核心用法
Error Analysis 是一款面向学生群体的错题分析助手，通过命令行交互实现错题归因与知识强化。用户输入题目、错误答案和正确答案后，系统自动完成三步处理：
1. 错误归因：分析出错原因（概念混淆/计算失误/审题偏差等）
2. 知识定位：关联对应知识点并输出详解
3. 变式训练：基于错误类型生成同类练习题巩固
错题数据持久化存储于本地 JSON 文件，支持周期性汇总统计，可视化呈现薄弱章节分布。
显著优点
- 零依赖轻量：纯 Python 3.6+ 标准库实现，无需 pip 安装
- 本地化隐私：数据仅存本地，适合对隐私敏感的教育场景
- 闭环学习设计：从诊断→讲解→训练→复盘形成完整学习链路
- 多题型覆盖：支持数学、物理等理科的方程求解、函数求导等常见题型
潜在局限
- 命令行门槛：依赖 bash 环境，对非技术用户不够友好
- 无云端同步：换设备需手动迁移
data/errors.json - 解析深度受限：复杂理科大题的分步推理能力有限
- 缺乏图像支持：无法直接处理拍照上传的手写错题
适合人群
- 备考阶段需要系统化错题管理的初高中学生
- 习惯命令行工具的理工科大学生
- 注重数据隐私、偏好本地存储的自学者
常规风险
| 风险点 | 说明 |
|--------|------|
| 数据丢失 | 单 JSON 文件存储，建议定期备份 |
| 答案依赖 | 需用户提供"正确答案"作为参照基准 |
| 过度简化 | 复杂题型可能拆解为模板化分析，缺失思维细节 |
> 注：安全报告为占位文本，未执行实际安全审计。