每个上海高中生都熟悉这个场景：成绩条发下来，看一眼总分，感慨两句，然后这张纸就永远消失了。下次月考再发一张。三年下来，几十次考试的成绩散落在几十张纸上，谁也不记得自己的排名到底是在爬升还是在下滑。
Rank Track 就是给这些纸找个去处：rank.yuer6327.top，注册即用。
源码已开源，MIT证书：GitHub
一、为什么是「排名」，不是「分数」
上海高考是 3+3：语数外各 150 分，再加六选三的等级考。等级考是这套体系里最特别的部分——它不看原始分，按名次把所有人折算成 A+ 到 E 共 11 档，对应 70 到 40 分，3 分一档。你卷面考 92 还是 88，可能折出来一模一样。
所以分数在这套体系里是失真的，排名才是唯一的硬通货。Rank Track 把这个判断做成了产品的地基：
- 每次考试记录班级 / 年级 / 全市三个维度的总分排名；
- 每门课记录分数、等级、赋分，以及同样三维的单科排名；
- 趋势图的 Y 轴是反的——第 1 名画在最顶端，进步就是往上爬，图表的直觉和事实一致；
- 所有的目标、差距、进度，单位一律是「名」。
二、数据怎么进来
录入是这类工具最大的死穴：界面再漂亮，填三十次表也就弃坑了。所以入口做了三层：
表格直接改。 数据页是一张可编辑表格，点单元格就能改，失焦自动保存，还支持从 Excel 里整段复制粘贴——学校发的成绩单是 Excel 的话，粘贴几次就录完了。分数、排名、等级都有范围校验，超范围的值会被自动修正而不是污染数据。
Excel 模板批量导入。 下载一份按你启用的科目动态生成的模板（默认 3+3 时是 29 列），填好上传。导入从不直接写库：先给你看一张 diff 预览表——每行标着「新增」「合并更新」还是「字段过少，请确认」，勾选之后才真正入库。同名同日期的考试会合并，且只往空字段里填，不会覆盖你已有的数据。
JSON 备份恢复。 整站数据一键导出导入，换账号或者迁移都不慌。
另外每次考试可以挂试卷照片和回顾笔记，详情页里直接看。
三、四个自动分析器
光存数据不叫追踪，分析页是整个产品的重心。四个分析器全部是透明的规则计算——每个数字怎么来的都可以解释，没有黑箱：
| 分析器 | 回答的问题 | 做法 |
|---|---|---|
| 异常波动检测 | 这次起伏正常吗？ | 相邻两次的排名变化，对照平时的平均波动幅度，超阈值才报警（灵敏度可调） |
| 单科影响分析 | 总排名动了，是谁拉的？ | 各科排名变化对总变化的贡献，红绿柱状图一眼分清拖累和拉动 |
| 长期权重分析 | 哪门课真正决定我的位次？ | 单科排名与总分排名的相关系数（至少 5 次考试才计算），点开看散点分布 |
| 提分空间建议 | 接下来先攻哪门？ | 与目标的差距（权重 0.6）+ 与总分的相关性（权重 0.4），加权排序 |
我最喜欢的是第三个。大部分人的直觉是「我数学不好所以该补数学」，但相关分析可能告诉你：真正和你的总分排名绑在一起的是英语。投入有限的时间里，该补的是对总分最敏感的那门课——这是只看单科成绩条永远发现不了的事。
异常检测也刻意接上了闭环：每条异常旁边就是「添加回顾笔记」按钮，跳到笔记页并自动选中那场考试。波动发生了，原因当场记下来，下次别再踩。
四、目标与复盘的闭环
设置页先做两件事：勾选你的小三门组合、填写班级 / 年级 / 全市总人数。总人数有了，排名才能换算成百分比——「年级 45 名」和「年级前 3.2%」是同一种信息的两种精度，图表里可以同时开着看。
然后定长期目标：总分的三个维度各一个名次目标，每门课一个排名或等级目标。之后每一页都在替你盯着这些目标：
- 首页差距仪表盘：每条目标一行——「差 12 名 / 1.8%」或者「已达」，配一条进度条；
- 首页考后复盘：每次考完自动生成三句话——最显著的异常、主要拖累（或拉动）的科目、最强的一组相关性。不想看分析页的话，这三句就够了；
- 考试详情页：每个排名旁边挂着和上一次比的 ↑↓ 箭头，趋势图里高亮当前这一场，左右切换上一场 / 下一场，像翻相册一样翻自己的三年。
五、AI 是助手，不是裁判
分析页底部有一个 AI 深度分析面板。它的定位很克制：规则分析器负责算数，AI 负责把算出来的东西讲成人话。
每次提问，服务端把你的数据压缩成一个紧凑的 JSON——最近十次的排名史、最新一次的全量成绩、加上四个分析器的结论——连同问题一起发给模型。系统提示词里明令禁止编造不存在的分数，所以它不会给你算出一场你没考过的考试。
两个预设按钮覆盖最常用的场景：「各科提分优先级」和「考前策略建议」，其余自由发挥。聊天记录只存浏览器本地，最多 30 个会话，每次请求只带最近 5 条做上下文——你的成绩和焦虑都不用留在服务器上。API 也支持自带：填自己的 endpoint、模型和密钥（密钥加密存储），不填就用内置的。回答是流式的，Markdown 渲染，表格列表都支持。
六、一些设计取舍
排名优先，处处如此。 趋势图、目标线、百分比副轴、进度条、差距文案——全是「名次」这个单一概念的不同投影。概念越少，产品越不容易走样。
分析必须可解释。 所有结论都出自写死的统计规则，阈值和权重（异常灵敏度、差距/相关性权重）全部开放在设置里。你可以不认同它的算法，但你看得到它的算法。
隐私按位置区分。 成绩数据在服务端、账号隔离；AI 聊天记录干脆不出浏览器。敏感程度不同的东西放在不同的位置，比一刀切的「全部加密」更诚实。
界面可以皱缩。 紧凑密度模式、亮暗主题跟随系统、强调色可关——给一个每天要看三年的工具，可定制不是奢侈，是礼貌。
七、写在最后
Rank Track 想做的事一句话就能说完：把散落在成绩条上的三年，变成一条可以回看、可以分析、可以盯着目标逼近的曲线。
它不预测你能考上哪所大学，也不会替你学习——它只负责让「我现在在哪、离目标多远、下次先抓哪门」这三件事，变得一目了然。
剩下的，还得靠你自己刷题。