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Fldicoahkiin/lab-report-autopilot

Executa automaticamente laboratórios de computação de universidades chinesas, captura resultados e preenche o modelo DOCX fornecido nos sistemas Windows, Linux e macOS.

O que é lab-report-autopilot?

Esta skill automatiza o processo completo de criação de relatórios de laboratório acadêmico. Ela inspeciona os arquivos de entrada, seleciona o ambiente adequado (Windows, Linux ou macOS), executa os experimentos, captura resultados e evidências (incluindo screenshots), e preenche um modelo DOCX fornecido pelo usuário. Suporta trabalhos de disciplina como análise de pacotes e prática profissional, seguindo rigorosamente as instruções e campos pessoais fornecidos pelo usuário. A habilidade é projetada para operar de forma autônoma, interrompendo apenas quando faltam informações críticas ou autorizações. Ela utiliza scripts Python para inicialização, sondagem de ambiente, verificação de evidências e manipulação de arquivos DOCX, garantindo que o relatório final seja preciso e formatado corretamente.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Fldicoahkiin/lab-report-autopilot

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Documentação

Lab Report Autopilot

Guie o relatório da tarefa até a entrega: inspecione os arquivos, escolha o ambiente, execute o experimento, capture os resultados úteis, preencha o modelo do usuário e inspecione o DOCX finalizado. Quando os arquivos necessários e os campos pessoais estiverem disponíveis, continue sem pedir ao usuário para realizar etapas rotineiras.

Nunca invente saída de software, screenshots, detalhes do usuário, citações ou valores do ambiente. Interrompa apenas quando um ambiente indisponível, autorização ausente ou campo obrigatório ausente tornaria o relatório falso.

Configuração

Resolva o diretório que contém este SKILL.md como SKILL_DIR. Execute scripts fornecidos pelo caminho absoluto; o diretório atual pode ser a pasta de relatório do usuário, não a pasta da skill.

Se nenhum workspace de relatório existir:

python3 "$SKILL_DIR/scripts/init_report.py" work/report-name \
  --kind lab \
  --discipline packet-analysis \
  --title "Análise de Pacotes do Protocolo ARP e Campos"

Use --kind practice para prática profissional. Um DOCX fornecido permanece como modelo do relatório; não o substitua pelo rascunho Markdown genérico.

O verificador de imagens precisa do Pillow:

python3 -m pip install -r "$SKILL_DIR/requirements.txt"

Leia o material

Classifique cada entrada antes de escrever:

  • Modelo: controla seções, campos, layout de página e estilo visual.
  • Boa referência: mostra comprimento de etapa útil, redação ou posicionamento de screenshot.
  • Contraexemplo: mostra problemas a evitar.
  • Material da tarefa: fornece os dados, código, topologia e resultado esperado necessários.
  • Material privado: segue as instruções de manuseio do usuário e fornece apenas fatos autorizados. Leia user-data-and-privacy.md.

Aprenda o padrão, não a identidade ou resultados de outra pessoa. Não copie nomes, screenshots, endereços, registros privados ou afirmações em primeira pessoa.

Leia disciplines.md, depois carregue o arquivo de disciplina correspondente. Carregue um segundo apenas quando a tarefa realmente cruzar matérias.

Decida o que deve ser entregue

Registre:

  • seções obrigatórias e prompts de avaliação;
  • campos que o usuário forneceu;
  • software, sistema operacional, dados, topologia e saída esperada;
  • o resultado visível necessário para cada afirmação submetida;
  • regras de comprimento, data, nome de arquivo e formato de arquivo.

Preencha nomes, números de matrícula, turma, professor, organização, cargo, datas e outros campos apenas com valores que o usuário fornecer ou confirmar. Use o mesmo valor em todas as ocorrências. Pergunte uma vez por campos ausentes que o modelo exige. Deixe campos de assinatura, nota e aprovação vazios, a menos que o usuário os forneça explicitamente. Não reutilize um padrão de nome de arquivo de um relatório não relacionado.

Antes de editar o Word, leia docx-qa.md e meça o modelo fornecido: tamanho do papel, margens, tabelas, fontes, tamanhos, espaçamento entre linhas, recuos, larguras de imagem, legendas, cabeçalhos, rodapés e numeração de páginas. Esses valores medidos controlam a saída.

Escolha o ambiente

Leia environment-playbook.md, depois inspecione a máquina atual:

python3 "$SKILL_DIR/scripts/probe_environment.py" --json

Não presuma o computador do autor ou produto de virtualização. Siga o sistema operacional e software nomeados pela tarefa. Para tarefas comuns de universidades chinesas, trate o Windows como a rota principal para Office, PowerShell, SQL Server, eNSP, simuladores de fornecedores e software de ensino exclusivo do Windows. Use Linux ou Kali para ferramentas de rede e segurança Linux. Use macOS nativamente apenas quando o software nomeado e os screenshots necessários permanecerem equivalentes; caso contrário, use qualquer VM, container, WSL ou laboratório remoto autorizado disponível do Windows ou Linux.

Mantenha correções de permissão e tentativas falhadas em notas de trabalho, a menos que alterem o resultado submetido. O trabalho de segurança deve permanecer dentro de laboratórios locais, sistemas de curso, alvos deliberadamente vulneráveis ou outros sistemas autorizados.

Execute e capture

Leia evidence-and-screenshots.md e o arquivo de disciplina selecionado.

  1. Construa a menor configuração que satisfaça a tarefa.
  2. Execute cada comando e caminho de código que aparecerá no relatório.
  3. Após uma ação GUI significativa, inspecione o estado fresco da aplicação.
  4. Registre as entradas exatas, nomes de arquivo, versões, endereços, números de quadro e valores observados.
  5. Capture a tela que mostra o resultado; não capture cada clique.
  6. Mantenha screenshots originais, arquivos de pacote, dados e código fonte inalterados.

Diagramas gerados podem explicar um conceito, mas não podem substituir um resultado real de software. Screenshots usados em um relatório devem concordar quanto a nomes de arquivo, endereços, portas, valores e ambiente.

Verifique a pasta de imagens antes de redigir:

python3 "$SKILL_DIR/scripts/evidence_manifest.py" path/to/evidence \
  --output evidence-manifest.json

Corrija arquivos corrompidos, duplicatas acidentais, capturas ilegíveis, dados privados expostos e telas de resultado ausentes.

Escreva a partir do resultado observado

Leia writing-and-code.md.

Para cada etapa prática, declare a operação, o valor ou comportamento observado, o screenshot próximo e uma breve explicação apenas quando ajudar. Mantenha teoria e resumos proporcionais aos exemplos e à tarefa.

Para prática profissional, escreva como trabalho atribuído: o que foi recebido, o que foi verificado ou operado, como o julgamento foi feito e qual resultado foi registrado. Não adicione notas de apresentação sobre contagem de screenshots, estrutura do relatório, artefatos retidos ou o que o relatório opta por não introduzir. Não adicione uma página inicial da empresa apenas para preencher uma linha de fonte.

Para código, implemente apenas o comportamento solicitado. Não adicione abstrações não utilizadas, opções especulativas, verificações de casos impossíveis ou comentários que reafirmem código simples.

Construa e verifique o DOCX

Use as ferramentas de documento do agente host quando disponíveis; caso contrário, use ferramentas DOCX compatíveis e um renderizador real. Preencha o modelo fornecido no lugar. Remova texto de amostra apenas onde o conteúdo do relatório o substituir.

Renderize o DOCX mais recente e inspecione cada página a 100%:

  • screenshots e legendas estão legíveis e alinhados;
  • texto, tabelas e imagens não cortam nem sobrepõem;
  • glifos chineses e latinos são renderizados corretamente;
  • títulos, numeração, espaçamento, recuos, margens, cabeçalhos e rodapés correspondem ao modelo;
  • nomes, datas, comandos, endereços, números de quadro, figuras e conclusões concordam;
  • nenhuma página em branco extra ou página de continuação quase vazia permanece;
  • o nome do arquivo segue a regra desta tarefa;
  • nenhuma credencial, dado privado do local de trabalho ou informação pessoal não relacionada permanece.

Repita a renderização após cada alteração de layout. Entregue apenas os arquivos solicitados, a menos que o usuário peça material de trabalho.

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