用途：面向 geometry-course 智能教材项目，扫描 docs/chapters/ 下各章目录的 index.md，提取 <details> 块中“#### Diagram:”标题下的图表与 MicroSim 规格，生成两份报告到 docs/learning-graph/：diagram-table.md（含章号、标题链接、状态、类型、Bloom 层级、UI 元素数、难度）和 diagram-details.md（按章汇总、完整描述、学习目标）。
主要能力：识别类型（diagram/MicroSim）、实现状态、Bloom 分类层级（记忆到创造）、UI 元素数量，并据类型、控件数、动画/旋转/3D/实时计算、画布大小估算难度（Easy/Medium/Hard/Very Hard）。
使用方式：若项目无脚本，先 mkdir -p src/diagram-reports 并复制技能内 scripts/diagram-report.py 到该目录；确认工作目录为项目根、docs/chapters/ 与 docs/learning-graph/ 存在；运行 python src/diagram-reports/diagram-report.py。可选参数：--output-dir 指定输出目录、--format csv 或 html、--verbose 输出调试日志。生成后可在 mkdocs.yml 的 Learning Graph 下添加 learning-graph/diagram-table.md 与 learning-graph/diagram-details.md，并用 mkdocs serve 预览。
适用场景：审计全章图表与 MicroSim、跟踪视觉元素实现进度、分析复杂度与 Bloom 分布、新增内容后更新文档、为教师或内容创作者生成报告。
限制：仅适用于采用该目录结构与 <details> 规格格式的智能教材项目；报告为零时需检查标题与块格式，字段缺失时脚本会尝试推断类型；链接失效需核对章节目录命名与 MkDocs 锚点逻辑。其他项目适配性、收费与平台信息暂未提供。