用途：为 Agent Academy 生成完整反馈分析报告，把 Excel 问卷导出与 GitHub issue 合并，做情感分析、生成图表，最终产出单个带样式的 PDF。
主要能力：分 6 个阶段执行——提取反馈、情感分析、matplotlib 生成图表、构建 Markdown（管理摘要与详细分析）、导出 PDF、校验排版。情感分析基于关键词正则打分（正/负面词与表情），并检测 10 类主题（如动手实践、MCP 与智能体开发、安装配置挑战等）；按课程加权平均给出评分。图表含每周完成量、各课程情感、课程评分、累计完成、情感环形图、月度反馈量，以及每门课程的单独图表。
使用方式：工作区需按 report/ 下 data、badges、charts、markdown、pdf 组织。依次运行脚本：python3 <skill-path>/scripts/extract_feedback.py "<workspace-path>/report"、analyze_sentiment.py、generate_charts.py、build_markdown.py。图表依赖 matplotlib 与 numpy，可用 pip3 install matplotlib numpy 安装。GitHub 数据需用 mcp_github_mcp_list_issues 分页拉取（Recruit 约 14 页、Operative 约 4 页），不要用 search 接口（上限 1000 条）。
适用场景：汇总课程完成情况与学员反馈、生成管理摘要与详细分析、对比 Recruit 与 Operative 的提交漏斗。
限制：非徽章 GitHub issue 仅用于情感分析、课程评分、主题与引用，不计入完成量图表与总数；无匹配课程关键词的 issue 会被跳过；报告中的建议为固定 4 条；具体收费、平台支持等信息暂未提供。