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updated: 2026-05-03
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# Demo 与 MVP
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## 1. 产品定位
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> 一个具备长期架构基础的最小可用学习产品雏形，不是一次性演示，也不是完整商业化产品。
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第一版只验证一个核心问题：
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> AI 驱动的知识库学习系统，是否能帮助用户从"被动看资料"变成"主动学习、反馈、复习和迭代"。
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## 2. 核心原则
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### 2.1 功能少，但闭环完整
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第一版必须跑通完整学习闭环：
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注册 / 登录
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↓
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选择学习方向
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↓
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进入学习路径
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↓
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阅读知识内容
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主动回忆 / 写笔记 / 写答案
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↓
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AI 分析
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↓
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生成学习状态
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↓
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给出复习和下一步建议
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↓
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进入下一次学习
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### 2.2 架构要可迭代
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第一版需要提前考虑：
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- 用户系统
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- 学习记录
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- 知识库结构
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- AI 分析结果结构
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- 用户学习画像
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- 多语言文案
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- 后续订阅权益
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- 后续 iPad / Mac / Android 扩展
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### 2.3 AI 是核心
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第一版 AI 要承担三个核心职责：
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1. 分析用户输入
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2. 判断用户当前学习状态
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3. 给出下一步学习建议
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## 3. 第一版目标用户
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当前候选方向：
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1. 公考申论 AI 学习教练
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2. AI 工具学习知识库
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3. 程序员 / 前端面试学习助手
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第一版用户画像：
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- 有明确学习目标的人
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- 愿意使用 AI 辅助学习的人
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- 不满足于单纯看资料的人
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- 希望系统帮自己制定学习路径的人
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- 愿意通过写笔记、回答问题、主动回忆来学习的人
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## 4. 第一版产品形态
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iPhone App
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+
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官网基础页面
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|
+
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最小后端
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+
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AI API
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```
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第一版暂不做：
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- Android
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- Web 学习端
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- iPad 完整适配
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- Mac 完整版
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- B 端后台
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- 内容创作者后台
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- 社群系统
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- 支付系统
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## 5. 账号体系
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### 5.1 第一版需要登录
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原因：
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1. 学习记录需要跟随用户
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2. AI 分析结果需要沉淀到用户画像
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3. 复习计划需要长期保存
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4. 未来订阅权益需要绑定用户
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5. 后续多设备同步需要统一用户身份
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### 5.2 第一版登录方式
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```text
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Sign in with Apple
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```
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暂不做：微信登录、手机号登录、邮箱密码登录、Google 登录、复杂账号安全系统。
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### 5.3 用户身份模型
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User
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├── id
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├── appleUserId
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├── displayName
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├── email
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├── preferredLanguage
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├── createdAt
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├── lastLoginAt
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└── status
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### 5.4 账号边界
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第一版账号只解决：登录、识别用户、保存学习记录、保存 AI 分析结果、保存基础偏好。
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暂不做：好友系统、用户主页、头像上传、账号注销自动化、多登录方式绑定、复杂权限系统。
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## 6. 多语言基础
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### 6.1 需要多语言结构
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原因：
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1. Apple 生态用户可能存在中英文环境
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2. 后续做海外市场不希望大量重构
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3. UI 文案、系统提示、AI Prompt 都需要可维护
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4. 多语言越晚做，返工成本越高
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### 6.2 第一版多语言范围
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- App UI 文案支持多语言结构
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- 代码层面使用本地化资源
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- 默认语言为中文
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- 预留英文文案位置
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### 6.3 支持语言
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```text
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默认：简体中文
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预留：英文
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## 7. 知识库设计
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### 7.1 知识库不是资料堆积
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第一版知识库是结构化学习路径，包含：
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KnowledgeBase
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├── 学习方向
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├── 学习路径
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├── 模块
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├── 小节
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├── 学习任务
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├── 主动回忆问题
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├── 示例内容
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└── 复习节点
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```
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### 7.2 第一版知识库结构
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知识库
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└── 学习路径
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└── 模块
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└── 小节
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├── 正文内容
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├── 学习目标
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├── 重点概念
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├── 主动回忆问题
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├── 练习输入
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└── AI 分析规则
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### 7.3 第一版内容范围
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第一版只做一个小路径，例如：
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- "申论小白 7 天入门路径"
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- 或 "AI 工具入门 7 天路径"
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### 7.4 知识库最小数据模型
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KnowledgeBase
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├── id
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├── title
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├── description
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├── language
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├── targetUser
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├── createdAt
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└── updatedAt
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LearningPath
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├── id
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├── knowledgeBaseId
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├── title
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├── description
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├── estimatedDays
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└── order
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Lesson
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├── id
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|
|
├── pathId
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├── title
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├── content
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├── objectives
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├── keyPoints
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├── recallQuestions
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├── practicePrompt
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├── order
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└── estimatedMinutes
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```
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## 8. 学习闭环设计
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### 8.1 核心闭环
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```text
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用户选择学习路径
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↓
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系统展示今日任务
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↓
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用户阅读内容
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↓
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系统提出主动回忆问题
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↓
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用户输入回答 / 笔记
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↓
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AI 分析用户输入
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↓
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系统生成学习状态
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↓
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系统给出复习建议
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```
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### 8.2 主动回忆
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用户不能只是看资料。系统需要引导用户：
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- 用自己的话复述
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- 回答关键问题
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- 写出理解
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- 写出答案
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- 暴露自己的薄弱点
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### 8.3 AI 分析维度
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```text
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理解程度
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要点覆盖
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逻辑结构
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表达清晰度
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错误理解
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遗漏内容
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下一步建议
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```
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## 9. AI 学习状态模型
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### 9.1 为什么需要
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如果 AI 不能准确判断用户状态，后续学习计划、复习建议、个性化推荐都会失效。
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第一版不追求完全准确，只追求：能用结构化方式记录用户当前学习情况，并支持后续迭代。
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### 9.2 第一版学习状态维度
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```text
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理解程度
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记忆程度
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表达能力
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完成情况
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薄弱点
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复习需求
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|
学习稳定性
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```
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### 9.3 用户学习画像
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```text
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|
UserLearningProfile
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|
├── userId
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├── currentKnowledgeBaseId
|
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├── currentPathId
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|||
|
|
├── currentLessonId
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|
├── overallLevel
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├── weakPoints
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├── strengths
|
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├── recentMistakes
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├── reviewQueue
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├── learningStreak
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|||
|
|
└── updatedAt
|
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|
```
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|
|
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|
### 9.4 单次学习记录
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```text
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|
LearningSession
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|
├── id
|
|||
|
|
├── userId
|
|||
|
|
├── lessonId
|
|||
|
|
├── startedAt
|
|||
|
|
├── endedAt
|
|||
|
|
├── userInput
|
|||
|
|
├── aiAnalysis
|
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|
|
├── masteryScore
|
|||
|
|
├── weakPoints
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|
|
├── nextSuggestion
|
|||
|
|
└── reviewAt
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```
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### 9.5 掌握度评分（0-5分）
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```text
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0 = 没有作答 / 无法判断
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1 = 基本没理解
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|
2 = 理解较弱
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|
3 = 基本理解
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|
4 = 理解较好
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|
|
5 = 掌握很好
|
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```
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|
注意：这不是考试分数，只是产品内部用于安排复习和学习建议的参考值。
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### 9.6 AI 输出结构
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```json
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{
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"masteryScore": 3,
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|
|
"understandingLevel": "基本理解",
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|
"summary": "用户能说出核心意思，但要点不够完整。",
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"strengths": ["能识别主要问题", "表达比较清楚"],
|
|||
|
|
"weakPoints": ["遗漏关键要点", "逻辑层次不够清晰"],
|
|||
|
|
"suggestions": ["补充材料中的第二个要点", "回答时先概括问题，再展开原因"],
|
|||
|
|
"reviewNeeded": true,
|
|||
|
|
"nextAction": "建议明天复习本节，并重新回答主动回忆问题。"
|
|||
|
|
}
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```
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|
## 10. AI 对话页面
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### 10.1 需要 AI 对话页
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|
原因：
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1. 用户会天然期待 AI 产品能提问
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|
2. 知识库学习中，用户经常会有即时疑问
|
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|
|
3. 对话页可以提升产品感知价值
|
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|
|
4. 对话数据可以反向帮助判断用户困惑点
|
|||
|
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|
|||
|
|
### 10.2 对话页定位
|
|||
|
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|
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```text
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|
|
围绕当前知识库和当前学习内容的学习助手
|
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|
```
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|
|
|
|||
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|
它应该回答：
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|
- 这节内容是什么意思？
|
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|
- 我这个回答哪里不对？
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|
|
- 这个概念能不能举例？
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|
|
- 我应该怎么记？
|
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|
|
- 这个知识点和前面有什么关系？
|
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|
|
- 我下一步该怎么学？
|
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|
|
|
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|
|
### 10.3 对话页边界
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```text
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只能围绕当前知识库
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|
|
只能围绕学习主题
|
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|
|
不能承诺考试结果
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不能生成违规内容
|
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|
|
不能替代专业老师
|
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```
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|
|
|
|||
|
|
### 10.4 推荐快捷问题
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```text
|
|||
|
|
帮我解释这一节
|
|||
|
|
用更简单的话讲
|
|||
|
|
给我举个例子
|
|||
|
|
我哪里理解错了
|
|||
|
|
帮我总结重点
|
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|
|
生成一个复习问题
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
|
|||
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|
## 11. 页面结构
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|
### 11.1 第一版页面列表
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|
1. 启动页 / 欢迎页
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|
2. 登录页
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|
|
3. 语言与基础偏好页
|
|||
|
|
4. 学习方向选择页
|
|||
|
|
5. 学习路径页
|
|||
|
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6. 今日学习任务页
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7. 内容阅读页
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8. 主动回忆 / 笔记输入页
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9. AI 分析结果页
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10. AI 对话页
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11. 复习计划页
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12. 学习进度页
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13. 设置页
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14. 反馈页
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### 11.2 页面优先级
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**P0 必须做：**
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- 登录页
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- 学习方向选择页
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- 学习路径页
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- 今日学习任务页
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- 内容阅读页
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- 主动回忆 / 笔记输入页
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- AI 分析结果页
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- AI 对话页
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- 复习计划页
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**P1 建议做：**
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- 学习进度页
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- 设置页
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- 反馈页
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**P2 可以延后：**
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- 个人主页
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- 成就系统
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- 统计图表
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- 多知识库市场
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- 复杂搜索
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- 社群入口
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### 11.3 底部 Tab 设计
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```text
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学习 | 知识库 | AI助手 | 我的
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```
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- 学习：今日任务、复习计划
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- 知识库：学习路径和内容
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- AI 助手：围绕知识库的对话
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- 我的：学习进度、设置、反馈
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## 12. UI 风格
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### 12.1 设计关键词
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```text
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安静、清晰、克制、学习感、低干扰、Apple原生感、卡片式结构、适合长时间阅读
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```
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### 12.2 设计原则
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- 不做花哨视觉
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- 不做复杂动画
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- 不做社交信息流
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- 不做游戏化过重设计
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- 优先保证阅读体验
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- 优先保证学习任务清晰
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- 优先保证 AI 分析结果可理解
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## 13. MVP 功能清单
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### P0 必须完成
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1. Sign in with Apple 登录
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2. 多语言结构
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3. 一个学习方向
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4. 一个 7 天学习路径
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5. 内容阅读
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6. 主动回忆 / 笔记输入
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7. AI 分析
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8. 用户学习状态记录
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9. 复习建议
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10. AI 对话页面
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11. 反馈入口
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### P1 尽量完成
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1. 学习进度页
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2. 设置页
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3. 简单本地缓存
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4. 等待名单 / 内测入口
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5. 基础错误提示
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6. 基础 AI 调用日志
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### P2 暂时不做
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1. 支付
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2. 完整订阅权益
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3. 完整题库
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4. 完整知识库市场
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|
5. 社群
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6. 排行榜
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7. 成就系统
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8. 文件上传
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|
9. 复杂搜索
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10. 多端同步
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## 14. 后端需求
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### 第一版需要最小后端
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原因：
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1. 不能把 AI API Key 放在客户端
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2. 需要保存用户学习状态
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3. 需要保存 AI 分析结果
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4. 需要收集反馈
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5. 后续订阅权益需要后端基础
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### 第一版后端能力
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```text
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用户身份记录
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AI 请求代理
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学习记录保存
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AI 分析结果保存
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反馈提交
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等待名单
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基础日志
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```
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### 第一版不做的后端能力
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```text
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复杂权限系统
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管理后台
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内容管理系统
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支付系统
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订阅校验
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多端同步
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复杂推荐系统
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高并发架构
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```
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## 15. 核心实体
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```text
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User
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KnowledgeBase
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LearningPath
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Lesson
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LearningSession
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AIAnalysis
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ReviewTask
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Feedback
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```
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### ReviewTask
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```text
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|
ReviewTask
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├── id
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├── userId
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├── lessonId
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├── sourceSessionId
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├── reviewType
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├── scheduledAt
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├── completedAt
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└── status
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```
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|
### AIAnalysis
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```text
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AIAnalysis
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├── id
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├── userId
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├── sessionId
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├── inputText
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├── outputJson
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├── masteryScore
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├── weakPoints
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├── suggestions
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├── modelName
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├── createdAt
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└── costEstimate
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```
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## 16. AI Prompt 设计原则
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### Prompt 目标
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AI Prompt 不是为了生成漂亮文字，而是为了稳定产出结构化学习判断。
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Prompt 需要让 AI 输出：
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- 用户理解程度
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- 用户薄弱点
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- 用户表达问题
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- 下一步建议
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- 是否需要复习
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- 复习时间建议
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### 输出格式
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第一版要求 AI 尽量输出 JSON。如果 JSON 不稳定，后端需要做容错处理。
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### Prompt 边界
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AI 不允许：
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- 承诺考试结果
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- 给出绝对权威评分
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- 编造不存在的资料来源
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- 输出和学习主题无关的内容
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- 引导用户作弊
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## 17. 成功标准
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### 产品可用标准
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第一版必须做到：
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- 用户能登录
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- 用户能选择学习路径
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- 用户能完成一节学习
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- 用户能输入内容
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- AI 能返回分析
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- 系统能生成复习建议
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- 用户知道下一步该干什么
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### 验证成功标准
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第一轮验证目标：
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- 至少 10 个用户愿意试用
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- 至少 3 个用户完整走完学习闭环
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- 至少 3 条有效反馈
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|
- 至少 1 个用户表示愿意继续用
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|
- 至少 1 个用户表示未来愿意付费
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## 18. 当前不做清单
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- 完整公考题库
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- 完整课程体系
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- 完整知识库市场
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|
- 用户上传资料
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|
- 文件解析
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|
- 复杂笔记编辑器
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|
- 社交系统
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|||
|
|
- 打卡排行榜
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|||
|
|
- 支付订阅
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|
- Android
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|
- Web 学习端
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|
- Mac 正式版
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- B 端后台
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- 内容创作者后台
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## 19. 当前最大风险
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1. 产品范围继续膨胀
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2. AI 判断用户状态不稳定
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3. 用户不愿意主动输入内容
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4. 内容质量不足以支撑学习
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5. 用户认为 AI 分析不专业
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6. 方向还没验证就投入过多开发
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7. 登录、多语言、架构设计增加早期开发成本
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|
8. AI 对话页变成泛聊天，稀释产品定位
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|
## 20. 解决策略
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1. 登录只做 Apple 登录
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2. 多语言只做架构，不做完整翻译运营
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3. 知识库只做一个 7 天路径
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4. AI 对话只围绕当前知识库
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5. 学习状态模型先做基础版本
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6. 后端只做最小 API 和数据保存
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7. 不接支付
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8. 不做完整题库
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9. 不做完整知识库平台
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10. 14 天内必须产出可展示版本
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