教育场景 · AI 功能部署

把老师每天都要做的那段重复活，交给一套能验收的流程

我们不做「教育 AI 大脑」。我们只做一件事：找出机构里每天重复发生、老师或教研员每天都要手工做一遍的那一段活，把它替掉——并且事先写清楚交付到哪一步、验收怎么算。

需求诊断约需 1 天，产出是一份「场景 + 结果 + 时间」的需求说明。

我们只接教育场景里这三类活

判断标准很朴素：这个活是不是每天重复发生、而且做完了有个能说清楚的结果。符合就接，不符合会直说。

批改与讲评

把批改完的错题自动归到「知识点 + 错因动作」上，出一张班级/个人错因分布，而不是一堆待批的卷子。

典型场景：月考后错题分析、错题本归档

一对一笑题

不是直接把答案给学生。学生答错，引擎按知识点讲法逐步追问；连续答不出则降级为「讲一步 + 给一个明确下一步动作」。

典型场景：课后答疑、作业订正、培优补差

教研提效

把散在教案、课件、试卷里的知识点抽成结构化讲法库，配变式题与配图，新老师上手时不用从零备课。

典型场景：新教师备课、教研组校本资料沉淀

教育场景对 AI 的要求比对多数行业苛刻——一道题讲错、一个知识点说反，学生会记住错的那版。所以这套东西的门槛不在模型，在规则。

讲题不代答。引导式引擎里没有预置的答案文本，正确答案由引擎按当前这题实时算出；话术里不允许出现答案字面值，中文数字变形一并挡掉。
话术必须逐字合规。每句出口前过一遍规则：不出现让孩子去问家长的词；不笼统说「你算错了」，必须点名具体错误动作；数字必须全部来自当前这道题或显式登记的过程量。
答案与讲法分离。同一套讲法模板换一道题就换一批数字，题库换掉不会污染下游的掌握度统计。
知识来源是教材和教参，不是猜。讲法库的骨架来自课本，教研细节（教学目标、重难点、教学流程、权威易错点）来自教师教学用书，这部分一般 AI 工具拿不到。
每句话都能机器查。规则写成脚本，交付前自动跑一遍，不靠人肉通读。

五步走，每一步都有明确产出。报价在第一步结束后给——先诊断再谈钱，不拿猜测报数。

问清三件事：这个流程每天/每周发生多少次？现在谁在做、花多少时间？替掉一部分后你期望省下多少？问不出「现在花多少成本」，就没有报价的锚点。

先只做最高频的那一类题或那一段流程，出第一版给你看。效果认可再谈下一步——小结果降低你的决策风险，也降低我们的交付风险。

范围、边界、修改轮次都写死在单子里。数据清洗、第三方系统改造、上线后的知识更新、后续效果优化——这四项单独列出或写明前提，不留给扯皮。

每个里程碑配一份验收清单，用「准确率 / 响应时间 / 覆盖哪些场景」这类能写数字的标准，不写「做到好用为止」。

第一版解决最高频的问题。覆盖更多场景、接入内部数据、或扩展到另一个年级，都可以作为后续方案单独评估。

交付型与结果型分开算。按项目交付与按订阅/分成是两种计费口径，不会混在同一份单子里。

快不是降价的理由。AI 让交付周期从两周缩到 2–4 天，这是效率红利，不是让价理由——客户按结果的价值付费，不按我们花了多少工时付费。

下面这几类通常问题最集中、也最容易被一段流程替掉。

课后答疑、作业订正、错题归档、月考分析——老师的时间大量花在重复的讲和抄上。

校本资料沉淀、知识点梳理、新教师备课、变式题补充——教研经验留在个人电脑里，人一走就断档。

家长沟通、作业检查、学习习惯跟踪——沟通链路分散在群聊和表格里，统计全靠手工。

把已有的题库和讲法接成可用的讲解与练习闭环，而不是停在「能出题」这一步。

把下面这张表填了发给我们，或者直接约一次对话。诊断产出是一份写清楚「场景 + 结果 + 时间」的需求说明——不收费，也不构成任何购买承诺。