1. 摘要
这是一个真实可跑的AI学习规划APP。从提出模糊需求，到和SOLO反复讨论、迭代、修bug，最终做成自己每天都在用的产品。开发过程中，SOLO和我一起梳理了知识追踪、因果推理、强化学习路径规划等前沿教育AI技术，并将其中可行、有用的部分工程化落地到了移动端。系统现在跑在我手机里，用智谱送的免费token做测试，核心功能完整闭环。
2. 真实场景与需求
我是用户本人
我给自己做的。没有复杂的需求调研，就是高三备考时最真切的感受：面对海量知识点无从下手，刷题效率低下，“不知道今天该学什么”。
做完之后发现，这套工具对乡村教育更有用
一个乡村老师可能面对几十上百个学生，根本做不到个性化诊断。AI可以补位——拍照就能分析薄弱点、推荐针对性任务，而且端侧推理不依赖网络，偏远地区也能用。
3. 解决方案
不是又做了一个刷题工具，而是一个AI学习教练：
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拍照诊断：多模态识别试卷 → 自动判定正误 → 归类错题 → 更新知识点能力分
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精准定位弱点：每个知识点输出0-100分能力评估，红色弱项直接标出来
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每日任务推荐：根据薄弱程度+高考考频+当前能量值，自动排优先级
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能量管理系统：状态差时自动减负，避免“硬撑低效”
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全本地数据存储：隐私不出手机，离线完全可用
它不代劳做题，只做诊断和规划。
4. 用SOLO实现的过程（真实迭代记录）
我最初的需求只有几十个字，大概说了一下想做什么。
阶段一：从模糊想法到可运行框架
SOLO帮我切了产品边界（只做规划不做解题），建议了技术栈（Kotlin + Room + MVVM），生成了初始项目结构。第一版很糙，只有一个首页加空任务列表，但它能跑——骨架搭起来了。
阶段二：一个bug接着一个bug
框架能跑只是开始。真正折磨人的是细节：
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能力分计算：第一版经常溢出100或跌到负数
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时间衰减逻辑：跨多周期重复衰减，分数跌穿
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能量环颜色联动：数值变了但UI没反应，LiveData观察写错了
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任务滑动手势：快速连续滑动、滑一半取消……边缘情况层出不穷
每次都是：发现bug → 贴日志给SOLO → 给方案 → 改完跑通 → 追问“还有没有隐患”。有些问题一轮过，有些来回三四轮。印象最深的一次：SOLO指出熔断逻辑少了“连续两天效率低于50%”的触发条件，补上后整个能量系统才算完整。
阶段三：AI识别翻车，换方案
我用智谱送的免费token测试，发现手写试卷识别不准、网络超时报错体验很差。于是：
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加了多API切换模块（智谱/通义千问/百度文心/自定义key都能接）
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一家不行换另一家，用户可自主选择
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网络失败时本地降级，支持手动录入兜底
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阶段四：科研深入——SOLO帮我找到了理论依据
做到一半，我意识到有些基础问题需要理论支撑：能力分到底怎么算才能反映真实掌握程度？任务排序凭什么说这个比那个优先？
我把这些问题抛给SOLO，它帮我梳理了学术界的前沿成果：
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知识追踪：SOLO指出传统的DKT用LSTM捕捉长序列有局限，建议参考2025年提出的Transformer知识追踪方向和2026年AAAI的神经符号知识追踪方法，既提升准确率又能解释“为什么判定为不会”
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认知诊断：在能力分计算上，SOLO建议引入四参数项目反应理论（4PL-IRT），并结合答题时间惩罚因子来筛除“蒙对”的猜测行为
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因果知识网络：针对“学生连续答错但无法定位根因”的痛点，SOLO推荐参考反事实推理框架，让系统输出“如果下次想答对，应该先巩固哪个前置知识点”的可操作建议
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学习路径规划：我最初的排任务逻辑是一个简单贪心策略，SOLO指出局部最优≠全局最优，引导我参考基于强化学习的最优路径搜索方法
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遗忘曲线优化：在能量管理的固定衰减规则被批评“太死板”后，SOLO关联了2026年Nature Neuroscience关于奖励间隔驱动记忆巩固的研究，帮助我升级为更智能的认知负荷调节引擎
这些研究不是装饰品。每一条我都和SOLO反复讨论“能不能落地”“移动端跑不跑得动”“对普通学生有没有真实帮助”，然后才决定要不要整合进去。
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阶段五：打磨到“自己真用”
迭代多轮后，闭环跑通了。现在它就在我手机里，已经用了两周多。剩下的小bug后续慢慢修，不影响日常使用。
这是我给自己做的第一个从想法到能跑、到每天在用的AI产品。
5. SOLO协作总结
下表概括了SOLO在我整个开发过程中的实际贡献：
阶段 我的输入 SOLO的输出 搭框架 模糊需求描述 技术栈建议、项目结构、初始骨架代码 修bug 错误日志、症状描述 定位问题、给出修复方案、提醒关联隐患 API切换 识别准确率低、超时报错 多API调度模块方案、本地降级逻辑 科研关联 基础问题（能力分怎么算合理） 关联国际顶会成果、解释选型优劣、帮助落地评估 代码审查 核心模块代码片段 性能优化、内存泄漏风险、边界条件缺失提醒 成果展示https://wwbgx.lanzouw.com/iJ6ZK3o3tseh 密码:7hpo
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7. 关于公益赛道
我起初只是解决自己的问题。但做完后意识到：这套工具对乡村学生和老师可能更有价值。
一个乡村老师面对几十上百个学生，根本做不到个性化诊断。AI可以补这个位。而且系统支持端侧推理、数据全本地存储，偏远地区不依赖网络也能用。
如果后续有机会对接跳跳糖员工公益的真实场景，我很愿意将它适配到乡村教学的实际需求中去。
如果你是一线教师、教育公益从业者，或对这个方向有想法，欢迎评论区或私信联系。
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