tupingr
e3f4af9c0c
- 总体架构：新增打印/图像预处理/双飞轮/三环境部署 - 技术选型：调整决策理由（Coze沙盒自动化测试），新增Sharp+PDFKit - 数据模型：新增code/role/question_type+print_tasks+audit_logs，ID+code并存 - 模块设计：新增Image/Print模块，推荐两阶段匹配（关键词粗筛→AI精排） - PRD：目标用户扩展为学生+家长，新增PDF打印，年级聚焦小初，图像预处理流程 - ADR-010：题库抽象层Adapter Pattern Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
473 lines
18 KiB
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# ErrLens 产品需求文档
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> 版本: v0.4.0 | 状态: 已锁定 | 作者: Arch AI | 最后更新: 2026-05-26（旧架构合并）
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## 1. 产品定位
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### 1.1 一句话描述
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ErrLens 是一款面向小学初中学生的 **AI 错题本**，帮助学生或家长拍照录入错题、自动归类分析、输出 PDF 练习、获得针对性练习推荐。
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### 1.2 核心价值
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传统错题本需要学生手动抄题、自己分类、凭感觉复习。ErrLens 将这些步骤交给 AI：
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- **录入**: 拍照即可，AI 自动识别题目、答案、学科
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- **分析**: AI 诊断错误原因（知识点欠缺/粗心/审题偏差），汇总薄弱点
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- **推荐**: 基于错题模式，从题库中匹配同类题目，针对性巩固
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### 1.3 核心飞轮（人机协同版）
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AI 识别不可能 100% 准确（尤其手写体），飞轮不能建立在"AI 完美识别"的假设上。正确模型是：
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拍照录入错题
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→ AI 识别 + 置信度评估（识别、分类、知识点标注各带分数）
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→ 高置信度字段自动填充，低置信度字段高亮提示用户确认
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→ 用户修正/确认后入库（人工校验过的数据才是"干净数据"）
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→ 干净数据 → AI 分析错误原因 → 识别薄弱知识点
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→ 推荐同类练习 → 更多错题数据 → 修正记录积累
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→ 反馈训练（P02 阶段：用"AI 识别 vs 用户修正"的 delta 微调模型）
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**关键认知**：
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- AI 识别结果不是"答案"，是"草稿"——用户确认前不进入分析管道
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- 用户每一次修正都是**免费的标注数据**，是训练 P02 自有模型的核心资产
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- 飞轮飞起来靠的不是 AI 一开始有多准，而是用户修正成本有多低
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### 1.4 竞品差异化
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| 维度 | 传统错题本 App | ErrLens |
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| 录入方式 | 手动输入/拍照 OCR | AI 识别 + 置信度标注 + 用户修正 |
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| 分析深度 | 按学科/章节归类 | 知识点粒度 + 错误原因诊断 |
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| 推荐逻辑 | 随机/按章节 | 基于错题模式的个性化推荐 |
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| 数据飞轮 | 无 | 用户修正数据反哺模型训练 |
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## 2. 目标用户
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### 2.1 核心用户画像
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| 画像 | 描述 | 核心需求 |
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| **小初高学生** | 10-18 岁，有日常作业和考试，可自己操作也可家长代操作 | 快速录入、自动整理、考前针对性复习 |
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| **家长** | 关注孩子学习状况，代孩子拍照整理、打印练习题 | 查看分析报告、了解进步轨迹、错题打印 |
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| **老师（扩展）** | 管理班级，了解全班错题分布 | 班级错题统计、教学重点调整 |
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### 2.2 MVP 阶段聚焦
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- **P0**: 小初高学生 + 家长（均可操作，交互低门槛年轻化）
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- **P1**: 学习报告、练习推荐
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- **Phase 3+**: 老师端
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## 3. 功能需求
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### 3.1 MVP 功能清单 (Phase 2)
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| 模块 | 功能 | 优先级 | 说明 |
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| **错题录入** | 拍照录入 | P0 | 拍照 → 图像预处理 → AI 识别题目+答案+学科 |
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| | 手动录入 | P0 | 文字输入兜底方案 |
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| | 批量导入 | P2 | 从试卷照片一次识别多道题 |
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| **错题管理** | 错题列表 | P0 | 按时间/学科/知识点筛选 |
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| | 错题详情 | P0 | 题目、错误答案、正确答案、分析 |
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| | 错题编辑 | P1 | 修正 AI 识别结果 |
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| **AI 分析** | 错误原因诊断 | P0 | 标注错误类型（知识点/粗心/审题） |
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| | 薄弱点汇总 | P0 | 按知识点统计薄弱程度 |
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| | 学习报告 | P1 | 周/月度错题趋势报告 |
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| **练习推荐** | 同类题推荐 | P1 | 关键词+Jaccard 粗筛 → AI 精排 |
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| | 智能组卷 | P2 | 自动生成针对性练习卷 |
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| **错题打印** | PDF 输出 | P0 | 选题 → 生成 PDF → 下载（24h 有效） |
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| **用户系统** | 注册/登录 | P0 | 微信授权登录 |
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| | 个人资料 | P1 | 年级（小初）、学科设置 |
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| | 学科管理 | P1 | 添加/切换学科 |
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### 3.2 功能详情
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#### 3.2.1 拍照录入（P0 核心流程）
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```
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拍照 → 裁剪/确认 → 图像预处理 → AI 识别 → 置信度评估 → 确认/修正 → 保存
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│
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├─ 透视校正（手动框4角）
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├─ CLAHE 增强（光照归一化）
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└─ 笔迹去除（红/蓝笔HSV自动去除）
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↓
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提取: 题目文本、学科、知识点、错误答案
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每个字段附带 confidence: 0.0-1.0
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↓
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高置信(>0.9): 绿色标记，自动采纳
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中置信(0.7-0.9): 黄色标记，建议检查
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低置信(<0.7): 红色标记，提示手动确认
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↓
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用户修正 → 修正字段记录到 correction_log
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原始 AI 结果 + 用户修正值 一并入库
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```
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**置信度分字段展示**:
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- OCR 文本置信度（手写体通常更低）
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- 学科分类置信度
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- 知识点标注置信度
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- 错误类型诊断置信度
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每个字段独立展示置信度，用户可逐个修正。低置信度字段高亮提示，不阻塞整体流程（用户可跳过修正，但数据标记为 unverified）。
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**交互要点**:
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- 拍照后展示识别结果，低置信度字段红色高亮
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- 点击任意 AI 识别结果可进入编辑态修正
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- 识别中展示 loading 动画（预期 3-5 秒）
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- 支持从相册选择已有截图/照片
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- "正确答案"字段独立，可留空（学生可能还不知道正确答案）
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**AI 能力需求**:
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- OCR 文字识别（手写体 + 印刷体）
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- 学科分类（数学/语文/英语/物理/化学/生物/地理/历史/政治）
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- 知识点标注（如"二次函数"、"定语从句"）
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- 题目结构提取（题干/选项/答案区）
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#### 3.2.2 错题列表（P0）
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**列表视图**:
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- 默认按时间倒序
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- 筛选器：学科、知识点、时间范围、错误类型
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- 每项展示：题目缩略图、学科标签、知识点标签、录入日期
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- 搜索：按题目关键词搜索
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**分组视图**:
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- 按知识点分组（展示每个知识点的错题数量和掌握度）
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- 按学科分组
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#### 3.2.3 AI 分析（P0）
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**单题分析**:
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- 错误类型分类：知识点欠缺 / 粗心失误 / 审题偏差 / 概念混淆
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- 关联知识点（可能有多个）
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- 难度评估：基础 / 中等 / 拔高
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**汇总分析**:
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- 薄弱知识点排序（按错误频率和严重程度）
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- 错误类型分布饼图
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- 学科间对比
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#### 3.2.4 错题打印/PDF 输出（P0）
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**打印流程**:
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```
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选题（错题列表中勾选）→ 生成 PDF → 预览 → 下载 → 自行打印
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```
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**PDF 排版优先级**:
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1. 结构化内容（题库匹配的题目，文字+公式清晰排版）
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2. 增强图片（经 CLAHE+笔迹去除处理后的图片）
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3. 原始图片（无匹配时兜底）
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**交互要点**:
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- 错题列表页支持多选模式（勾选要打印的题目）
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- PDF 生成中展示进度（预计 5-10 秒）
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- 生成后预览页支持手势缩放
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- 下载链接 24 小时有效，过期自动清理
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- 支持分享到微信（发送 PDF 文件给家长/老师）
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#### 3.2.5 练习推荐（P1）
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**推荐逻辑**:
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1. 基于薄弱知识点权重排序
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2. 匹配题库中同知识点、同难度题目
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3. 优先推荐"高频易错"题型
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4. 已掌握的题目降低推荐权重
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**推荐展示**:
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- 每日推荐: 3-5 道针对性练习
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- 自定义练习: 选择知识点 + 数量，一键生成
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### 3.3 数据质量与人机协同修正
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#### 3.3.1 核心设计原则
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**用户每次修正都是免费的标注数据。** 这是 ErrLens 相对于纯 AI 方案的核心壁垒。
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- AI 识别是"草稿"，不是"答案"
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- 用户确认前的数据不进入分析和推荐管道
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- 修正记录（AI 输出 vs 用户修正）是 P02 自研模型的核心训练数据
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#### 3.3.2 数据校验状态机
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```
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AI 识别完成
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│
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▼
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┌────────────────┐
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│ raw │ 原始 AI 识别结果，未确认
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│ 进入错题列表 │ 仅对用户可见，不参与分析
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│ 不可用于推荐 │
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└───────┬────────┘
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||
│ 用户查看/修正
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▼
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┌────────────────┐
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│ reviewed │ 用户已确认/修正
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│ 参与薄弱点分析 │ 所有字段经人工校验
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│ 参与练习推荐 │
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└───────┬────────┘
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||
│ 用户再次修正
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||
▼
|
||
┌────────────────┐
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│ corrected │ 用户二次修正（覆盖上次）
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||
│ 分析/推荐更新 │
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└────────────────┘
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```
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**关键规则**:
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- `raw` 状态的错题仅用户自己可见，不计入 AnalysisReport
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- 从 `raw` → `reviewed` 的最小操作：用户至少查看一次并点击"确认"按钮（批量确认支持）
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- 从 `reviewed` → `corrected`：用户主动编辑了 AI 识别的字段
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- 30 天后仍为 `raw` 的错题标记为 `stale`，系统定期提醒用户确认
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#### 3.3.3 置信度分字段评估
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AI 对每个字段独立输出置信度 [0.0-1.0]：
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| 字段 | 影响因素 | 典型置信度 |
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|------|----------|-----------|
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| 题目文本 (question_text) | 手写体 vs 印刷体、图片清晰度 | 印刷体 0.9+，工整手写 0.7-0.9，潦草手写 0.5-0.7 |
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| 学科分类 (subject_id) | 题目文本中的关键词密度 | 数学符号明显的题 0.9+，文科主观题 0.6-0.8 |
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| 知识点标注 (knowledge_points) | 知识树覆盖度、题干关键词匹配 | 主流知识点 0.8+，冷门知识点 0.5-0.7 |
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| 错误类型 (error_type) | 错误答案与正确答案的对比清晰度 | 有正确答案时 0.8+，无正确答案时 0.5-0.7 |
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| 正确答案 (correct_answer) | AI 是否能看到标答区域 | 扫描的试卷答案区 0.9+，纯题目照片 0.5-0.7 |
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#### 3.3.4 修正记录 (Correction Log)
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每次用户修正，记录原始 AI 值和用户修正值：
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```json
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{
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"error_item_id": "uuid",
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"field": "knowledge_points",
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"ai_value": [1021], // AI 识别：顶点坐标
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"user_value": [1022], // 用户修正：图像性质
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"ai_confidence": 0.72,
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||
"corrected_at": "2026-05-26T10:30:00Z"
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||
}
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```
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**用途**:
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1. **即时**: 修正后立即更新错题数据，参与分析和推荐
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2. **分析**: 统计各字段修正率，识别 AI 薄弱环节（哪个学科/知识点修正率最高）
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3. **训练 (P02)**: AI 识别 vs 用户修正的 delta 是微调自有模型的核心训练数据
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#### 3.3.5 交互策略
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**确认界面分级提示**:
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| 置信度区间 | 视觉标记 | 交互行为 |
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|-----------|---------|---------|
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| > 0.9 | 绿色边框 | 默认展示，无需操作 |
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| 0.7 - 0.9 | 黄色边框 + 虚线 | 建议点击查看 |
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| < 0.7 | 红色边框 + 闪烁 | 弹提示建议手动修正 |
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| — | 无 AI 结果 | 空白输入框，用户手动填写 |
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**批量确认**: 多道题一起拍照后，在列表页支持批量"一键确认"，降低确认摩擦。
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**修正激励**: 未来（Phase 3）可引入修正积分/成就，鼓励学生认真修正（干净数据=更好的推荐=对自己有用）。
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## 4. 非功能需求
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### 4.1 性能
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| 指标 | 目标值 |
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|------|--------|
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| 小程序首屏加载 | < 2s |
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| AI 识别响应 | < 5s（拍照→结果展示） |
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| 列表滚动 | 60fps，虚拟列表 |
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| 图片上传 | < 3s（压缩后 < 500KB） |
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| API 响应 | P95 < 200ms |
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### 4.2 安全
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- 微信授权登录，不存储密码
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- 用户错题数据隔离，API 层鉴权
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- 图片上传签名 URL，防恶意上传
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- 敏感信息（姓名、学校）传输加密
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### 4.3 兼容性
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- 微信小程序基础库 ≥ 3.0
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- iOS 14+ / Android 8+
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- 屏幕适配：375-428px 逻辑宽度
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### 4.4 可用性
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- 核心流程（拍照→保存）不超过 3 步
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- 关键操作有明确反馈（loading/成功/失败）
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- 网络异常时有缓存兜底和重试提示
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- 首次使用有引导（不强制）
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## 5. 数据模型（高层）
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### 5.1 核心实体
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```
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User (用户)
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- id, nickname, avatar, grade, created_at
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Subject (学科)
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- id, name, icon
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KnowledgePoint (知识点)
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- id, name, subject_id, parent_id (树形结构)
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ErrorItem (错题)
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- id, user_id, subject_id
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- image_url (原始图片)
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- question_text (题目文本，AI 提取)
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||
- wrong_answer (错误答案)
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||
- correct_answer (正确答案，可选)
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- knowledge_points[] (关联知识点)
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- error_type (错误类型)
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- difficulty (难度)
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- verification_status: raw | reviewed | corrected | stale
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- ai_confidence: JSONB（各字段的 AI 置信度）
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- note (学生备注)
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- created_at, updated_at
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CorrectionLog (修正记录) [P02 训练数据]
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- id, error_item_id, field_name
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- ai_value (AI 原始值)
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- user_value (用户修正值)
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||
- ai_confidence (该字段置信度)
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- corrected_at
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||
AnalysisReport (分析报告)
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- id, user_id
|
||
- period (week/month)
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- weak_points[] (薄弱知识点+权重)
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||
- error_type_distribution
|
||
- trend (进步/退步/持平)
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||
- generated_at
|
||
|
||
PracticeRecommendation (练习推荐)
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||
- id, user_id
|
||
- knowledge_points[]
|
||
- questions[] (推荐的题目)
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||
- generated_at
|
||
|
||
PrintTask (打印任务)
|
||
- id, user_id
|
||
- error_item_ids[]
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||
- output_mode: pdf
|
||
- file_url, expires_at
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||
- created_at
|
||
```
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### 5.2 MVP 阶段简化
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- KnowledgePoint 使用预设知识树（非 AI 自动生成）
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- 题库推荐初期使用外部题库 API，后续自建
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- 分析报告先做单题分析，汇总报告 P1
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- **CorrectionLog MVP 即入库，但 P02 阶段才用于训练**
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- **AnalysisReport 仅统计 verification_status != raw 的错题**
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## 6. 用户旅程
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### 6.1 核心旅程：首次使用
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```
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1. 打开小程序 → 微信授权登录
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2. 设置年级 + 学科（初中二年级 + 数学）
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3. 进入首页 → 看到空状态：「还没有错题，拍一张吧」
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4. 点击拍照按钮 → 拍摄一道错题 → AI 识别中（3-5s）
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5. 确认识别结果 → 「分析完成！这道题是【二次函数-顶点坐标】没掌握」
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||
6. 回到首页 → 错题列表出现第一条记录
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||
7. 底部「薄弱点」tab → 看到第一个薄弱知识点标记
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||
```
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||
### 6.2 核心旅程：日常使用
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||
|
||
```
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1. 每天做完作业 → 打开 ErrLens
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2. 拍照录入 2-3 道错题
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||
3. 查看 AI 分析：「今天主要是计算粗心」
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||
4. 周末 → 收到推送：「本周薄弱点是【全等三角形判定】，已生成针对性练习」
|
||
5. 完成推荐练习 → 错题本记录更新
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||
```
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## 7. 项目分期
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| 阶段 | 范围 | 交付物 |
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|------|------|--------|
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| Phase 1 (当前) | 基础搭建 | 协作框架、脚手架、信息架构 |
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| Phase 2 (MVP) | 核心闭环 | 拍照录入 + 错题管理 + AI 分析 + 用户系统 |
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| Phase 3 | 功能完善 | 练习推荐 + 学习报告 + 家长端 + P02/P03 启动 |
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| Phase 4 | 打磨发布 | 性能优化 + 安全审计 + 上线准备 |
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||
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## 8. MVP 验收标准 (Phase 2)
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- [ ] 用户可以微信授权登录
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- [ ] 用户拍照后 5 秒内看到识别结果（含置信度标注）
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- [ ] 图像预处理管线完整运行（透视校正+增强+笔迹去除）
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- [ ] 低置信度字段红色高亮，用户可逐字段修正
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- [ ] 用户可以批量确认多道错题
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- [ ] 用户可以在错题列表中按学科、校验状态筛选
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||
- [ ] AI 可以诊断错误原因并关联知识点
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- [ ] 用户可以查看薄弱点汇总（仅统计 reviewed 及以上状态）
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||
- [ ] 用户可以勾选错题生成 PDF 并下载（24h 有效）
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- [ ] PDF 排版清晰度满足打印标准（300DPI）
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||
- [ ] 核心流程有完整的 loading/成功/失败反馈
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- [ ] 置信度 UI 分级显示（绿/黄/红）正确运行
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- [ ] `raw` 状态的错题不参与分析和推荐
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## 9. 风险与假设
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### 9.1 关键假设
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1. AI OCR 对手写体的识别率能达到可用水平（>70% 即满足 MVP，用户修正兜底）
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2. 用户愿意在拍照后花 10-20 秒确认/修正 AI 识别结果
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3. 学生/家长愿意每天花 2-3 分钟录入错题
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4. 微信小程序审核能通过教育类目
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5. 题库资源可获取（合作或爬取）
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### 9.2 主要风险
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| 风险 | 影响 | 缓解措施 |
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|------|------|----------|
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| AI 识别准确率不足 | 用户不信任，放弃使用 | **架构层面：置信度分层 + 用户修正闭环，AI 定位为"草稿"而非"答案"；MVP 优先优化印刷体 OCR** |
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| 用户修正率低（不确认 raw 数据） | 飞轮无数据可用 | 批量确认降低摩擦；定期提醒 stale 数据；确认操作设计为一次点击 |
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| 修正数据质量差（用户胡乱修正） | 训练数据被污染 | 修正记录对比 AI 值，异常修正（如学科从数学改体育）标记审查 |
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| 图像预处理管线复杂度高 | 开发周期延长 | 模块化降级策略：任何模块失败不阻塞整体流程；Coze 沙盒中重新调优参数 |
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| 题库内容不足 | 推荐功能无法上线 | 先接入第三方题库 API |
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| 增长缓慢 | 飞轮无法启动 | 考虑学校/班级团购模式 |
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| 小程序审核受限 | 无法发布 | 优先微信小程序，H5 兜底 |
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## 10. 待决策事项
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以下事项需要人类确认后锁定：
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- [x] 题库来源：**两者都要**。自有本地题库（PDF 手动录入）提供差异化内容，作业帮 API 冷启动兜底。架构需支持多题库源抽象层。
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- [x] AI 能力来源：**分层使用**。Coze SDK 做测试/验证，其他 AI 做 Coding 实现，Claude 做架构设计。各角色可交叉协作，不僵化绑定。
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- [x] 用户体系：**MVP 仅微信小程序登录**。增长模式：已有用户/老师/机构通过扫码分享注册，形成用户群的**树状结构**（邀请链）。架构需支持邀请关系建模。
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- [x] 商业化方向：**基础免费 + 会员**。MVP 阶段全功能免费（积累用户），会员功能在 Phase 3 设计。架构预留能力开关。
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- [x] 首发学科：**数学 + 英语**。两个学科同时首发，知识树需覆盖数学和英语两套知识体系。
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*PRD 状态: 草案 → 已锁定（v0.3.0，5 项决策已确认）*
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