实验文件分析助手

为计算机专业大学生完成实验课实验报告设计 自动扫描实验文件夹，生成结构化上下文，供AI辅助完成实验代码和报告。

功能

• 快速预览模式（mode 1）：仅输出文件树和统计信息
• 完整分析模式（mode 2）：提取指导书、代码结构、数据预览等，生成给AI的详细上下文
• 交互式菜单：支持路径记忆、返回上一级、桌面文件夹浏览
• 命令行模式：支持 --path --mode --output --copy 参数直接执行

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/FreeYouli/experiment-analyzer.git
cd experiment-analyzer

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

可选依赖

• pyperclip — 自动复制结果到剪贴板
• python-docx — 解析 Word（.docx）指导书
• pandas — 预览 CSV 数据文件
• tqdm — 进度条显示

注意：核心功能不依赖任何第三方库即可运行；可选依赖按需安装。

系统要求

• Python 3.7+
• Windows / macOS / Linux

使用示例

命令行模式

# 完整分析（默认输出 experiment_context.txt）
python experiment_analyzer.py --path ./实验文件夹 --mode 2

# 快速预览（默认输出 experiment_快速预览.txt）
python experiment_analyzer.py --path ./实验文件夹 --mode 1

# 指定输出文件 + 自动复制到剪贴板
python experiment_analyzer.py --path ./实验文件夹 --mode 2 --output result.txt --copy

交互模式

python experiment_analyzer.py

然后按菜单提示依次选择：模式 → 文件夹 → 自动生成结果。

参数说明

参数	简写	类型	说明
--path	-p	str	实验文件夹路径
--mode	-m	int	1=快速预览, 2=完整分析
--output	-o	str	输出文件名（默认按模式自动命名）
--copy		flag	结果同步复制到剪贴板

输出内容说明

快速预览（mode 1）

• 文件树（深度 2 层）
• 文件总数 / 总大小

完整分析（mode 2）

• 文件结构摘要
• 实验指导书关键信息（自动提取目的、要求、内容等）
• 已有代码分析（导入库、函数、类、完成度评估）
• 数据文件预览（CSV 样例、文本片段）
• 可能缺失的组件建议
• 推测的实验类型（计算机视觉 / NLP / ML / 强化学习）
• 给 AI 的标准请求模板

许可证

MIT License

贡献

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