Skill 演示
本周数学薄弱：行程问题，帮我安排练习。
周一概念复盘
周三变式练习
周五错题回看
确认加入计划
ai-task-planner
AI 任务规划
面向家长和老师的计划助手。它会读取已授权的任务、附件和薄弱点描述，把“这周要补什么”拆成可执行的练习、复盘和确认节点。
产出：一份可预览、可修改、可追溯来源的周计划；确认后才写入任务系统。
tasksfiles
- 图文识别
- 理解与排程
- 确认后写入
AI 能力 · Skills
每项 AI 能力都对应一个独立 Skill
Skill 申请最小数据范围，并把识别、推理和生成拆成明确步骤。后台为每一步绑定模型能力，产品页面只接收结构化提案；目前先为 AI 任务规划提供独立详情页。
Skill 演示
识别完成错题 4 个知识点 2 个
homework-scan
AI 作业批改
面向老师和家长的作业分析插件。它先看图识别题目和答案，再判断对错、解释错误原因，并把薄弱知识点沉淀到知识库。
产出：错题列表、知识点标签、批改说明和后续练习建议。
filesknowledgehomework
- 试卷识别
- 批改分析
- 错题入库
Skill 演示
期中考试数学 92英语 88
待核对2 科成绩
score-sheet-ocr
AI 成绩单识别
上传一张或多张成绩单截图，识别测验名称、日期和各科成绩，再由用户核对后写入本地成绩记录。
产出：可核对的测验信息与分科成绩草稿。
filesscores
- 成绩单识别
- 字段核对
- 确认后写入
Skill 演示
Q1
Q2
knowledge-lesson
AI 知识点教案
面向老师、家长和孩子的知识点讲解插件。围绕一个薄弱点生成结构化讲解、可视化例子、随堂小测，也支持在已有教案基础上改写。
产出：可编辑 HTML 教案、变式题、讲解稿和孩子可自测的小测。
knowledge
- 选择知识点
- 生成教案
- 题库小测
模型能力
模型被抽象成能力，而不是散落在页面里
模型配置按能力拆分：reason 负责推理，vision 负责看图，image 负责生成素材，embed 负责检索。这样后续替换模型、区分免费版和旗舰版、或让某个插件降级运行，都不需要重写业务流程。
reason
推理 reason
负责理解上下文、拆解任务、生成解释、批改分析和输出结构化计划。
basic / flagshipvision
视觉 vision
负责看作业照片、试卷截图、手写内容和题目图像，是作业批改的前置能力。
qwen-vl / llava / minicpm-vimage
图像 image
用于教案插图、几何图示、课堂互动素材等，可选接入；缺失时教案仍可文本化生成。
optionalembed
向量 embed
用于本地知识检索、记忆召回、相似错题聚类和后续 RAG 答疑。
local / platform边界与合规
AI 只做提案，不替人做判断
教育场景里，AI 最危险的不是不会回答，而是过度判断。禾苗记把 AI 定位成“提案生成器”：它可以批改、拆解、建议和规划，但不能绕过家长或老师直接改变孩子档案；所有关键结果都保留 event_id、模型、数据域和来源。
最小数据授权事件来源可追溯家长/老师确认后写入
AI 提案发现薄弱点：行程问题
→
家长确认确认后进入成长档案
可追溯event_id · model · scope
还会继续丰富
下一步会继续补齐的 AI 能力
- 课堂/家庭语音记录转成长记忆提案
- 错题相似题自动生成与难度递进
- 班级薄弱点聚合与教师备课建议
- 本地 RAG：只基于已确认档案答疑