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资料

我们是一家教育集团，旗下有大学，高中。我是大学的AI实验室负责人，我们负责集团的智慧化工作。

我现在构思了一个平台，技术不复杂，大多是单智能体，连工作流可能都不需要。主要是面向教师和学生，打造一些他们常用的智能体。
比如面向老师的教学帮手，帮老师设计教案，其内核是我们的SPGM（教学协同矩阵模型），可以根据教师和学情来设计教案。
面向学生的目前考虑按学科，每个学科做一两个。名字暂定
* 课代表，帮着出解题思路，检查题错了没，错在哪里
* 学习帮手，擅长讲故事、极具逻辑张力的学科知识引导者。与教材的区别是，教材与教学过程大多还聚焦于死记硬背，这个则力图摆脱死记硬背的痛苦，借助 ai的智能，真正 感受到各学科的知识之美。

这个平台技术不复杂，工作量比较大的是各学科智能体提示词的打造。

你帮我看看我的思路，对学生，教师有没有帮助。若有帮助帮我完善一下，然后我可以去立项。

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这是一个非常务实且极具潜力的切入点。作为集团AI实验室负责人，没有盲目追求复杂的技术架构（如多智能体协作、复杂的RAG工作流），而是聚焦于**“单点极致体验”**和**“教育场景落地”**，这非常符合当前AI在教育领域落地的最佳实践——**先让用户用起来，再迭代技术深度。**

你的构思对师生肯定是有帮助的，但为了让立项更具说服力，我们需要把“**价值点**”进一步拔高，把“**落地性**”进一步细化。

以下我从**价值分析、功能完善、立项亮点、以及潜在风险**四个维度帮你完善思路：

### 一、 价值分析：为什么这件事值得做？

你现在的思路是“工具属性”，我们需要将其升维到“教育变革属性”。

1.  **对教师：从“重复劳动”解放，转向“育人设计”**
    *   **痛点：** 老师大量时间花在写教案格式、找素材上，而非思考“如何教会学生”。
    *   **你的价值：** SPGM（教学协同矩阵模型）不仅仅是写教案，而是**“教学设计的副驾驶”**。它能标准化输出集团的高质量教学理念，让新手老师迅速达到及格线，让资深老师有更多精力关注学生的个性化需求。
2.  **对学生：打破“知识孤岛”，实现“个性化伴学”**
    *   **痛点：** 传统教育中，学生遇到问题很难随时获得高质量反馈；且教材往往枯燥，导致学习兴趣丧失。
    *   **你的价值：**
        *   **课代表（反馈层）：** 解决了“反馈滞后”的问题。像一个随时在线的私教，不直接给答案，而是给思路，这才是真学习。
        *   **学习帮手（动机层）：** 解决了“厌学”的问题。通过讲故事、逻辑推演展示知识之美，这是AI最擅长而传统课堂很难兼顾的“启发式教学”。

### 二、 功能完善建议：让智能体更“懂”教育

既然核心工作量在提示词（Prompt Engineering），那么提示词背后的**教育学原理**就是护城河。建议对三个核心角色做如下深化：

#### 1. 教师端：教学帮手 (SPGM内核)
*   **增加“分层设计”能力：** 不仅仅生成一份教案，而是能根据“学情”生成A/B版。例如，针对基础薄弱班级，生成更多案例引导；针对尖子班，生成更多探究性问题。
*   **增加“磨课对练”功能：** 老师上课前，可以模拟讲课，AI扮演刁钻的学生提问，帮老师预演课堂突发情况。

#### 2. 学生端：课代表 (解题与诊断)
*   **苏格拉底式提问 (Socratic Method)：** 提示词必须严格限制“直接给答案”。它应该像苏格拉底一样，反问学生：“你觉得第一步应该做什么？”或者“你卡在了哪里？”，引导学生自己思考出结果。
*   **错题举一反三：** 检查完错题后，必须紧接着生成一道**同类变式题**，确认学生是真的懂了，而不是背下了答案。

#### 3. 学生端：学习帮手 (知识魅力与逻辑)
*   **跨学科视角 (Interdisciplinary)：** 这是AI的强项。比如讲物理的“波”，可以联系音乐的“旋律”和地理的“地震”。提示词要强调“用生活化的比喻”和“跨学科的联系”。
*   **费曼学习法模式：** 让学生反过来讲给AI听，AI来评价学生讲得通不通。

### 三、 平台立项方案建议 (用于汇报)

为了顺利立项，建议将平台命名更具集团特色，例如 **“智学·未来 (FutureLearn) 伴学平台”**。

**立项PPT的核心逻辑线：**

1.  **建设目标：** 打造集团专属的“AI教育基座”，通过低成本、高频次的AI应用，提升教学效率，激发学习兴趣。
2.  **核心产品矩阵 (MVP版本)：**
    *   **智教 (AI for Teachers)：** SPGM教案生成器、AI磨课搭子。
    *   **智学 (AI for Students)：**
        *   **学科向导（原学习帮手）：** 负责“把书读厚”，讲透知识背景与逻辑。
        *   **金牌助教（原课代表）：** 负责“把书读薄”，精准诊断习题与思路。
3.  **技术路线：**
    *   **轻量化架构：** 基于大模型API + 精细化Prompt工程 + 少量RAG（挂载学校自有的题库和教材）。
    *   **数据安全：** 强调私有化部署或数据脱敏机制（学校最在意这个）。
4.  **运营与迭代：**
    *   **“共创模式”：** 这一点很重要。**提示词不应该全由实验室写**，应该举办“Prompt马拉松”，让集团内的优秀老师参与编写提示词。比如，“最好的物理助教”智能体，应该由集团最好的物理老师贡献核心教学逻辑。这既解决了工作量问题，也解决了推广问题（老师用自己参与开发的产品会更有热情）。

### 四、 潜在风险与应对

*   **幻觉问题：** 尤其是理科解题，AI可能会胡说八道。
    *   *应对：* 在UI上明确标注“AI生成内容仅供参考”；对于理科公式计算，可以考虑让AI生成Python代码来执行计算，而不是靠语言模型推理，或者引入专门的数学模型插件。
*   **学生依赖：** 学生直接把作业丢给AI写。
    *   *应对：* 设计防沉迷和监管机制。例如，家长/老师端可以看到学生向AI提问的记录。提示词层面严格禁止直接输出整篇作文或完整解题步骤。

### 总结

你的思路**非常靠谱**。它避开了高风险的技术深水区，直击教育痛点。
**下一步建议：** 先别急着开发全平台，**选一个痛点最痛的学科（比如高中数学或物理）和一个年级，做一个Demo出来。** 让校长和几个骨干老师试用一下，“看到”比“听到”更容易立项成功。

祝你的项目顺利启动！

任务

我们计划开发这个平台，你需要帮我做一个对外的方案。 这个平台的讨论参考资料中，我与AI的对话讨论。

指令

在开始前，请复述你对这个任务的理解，以便我们能够对齐思路。

[当前阶段: Phase 1 - 观点与切入点] | [模式: Internal (沟通中)] | [状态: 待用户确认]

收到。作为您的方案架构师，我非常欣赏这种“重认知、轻代码”的务实路线。这完全符合 HiFi Agent “单点突破” 和 “以专家认知为护城河” 的核心哲学。

为了确保我们之后的航向一致，请允许我用架构师视角复述我对本次任务及项目核心逻辑的理解：

任务理解：[智学·未来] AI伴学平台立项方案

1. 核心战略定位 (The Strategy)

• 目标：为教育集团构建一套“高频、刚需、轻量”的 AI 基础设施。
• 差异化：不搞复杂的“军备竞赛”（如复杂的 Multi-Agent/大算力训练），而是走**“认知建模”**路线。利用集团的教研优势，通过精细化的 Prompt Engineering (提示词工程)，将名师的教学逻辑封装为数字资产。
• 商业/管理价值：对老师是“减负增效”（从重复劳动中解放），对学生是“个性化私教”（从死记硬背中解放）。

2. 产品矩阵 (The Product - MVP) 我们计划构建一个包含两类密封舱 (Sealed Compartments) 的平台：

• 面向教师 - [教学副驾驶] (基于 SPGM 模型)

  • 属性：偏向 Logic Engine (逻辑轮机)。
  • 功能：标准化教案生成、分层教学设计、磨课对练。
  • 核心逻辑：利用 SPGM 模型，确保输出符合集团教学标准，主要解决效率与规范问题。

• 面向学生 - [双核伴学体系]

  • 角色 A：课代表 (The Tutor) -> 逻辑纠偏者。
    • 功能：错题诊断、思路引导（苏格拉底式提问，而非直接给答案）。
    • 属性：需要严谨的逻辑闭环。
  • 角色 B：学习帮手 (The Muse) -> 兴趣点燃者。
    • 功能：跨学科关联、费曼学习法互动、讲故事。
    • 属性：偏向 Strategic Lens (战略透镜)，注重启发性和逻辑张力。

3. 落地与实施 (Execution)

• 技术路线：单体 Agent 为主 + API 调用 + 轻量级 RAG（挂载校本题库/教材）。
• 建设模式：“园丁模式” (Co-creation)。技术只是容器，核心的内容（提示词/教学逻辑）由“AI实验室 + 一线名师”通过“Prompt马拉松”等形式共创。
• 风险控制：包含防沉迷、防作弊（不直接给答案）、数据脱敏及幻觉标注。

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我的下一步行动 (Next Step):

如果上述理解无误，我将进入 Phase 2: 提纲构建。 考虑到这是一份 “对外（向集团高层/投资方）” 的立项方案，我将切换至 External (通用商业模式)，把上述“黑话”翻译为高层关注的“投入产出比”、“教学质量提升”和“数字化转型”语言。

请确认：以上理解是否准确？是否有什么我遗漏的关键约束条件（如预算规模、上线时间要求等）？

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理解一致。

阶段： 我的设想是大概分为三个阶段：

1. Demo阶段。选择几门课，比如英语、历史，让老师学生们试用。若反馈好，则进入下个阶段。我预计Demo部分大约一周就可以提供，利用第三方平台（比如Dify）简单的搭建，无须登录、鉴权这些。
2. 提供全学科的智能体。这个主要开发工作量预计包含4部分，预计时间大约为1个月左右。
   1. 与现有的OA系统对接（认证鉴权），个人账号管理
   2. 会话及管理功能，包括；会话历史记录，添加智能体到聊天窗口等等
   3. 各学科智能体提示词的开发
   4. 在线充值，账户管理等
3. 基于教师反馈、及之前AI讨论的建议，再提供其他智能体，比如教务的，比如磨课对练的等等。这个时间可以暂时不提了。

这三个阶段也要方案中体现出来。

预算： 因为是调用第三方API，所以主要是开发阶段后的运营阶段，大规模使用时预算看是学生教师个人交钱，还是教育集团承担。 这个部分我觉得可以考虑，教育集团为每位教师和学生充值一个底数，比如5元/10元，剩下的需要教师学生个人充值。

指令：

1. 判断我的阶段合理性
2. 可以考虑输出方案了

[当前阶段: Phase 2 - 提纲构建 -> Phase 3 - 撰写] | [模式: External (方案输出)] | [状态: 生成中]

收到。在正式输出方案前，我先以 [HiFi 架构师] 的身份，对您的实施路径进行一次快速的可行性与风险评估（Judgement）。

第一部分：架构师视角的评估 (Internal Judgement)

您的三阶段规划体现了极佳的 MVP（最小可行性产品） 思维，符合 HiFi 的“绿野仙踪协议”（先验证后开发）和“园丁思维”（迭代生长）。

1. 关于 Demo 阶段 (1周, Dify, 无鉴权)：

   • 评价：非常合理且明智。选择英语、历史作为切入点非常巧妙——这两门学科容错率相对较高，且容易展现大模型的“生成”与“逻辑”优势（相比之下，数学/物理容易出现幻觉，初期若无精调容易“翻车”）。
   • 建议：Demo 期间重点收集“Bad Case（失败案例）”，这将是 Phase 2 编写 Prompt 的黄金数据。

2. 关于全面铺开阶段 (1个月, OA对接+支付)：

   • 评价：技术工期合理，但内容工期紧张。1个月完成 OA 对接和支付功能没问题，但“全学科智能体提示词”的工作量巨大。
   • 建议：建议在方案中将 Phase 2 定义为**“平台上线 & 核心学科覆盖”**。不要追求 Phase 2 一上线就覆盖所有冷门学科，而是保证核心主科（语数英理化）的体验达到 [密封舱] 级别的可用性。

3. 关于商业模式 (集团底薪 + 个人充值)：

   • 评价：天才的设计。这解决了两个死结：
     • 集团视角：预算可控（封顶），避免了“无底洞”。
     • 用户视角：有“免费额度”诱导尝试，确实好用自然会付费。这也充当了“市场筛选器”——没人付费充值的智能体，说明价值不够，应被淘汰。

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第二部分：立项方案正文 (External Proposal)

以下是为您撰写的正式立项方案，语言风格已调整为 [External 模式]，适合直接向集团高层汇报。

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# 【智学·未来】集团 AI 伴学与教学辅助平台立项方案

**汇报部门：** 大学 AI 实验室
**日期：** 202X年X月X日

## 1. 项目背景与建设目标

在教育数字化转型的深水区，集团不仅需要“管理数字化”，更需要“认知智能化”。
本项目旨在构建集团统一的 **AI 赋能基座——“智学·未来”平台**。不追求昂贵的硬件堆砌，而是利用生成式 AI 技术，通过“单点突破、高频迭代”的方式，打造**懂教学、懂学生**的数字助手矩阵。

**核心目标：**
*   **教师端**：从重复劳动中解放，通过 AI 辅助设计，提升全集团教学标准化水平。
*   **学生端**：提供 7x24 小时的个性化伴学服务，解决“反馈滞后”与“学习枯燥”两大痛点。

## 2. 解决方案：双核智能体矩阵

本平台不改变现有教学大纲，而是以“数字助手”的形式嵌入师生的日常流。

### 2.1 面向教师：AI 教学副驾驶 (基于 SPGM 模型)
*   **核心功能**：教案生成与优化。
*   **差异化优势**：
    *   **内嵌集团标准**：基于我们自研的 SPGM (教学协同矩阵模型) 内核，确保生成的教案符合集团教学规范。
    *   **分层设计**：一键生成适配“基础班”与“提高班”的差异化教学方案。

### 2.2 面向学生：智能伴学双子星
我们将针对不同学科特性，打造两类差异化的智能体：

*   **角色 A：AI 课代表（侧重“逻辑与反馈”）**
    *   **适用场景**：课后复习、作业辅导。
    *   **核心机制**：**苏格拉底式引导**。严禁直接给出答案，而是通过多轮反问，引导学生自己发现思路盲区。
    *   **价值**：提供即时反馈，诊断知识漏洞。

*   **角色 B：学科探索官（侧重“兴趣与审美”）**
    *   **适用场景**：预习、知识拓展。
    *   **核心机制**：**逻辑张力与故事化叙述**。打破教材的枯燥，用跨学科视角（如物理与音乐的联系）讲解知识之美。
    *   **价值**：激发内驱力，解决“死记硬背”的痛苦。

## 3. 实施路线图 (Phasing Strategy)

采用“小步快跑，快速验证”的敏捷策略，分为三个阶段推进：

### 第一阶段：MVP 验证期 (Demo)
*   **周期**：**1周**
*   **目标**：低成本验证需求，收集师生真实反馈。
*   **范围**：选取 **英语、历史** 两门学科进行试点。
*   **实施方式**：
    *   利用轻量级编排工具（无代码/低代码）快速搭建。
    *   暂不对接账号体系，以“体验链接”形式在小范围内测。
*   **交付物**：可交互的 Demo 原型、首批用户反馈报告。

### 第二阶段：平台化建设期 (Go-Live)
*   **周期**：**1个月**
*   **目标**：完成系统集成，覆盖核心学科，正式对全集团开放。
*   **关键任务**：
    1.  **系统集成**：对接集团 OA/教务系统，实现单点登录与身份鉴权。
    2.  **功能完善**：上线会话管理、历史记录、个人助手收藏等功能。
    3.  **核心内容生产**：完成全学科（语数英理化生政史地）标准版智能体的提示词（Prompt）工程开发与调试。
    4.  **计费系统**：上线额度管理与充值支付功能。

### 第三阶段：生态扩展期 (Expansion) —— *[远期规划]*
*   **触发条件**：基于第二阶段的运营数据与用户呼声。
*   **方向**：拓展至教务管理助手、AI 磨课对练（教师模拟上课）、心理咨询助手等深层应用。

## 4. 运营模式与预算机制

为保障平台的可持续发展，建议采用 **“集团补贴 + 个人付费”** 的混合运营模式：

### 4.1 混合计费模型
鉴于 AI 服务需消耗算力成本（Token），我们设计如下机制：
*   **集团助学金（保底）**：集团为每位实名认证的师生每月发放 **“AI 助学额度”**（建议：教师 20元/月，学生 5元/月）。这足以覆盖基础的教学与作业辅导需求，体现集团的数字化福利。
*   **个人充值（增值）**：对于高频重度使用者，额度用尽后可自行在线充值。
    *   *优势*：既控制了集团的总体预算风险，又通过“付费意愿”验证了产品的真实价值。

### 4.2 预算结构
*   **开发成本**：主要为内部人力投入及少量服务器资源（利用现有设施）。
*   **运营成本**：初期主要为调用大模型 API 的费用，通过上述“混合计费模型”实现成本回收与平衡。

## 5. 下一步行动建议

建议立即启动 **Phase 1 (Demo 验证)**。
*   **资源需求**：无需额外预算，仅需协调英语、历史学科组各 2 名骨干教师配合实验室进行内容（提示词）调优。
*   **时间点**：下周五前产出 Demo 并组织第一次内测演示。

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[方案架构师备注] 该方案已准备就绪。它突出了您“务实、敏捷、成本可控”的管理智慧，同时构建了清晰的价值闭环。您可以直接使用或根据具体汇报对象微调措辞。

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若基于这个立项方案，产出一个内部的建设方案，你有什么思路？

[当前阶段: Phase 2 - 提纲构建 -> Phase 3 - 撰写] | [模式: Internal (架构设计)] | [状态: 完成]

收到。既然对外方案已经确立了“价值闭环”和“混合计费”，那么对内建设方案的核心任务就是：在极短的工期内，如何用工程化的手段保证“认知质量”的落地，并建立稳固的“计费围栏”。

作为架构师，我为您构思了一份基于 [HiFi Agent Studio] 方法论的内部执行蓝图。核心策略是：“外壳轻量化，内核重工化”。

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# 【智学·未来】平台内部建设与实施技术方案 (Internal Specs)

## 0. 总体架构策略：Wrapper Pattern (壳模型)

为了在1个月内完成开发，严禁从零手写 Agent 编排逻辑。
**核心技术栈选型：**
*   **AI 引擎层 (Core)**：建议直接私有化部署或使用云端版 **Dify / FastGPT**。利用其现成的 RAG、工作流编排和模型管理能力。这是我们的“发动机”。
*   **业务应用层 (Shell)**：我们只需要开发一个轻量级的 **Web Wrapper (业务外壳)**。
    *   它负责：对接 OA、管钱 (计费)、管人 (权限)、管界面 (UI)。
    *   它不负责：Agent 的具体推理逻辑 (全部透传给底层引擎)。

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## 1. 阶段一：Demo 验证 (Greenhouse Phase)
**目标**：验证 Prompt 的“认知有效性”，而非验证代码。

*   **实施动作**：
    1.  **工具**：直接使用 Dify 云端版或 Coze。
    2.  **账号**：无需鉴权，直接生成 Public Link 发给内测群。
    3.  **数据埋点**：必须开启“用户标注”功能，要求内测师生对 AI 回复进行“点赞/点踩”，并填写理由。这是 Phase 2 优化的唯一依据。
    4.  **交付物**：2 个高保真 Prompt（英语/历史） + 1 份《Bad Case 修正报告》。

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## 2. 阶段二：全量开发 (Factory Phase)

本阶段分为两条并行的流水线：**A. 软件工程线** (负责壳) 和 **B. 认知工程线** (负责核)。

### 2.1 A 线：软件工程 (The Shell) - 开发周期 3-4 周
重点解决“如何把 Dify 的能力安全地卖给用户”。

*   **模块 1：身份与鉴权网关 (Auth Gateway)**
    *   **功能**：对接集团 OA (LDAP/CAS/OAuth)。
    *   **逻辑**：用户登录 Shell -> Shell 验证 OA -> Shell 并在后台映射一个 Dify 账号 (Session ID)。
*   **模块 2：计费账本 (The Ledger)**
    *   **配额策略**：采用 **Token Bucket (令牌桶)** 算法。
        *   **基础池**：每月 1号重置，额度 = 5元/10元对应 token 量。
        *   **充值池**：永久有效，优先扣除基础池。
    *   **技术实现**：每次调用 Agent API 前，先 Check 余额；调用结束后，根据 input/output token 数扣费。
*   **模块 3：会话管理 (Chat Manager)**
    *   **功能**：保存聊天记录到本地数据库（MySQL/PG），而非完全依赖 Dify 历史记录，便于后期做数据分析和审计。
    *   **UI**：仿 ChatGPT 界面，左侧侧边栏展示“我的智能体”列表。

### 2.2 B 线：认知工程 (The Core) - 提示词流水线
这是工作量最大、最核心的部分。我们需要建立一条 **“名师 -> 提示词”** 的转化流水线。

*   **Step 1: 知识萃取 (Knowledge Extraction)**
    *   *动作*：不让老师写代码，让老师写“SOP”。
    *   *模板*：为老师提供《智能体逻辑表》。例如：
        > "对于数学题，第一步先判断是否缺条件；第二步不要给公式，而是给提示；如果学生连错3次，再给解析。"
*   **Step 2: 提示词工程 (Prompt Engineering)**
    *   *执行者*：AI 实验室工程师。
    *   *方法论*：使用 **CCPE (Cognitive Core Prompt Engineering)** 框架封装。
        *   **SPGM 教学助手**：定义为 **[Logic Engine]**。使用 XML 格式严格规定教案输出的每一个 H1/H2 标签，确保格式绝对统一。
        *   **学生伴学助手**：定义为 **[Strategic Lens]**。在 Prompt 中植入 `Rule: 当检测到用户询问解题思路时，启动<Socratic_Mode>，进行反向提问。`
*   **Step 3: 压力测试 (Red Teaming)**
    *   *动作*：针对理科智能体，构建“诱导测试集”。例如：“直接告诉我答案”、“帮我写这篇800字作文”。
    *   *修正*：在 System Prompt 中加入**[安全防御层]**，一旦检测到此类意图，触发拒绝回复机制。

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## 3. 核心难点攻克方案

### 3.1 关于“幻觉” (理科解题不准)
*   **策略**：**工具外挂 (Tool Use)**。
*   **实现**：在 Dify 中配置“代码解释器 (Code Interpreter)”或 WolframAlpha 插件（如果有条件）。
*   **Prompt 约束**：强制要求智能体“在进行计算时，必须编写 Python 代码运行，严禁口算”。

### 3.2 关于“运营成本控制”
*   **模型路由 (Model Router)**：
    *   **简单任务**（如：讲历史故事、文科知识点）：默认调用 **GPT-3.5-Turbo / DeepSeek-V3 / Qwen-Turbo** (极低成本)。
    *   **复杂任务**（如：SPGM 教案设计、数学逻辑推理）：路由至 **GPT-4o / Claude-3.5 / DeepSeek-R1** (高性能)。
    *   *在 Prompt 中区分，或在界面上让用户选择“极速版（便宜）” vs “专家版（贵）”。*

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## 4. 里程碑规划 (WBS)

| 周期 | 阶段 | 关键交付物 | 责任人 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **W1** | **Demo Week** | 英语/历史 Demo 链接，内测反馈文档 | 实验室 + 学科带头人 |
| **W2-W3** | **Dev Sprint 1** | 壳系统（登录、界面、基础计费）上线 | 开发组 |
| **W2-W4** | **Prompt Sprint** | 全学科 Prompt 编写、RAG 知识库清洗与挂载 | 提示词工程师 + 老师 |
| **W4** | **Integration** | 对接联调，支付接口打通 | 全员 |
| **W5** | **Launch** | 全员宣讲，账号额度发放 | 负责人 |

## 5. 架构师建议 (Architect's Note)

1.  **不要自建知识库检索引擎**：直接用 Dify 自带的。初期把教材 PDF 和精选题库丢进去切片即可。
2.  **重视“提示词版本管理”**：Prompt 会改得非常频繁。建议在代码库（Git）里管理 Prompt 文本，不要散落在飞书文档里。
3.  **灰度计费**：建议上线第一个月虽然有计费逻辑，但显示“试运行期间免费”，后台偷偷跑计费数据，校准成本模型后再正式开启扣费。

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这份内部方案将“开发”的定义从“写 Java/Python”转移到了“写 Prompt”和“做集成”上，这是 1 个月内落地的唯一可行路径。您觉得这个技术栈选型（Dify + 壳）是否符合团队目前的技能树？