用途：通读 raw 转录稿（听悟/FunASR），对主讲人做讲授表现诊断，主要输出口癖与语言习惯发现，并跨场次沉淀讲师档案，形成复盘—提醒—复查的改进闭环；时间分配、承诺回收、课件对照为辅助背景，互动与现场运营噪音只作事实记录。只评表达与结构，不评内容质量与课程好坏，除非用户显式要求“课程结构复盘”才进入评课的高级模式。
主要能力与模式：单场复盘（默认）输出七段报告并追加档案；deck 对照（转录稿+定稿课件 HTML）输出页-时间映射、兑现分类、min/页超载预警；课程结构复盘（高级，需显式触发）输出结构诊断报告；跨场次对比输出对比段与 watchlist 复查；无时间戳、纠错稿或 deck 解析失败时降级运行。
使用方式：先跑脚本并在 skill 目录下执行 cp -n config/marker_words.example.yaml config/marker_words.yaml，再运行 python3 scripts/analyze_stats.py '<转录稿>' --markers config/marker_words.yaml [--deck '<课件.html>'] --out <archive目录>/stats.json，可加 --count 补充计数、--speaker 指定主讲。依赖 python3 ≥ 3.9，无外部 Python 包。工作流含输入检查、讲师隔离与基线、通读动态发现、量化验证、结构信号、课件对照、报告归档等阶段。
限制：报告数字必须由脚本产出，不得自造统计管道；只用 raw 稿，纠错稿的口癖证据不可信；每条发现需带原话与时间戳；报告需声明 ASR 吞语气音的盲区；帧锚点不等于页码；min/页需粗净两口径。原始转录稿永不动。价格、平台等信息暂未提供。