English Diagnostic — YYYY-MM-DD
2026-09-07 11:27:58作者:贡沫苏Truman
真实使用场景: 材料主题与来源: 诊断限制(时间、字幕、词典、AI): 第 30 天复测日期: 第 12 周复测日期:
- **真实使用场景**是全文最重要的字段。如果诊断是为了「三个月后在 5 分钟工作汇报中说明背景、进展和风险」,那么任务主题就应贴近汇报场景,而不是随便找一篇散文。
- **诊断限制**必须显式写出:限时多少、能否开字幕、能否查词典、能否让 AI 介入。模板的硬性规则是:**第一版不查词、不让 AI 改写**。
- 两个复测日期在开始当天就写死并放入日历,否则复测永远会被拖延。
### 样本登记表:把任务条件和证据卡挂起来
```markdown
| 能力 | 任务条件 | 首版样本 | 延迟/平行样本 | 对应证据卡 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 听力 | | | | [听力资源审计卡](https://gitcode.com/GitHub_Trending/en/up/blob/aeab7ff8e297a6772908f546f41cb05d40b482ee/docs/templates/listening-audit.md?utm_source=gitcode_repo_files) |
| 阅读 | | | | [阅读证据卡](https://gitcode.com/GitHub_Trending/en/up/blob/aeab7ff8e297a6772908f546f41cb05d40b482ee/docs/templates/reading-evidence.md?utm_source=gitcode_repo_files) |
| 口语 | | | | [口语证据卡](https://gitcode.com/GitHub_Trending/en/up/blob/aeab7ff8e297a6772908f546f41cb05d40b482ee/docs/templates/speaking-evidence.md?utm_source=gitcode_repo_files) |
| 写作 | | | | [写作证据卡](https://gitcode.com/GitHub_Trending/en/up/blob/aeab7ff8e297a6772908f546f41cb05d40b482ee/docs/templates/writing-evidence.md?utm_source=gitcode_repo_files) |
「首版样本」一栏应指向一段音频文件路径、一页手写稿扫描或一篇未润色文本,而不是「已完成」三个字。对应证据卡用于任务后的细分诊断——例如听力卡(docs/templates/listening-audit.md)要求把「没听懂」进一步归因到词汇句法未知、声音切分失败、连读弱读重音口音、背景知识不足或注意力疲劳五类之一,而不是停留在笼统的感受。
五维评分表:诊断模板的核心
| 能力 | 任务完成 0–2 | 可理解度 0–2 | 准确/范围 0–2 | 组织/流畅 0–2 | 修订/迁移 0–2 |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
| 听力 | | | | | |
| 阅读 | | | | | |
| 口语 | | | | | |
| 写作 | | | | | |
五维名称与含义可对照 CEFR 章的反馈量表:
- 任务完成:信息和意图是否传达?
- 可理解度:对方能否无需猜测地理解?
- 准确与范围:词汇、语法、发音或拼写是否支撑任务?
- 组织与流畅:信息是否连贯,停顿是否破坏交流?
- 修订与迁移:收到反馈后能否改进,并在新任务中复用?
评分参考为 0=未完成、1=部分完成或依赖提示、2=在当前条件下稳定完成。模板原句给出了一条容易被忽略的纪律:记录评分理由,不要只填数字。只填数字的后果是第 30 天复测时你忘了当初为什么给 1 分,无法比较「错误是否同类、是否减少」。
这里有一个仓库层面的提示:评分对象严格限定在诊断当时记录的条件之内。「2=稳定完成」是「在当前条件下」的稳定,不是能力已经普遍稳定的声明——这与证据链模板的立场一致:即时表现只说明这一次在当前条件下发生了什么,不自动说明能力已经稳定。
结论区:把诊断翻译成行动
最强证据:
最弱证据:
重复错误:
暂定 CEFR(可分项):
12 周真实任务:
下一项最小练习:
需要专业人士或原始来源确认的部分:
下一周期只改变的一个变量:
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0627
Hy4-previewHy4 preview 是由腾讯混元团队研发的新一代混合专家(MoE)旗舰模型。模型总参数量 770B,每个 token 激活 49B,主干共包含78层,第一层采用标准 FFN,其余 77 层均为 MoE 结构,每层包含 256 个路由专家与 1 个共享专家,每个 token 激活 top-8 路由专家及共享专家。主干之外原生内置 1 层 MTP(总参数量 10B,激活 0.7B)以支持投机解码。Python00
GLM-5.3GLM-5.3 与 GLM-5.2 使用相同的基座模型——所有提升均来自后训练。与 GLM-5.2 相比,它在复杂编程和长程任务上的表现显著提升。Jinja00
GLM-5.3-FlashGLM-5.3-Flash (320B-A18B),是GLM-5系列的首个原生多模态模型。320B总参数,能力超过GLM-5.2Jinja00
Spark-X2.5-4BSpark-X2.5-4B 旨在让强大的 AI 更实用、更高效、更易获得。在广泛日常任务中表现强劲,涵盖对话、写作、翻译、推理、编码、工具调用以及智能体工作流,并在同等规模的开源模型中取得领先成绩。Spark-X2.5 将面向效率的架构与最高 1M tokens 的原生上下文窗口相结合,并支持 200 多种语言。Python00
Spark-X2.5-1.7BSpark-X2.5-1.7B 旨在让强大的 AI 更加实用、高效且易于获取。这些模型在广泛的日常任务中表现出色,涵盖对话、写作、翻译、推理、编程、工具调用和智能体工作流,并在同等规模的开源模型中取得领先结果。Spark-X2.5 将面向效率的架构与最高 1M tokens 的原生上下文窗口相结合,并支持 200 多种语言。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
33
18
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.13 K
2.75 K
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
857
1.35 K
暂无描述
Markdown
897
5.8 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
529
593
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
915
1.83 K
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.58 K
1.01 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.35 K
1.46 K
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
1.01 K
515
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
547
388