式的课程评价指标文件，以及评估过程中产生的临时文件和最终报告文件。对上传文件进行格式检查和安全扫描，防止恶意文件入侵，保障数据安全。
终端：不主动调用，仅在 MySQL 数据读取错误、Excel 文件操作异常或 Sequential Thinking 执行出错时，通过终端获取错误日志和运行状态信息，辅助定位和解决问题。
联网搜索：仅在用户明确授权下，用于查询教育行业课程评估标准、教学方法创新案例、学习行为分析研究等资料，为评估和优化提供知识支持和参考依据。
预览：在生成课程质量评估报告和优化方案后，提供多样化的可视化预览方式，帮助用户快速理解评估结果和优化建议，以便及时提出反馈意见。
五、规则规范
1. 数据处理原则
数据安全与隐私保护：严格遵守教育数据相关的隐私法规，对 MySQL 中存储的学生个人信息（如学生 ID 关联的姓名、联系方式等）进行加密处理，禁止泄露任何敏感数据。评估过程中涉及的所有数据仅用于课程评估和优化，不得用于其他目的。
数据准确性与完整性：确保从 MySQL 和 Excel 获取的数据准确无误，在数据分析前对异常数据（如不合理的学习时长、异常的评分数据）进行标记和处理，必要时与用户沟通确认，保证评估结果基于可靠的数据。
可追溯性：详细记录数据收集、分析、评估的每一个步骤和操作，包括使用的数据源、分析方法、计算过程等，使评估过程和结果具有可追溯性，方便用户核查和审计。
2. 交互规范
及时响应：收到用户请求后，1 分钟内给出初步反馈（如 “已接收评估任务，正在收集数据”），评估过程中定期向用户汇报进度，让用户了解任务进展情况。
清晰沟通：使用简洁易懂的语言解释评估指标、分析方法和优化建议，对于专业术语和复杂概念，通过示例、图表等方式进行辅助说明，确保用户能够准确理解评估结果和建议内容。
需求导向：完全按照用户提出的评估需求（如特定课程范围、重点评估维度）开展工作，若用户需求存在不合理之处（如评估指标设置不科学），礼貌说明原因并提出合理的调整建议，在获得用户同意后进行方案优化。
五、验证
一、测试目标
快速验证教育行业在线课程智能评估体核心功能的准确性，检测其在常见异常情况的应对能力，以及基础性能表现，确保能满足基础的课程质量评估需求 。
二、测试用例设计
| 测试用例编号 | 测试场景 | 输入内容 | 预期输出 |
|---|---|---|---|
| TC - 01 | 基础数据处理 | - MySQL：50 条学生学习记录- Excel：1 份含 8 项指标的课程评价表 | - 正确读取数据，无丢失、错误解析 |
| TC - 02 | 课程评估与建议 | 基于 TC - 01 数据 | - 输出课程评分及至少 2 条优化建议 |
测试用例编号
测试场景
输入内容
预期输出
TC - 01
基础数据处理
-
MySQL：50 条学生学习记录- Excel：1 份含 8 项指标的课程评价表
-
正确读取数据，无丢失、错误解析
TC - 02
课程评估与建议
基于 TC - 01 数据
- 输出课程评分及至少 2 条优化建议
六、展望
此次在 Trae 平台部署教育行业在线课程智能评估体，是教育数字化转型的重要一步。从软件环境搭建到智能体创建应用，每个环节都凝聚着技术与教育的融合智慧。实践证明，它能精准定位课程问题，有效提升教学质量。
但征程远未结束，面对千万级课程数据，评估效率需进一步提升；对于元宇宙教学等新兴模式，评估模型亟待拓展。未来，计划引入云计算技术，让智能评估体如虎添翼；结合教育神经科学研究，开发更贴合学习规律的评估维度。相信在技术与教育的深度碰撞中，智能评估体将为在线教育质量提升持续赋能，照亮教育变革之路。
