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# AI智能学习系统功能清单（结构化版）
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## 一、学生端（微信小程序）
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| 序号 | 模块 | 功能点 | 详细描述 |
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| 1 | 账号与登录 | 多方式登录 | 微信一键登录/手机号+验证码登录；年级/班级信息绑定；登录态校验与提示 |
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| 2 | 资料与作业上传 | 机构作业接收 | 查看教师发布的班级作业/学习资料；按学科、年级分类展示 |
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| 3 | 资料与作业上传 | 多形式上传 | 拍照上传（裁剪/旋转/增强）；文件上传（PDF/Word/图片）；手动录入答题 |
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| 4 | 资料与作业上传 | 双模式批改 | 绑定机构作业批改；自主任意作业批改 |
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| 5 | 作业处理 | 批改结果查看 | 客观题+主观题批改结果展示；生成知识点/薄弱项/学习趋势报告 |
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| 6 | 作业处理 | 作业评分与等级展示 | 展示作业得分、超越同学比例、答题用时、质量评级（A/B/C） |
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| 7 | 错题本 | 错题归集管理 | 机构作业/自主练习错题自动收录；按学科/知识点/错因分类；筛选/搜索/收藏 |
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| 8 | 错题本 | 错题关联学习 | 点击错题自动关联知识点讲解课程 |
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| 9 | 错题本 | 错题状态管理 | 错题按待学习/复习中/已掌握状态分类；支持按错因类型筛选 |
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| 10 | 错题本 | 错题复习次数统计 | 记录每道错题复习次数，展示复习轨迹 |
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| 11 | 错因分析 | 错因可视化 | 个人错因分布饼图/柱状图 |
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| 12 | 错因分析 | 细维度错因拆解 | 展示审题不清、计算失误、概念模糊等具体错因及优化建议 |
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| 13 | 举一反三训练 | AI变式题生成 | 基于单题错题生成同类变式题；梯度难度练习 |
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| 14 | 举一反三训练 | 在线答题批改 | 提交后自动批改；实时错因提示 |
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| 15 | 费曼学习法 | 错题重做 | 变式题后进入错题重做；错误时自动关联知识库课程 |
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| 16 | 费曼学习法 | 语音讲解 | 1-3分钟讲解录制；预览/重录/提交；提供讲解规范 |
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| 17 | 费曼学习法 | 讲解评估 | 知识/逻辑/表达/迁移多维度评分；通过/未通过+改进建议 |
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| 18 | 复习计划 | 艾宾浩斯提醒 | 复习日历+节点提醒；个性化复习任务推送 |
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| 19 | 复习计划 | 复习内容匹配 | 自动关联复习要点课程 |
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| 20 | 个性化推荐 | 学习内容推荐 | 首页推送薄弱知识点微课/专项训练/同类错题 |
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| 21 | 学习激励 | 成长轨迹展示 | 知识点掌握度曲线/错因减少趋势；学习勋章/打卡/时长统计 |
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| 22 | 学习激励 | 成长指标量化 | 展示努力指数、进步率、学习韧性等量化指标 |
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| 23 | 学习激励 | 连续打卡统计 | 记录连续学习天数，展示打卡 streak |
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| 24 | 消息通知 | 学习提醒 | 作业/复习/批改/推荐内容提醒；消息列表已读/删除 |
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## 二、教师端（Web）
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| 序号 | 模块 | 功能点 | 详细描述 |
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| 1 | 账号鉴权 | 教师登录校验 | 账号密码/验证码登录；生成 Token；登录日志记录 |
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| 2 | 班级与学员管理 | 班级管理 | 班级创建/编辑/解散；批量导入/导出学员 |
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| 3 | 班级与学员管理 | 学员管理 | 学员信息增删改；班级绑定/解绑；状态管理 |
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| 4 | 作业与资料发布 | 资料发布 | 上传课件/习题/文档；按班级推送 |
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| 5 | 作业管理 | 作业批改 | AI自动批改+教师复核；批改结果存储/查询/导出 |
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| 6 | 学情分析 | 学员档案 | 聚合作业/错题/讲解/复习数据；生成个人学习档案 |
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| 7 | 学情分析 | 班级学情 | 成绩/知识点/错因统计；进度排名/热力图 |
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| 8 | 学情分析 | 班级能力层级可视化 | 展示班级知识点掌握度、认知能力层级分布 |
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| 9 | 教学干预 | 讲解点评 | 查看学生语音讲解；文字/语音点评与评分 |
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| 10 | 教学干预 | 教学建议 | AI生成教学建议；周/月报表生成导出 |
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## 三、机构端（Web）
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| 序号 | 模块 | 功能点 | 详细描述 |
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|---|---|---|---|
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| 1 | 管理员鉴权 | 高权限登录 | 管理员账号校验；生成高权限 Token；操作日志审计 |
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| 2 | 用户管理 | 教师管理 | 账号创建/编辑/禁用；批量导入/导出 |
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| 3 | 用户管理 | 学员管理 | 全机构学员统一管理；跨班级/跨校区调配 |
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| 4 | 用户管理 | 权限配置 | 校长/教务/教师角色权限自定义；分级管控 |
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| 5 | 数据可视化 | 全机构数据 | 校区/年级/学科汇总；运营仪表盘展示 |
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| 6 | 标准化管理 | 教学规范 | 批改/错因/复习计划标准统一 |
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| 7 | 标准化管理 | 知识库规范 | 分类/标签/内容格式统一 |
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| 8 | 质量监控 | 教学监控 | 教师/学员数据异常预警 |
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| 9 | 质量监控 | 内容监控 | 课程合规性审核；违规预警处理 |
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| 10 | 质量监控 | 质量报表 | 教学质量/学习效果报表导出 |
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| 11 | 决策支持 | 数据分析 | 趋势分析/瓶颈识别 |
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## 四、公共支撑层：知识库
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| 序号 | 模块 | 功能点 | 详细描述 |
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|---|---|---|---|
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| 1 | 课程基础管理 | 课程存储 | 图文/PDF/视频多格式存储；学科→年级→知识点分类 |
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| 2 | 课程基础管理 | 课程标签 | 自动/手动打标签；全机构标签统一 |
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| 3 | 内容检索 | 智能匹配 | 错题→知识点课程关联；关键词/错因检索 |
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| 4 | 内容生成 | 题目生成 | 基础/变式/拓展题生成；按难度/题量定制 |
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## 五、公共支撑层：个性化推荐算法
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| 序号 | 模块 | 功能点 | 详细描述 |
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|---|---|---|---|
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| 1 | 学员画像 | 多维度画像 | 基础：年级/学科/班级；学习：错题/错因/通过率；行为：学习偏好/习惯 |
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| 2 | 推荐策略 | 内容推荐 | 错题→知识点+变式题；错因→专项训练；遗忘节点→复习内容 |
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| 3 | 效果优化 | 算法优化 | 收集学习反馈；动态调整权重；统计推荐效果 |
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## 六、与 `init` 表结构 + `docs/architecture` 架构流转对齐分析
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### 6.1 模块级覆盖评估
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| 功能域 | 架构流转对应 | 当前数据落点（init/pg） | 覆盖结论 | 说明 |
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| 组织与鉴权 | `modules/00-组织与权限上下文/*`，系统架构「认证与用户中心」 | `upms.tb_sys_*`、`auth.tb_auth_*` | 已覆盖 | 租户/组织/RBAC/登录审计链路完整 |
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| 课程学习与知识点 | `modules/01-课程学习/*`，系统架构「课程与内容服务」 | `course.cl_*` | 已覆盖 | 课程-章节-课时-知识点-学习会话/进度已落表 |
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| 习题与作业 | `modules/02-习题与作业/*`，多角色流转 P2 | `homework.hw_*` + `upms.tb_sys_file` | 已覆盖 | 出题、组卷、发布、提交、附件引用链路完整 |
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| 批改与反馈 | `modules/03-批改与反馈/*`，多角色流转 P3/P7 | `grading.gd_*` | 部分覆盖（有实现差异） | 核心能力已落地，但与架构 ER 命名/拆表不完全一致 |
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| 错题本与复习计划 | 多角色流转 P4 | `grading.gd_wrong_question`、`grading.gd_review_plan` | 已覆盖 | 错题沉淀、复习计划、复习次数有落点 |
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| 站内信提醒 | 多角色流转 D7，03 模块站内信链路 | `upms.tb_sys_message`、`upms.tb_sys_message_recipient` | 已覆盖 | 支持 `content_object_id` + `web_jump_url` 跳转链路 |
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| 学习激励/成就 | 系统架构「学习激励」能力 | `achievement.ac_*` | 已扩展 | 超出原架构图细粒度，具备成就定义/发放/进度 |
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| AI知识库与检索 | 系统架构「Python AI处理层」「知识库/题库」 | `ai.tb_ai_knowledge_graph`、`ai.tb_ai_vector_*`、`ai.tb_ai_retrieval_log` | 已扩展 | 图谱+向量检索能力具备，支持 RAG 基础设施 |
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| 个性化推荐 | 多角色流转 P5，系统架构「画像与推荐策略」 | 仅间接依赖 `grading/course/ai`，缺独立推荐域表 | 部分覆盖 | 缺推荐结果、曝光点击、反馈回流等闭环数据 |
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| 教学运营监控 | 系统架构「质量监控/运营分析」 | 主要依赖 upms 消息与业务表；缺独立质控事实表 | 部分覆盖 | 可查询但难做稳定报表与规则预警闭环 |
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### 6.2 当前缺失项（功能清单有诉求，但表结构/流转未完全落地）
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| 缺失能力 | 当前现状 | 建议补充 |
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|---|---|---|
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| 班级实体与班级成员关系 | 目前主要依赖 `dept`/`target_ref_id` 间接表达 | 新增班级主表、班级成员表、班级-课程关联表 |
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| 费曼语音讲解全链路 | 仅有教师点评和文件能力，缺“讲解提交/评估”专表 | 新增讲解记录、讲解评估、讲解维度评分明细表 |
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| AI变式题生成可追踪 | 无“变式题生成任务/来源错题/生成结果”结构 | 新增变式题任务表、变式题结果表、题源映射表 |
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| 推荐反馈回流闭环 | 缺推荐结果曝光/点击/完成反馈事实表 | 新增推荐任务、推荐结果、用户反馈与效果统计表 |
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| 学习激励行为明细 | 有成就域，但缺打卡 streak/努力指数原始行为表 | 新增学习打卡流水、学习时长明细、成长指标快照表 |
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| 机构质量监控与内容合规 | 清单有诉求，缺独立事件与处置记录 | 新增质量监控事件表、内容审核表、处置流程表 |
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| 周/月报表可追溯快照 | 现可临时聚合，缺报表固化快照 | 新增学情报表快照表、报表任务执行日志表 |
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### 6.3 需修正项（`docs/architecture` 与 `init` 不一致）
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| 修正点 | 架构图当前表达 | `init` 实际实现 | 建议 |
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|---|---|---|---|
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| 批改结果拆表方式 | 03 ER 使用 `gd_objective_score` + `gd_subjective_review` | 采用统一表 `grading.gd_answer_grade`（含 `grade_mode`/`grade_status`） | 更新 ER 图为统一批改结果模型，减少实现偏差 |
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| 批改规则集实体 | 03 ER 有 `gd_grading_rule_set` | 当前无对应表，策略主要在 `hw_paper.grading_policy_json` 与服务层 | 二选一：补规则集表，或在 ER 中改为“策略JSON+策略版本” |
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| 教师点评关联键 | 03 ER 中 `gd_teacher_comment` 关联 `review_id` | 实际关联 `answer_grade_id` | 统一为 `answer_grade_id`，避免主观/客观分支分叉 |
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| 作答附件模型 | 02 ER 体现 `hw_submission_attachment` 独立表 | 实际为 `hw_submission_answer.file_id/file_type` + `upms.tb_sys_file` | ER 图改为“答案行内引用文件”模型 |
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| 题目版本模型 | 02 ER 含 `hw_question_version` | 当前为 `hw_question_item` 单表（含 `answer_payload`/`scoring_rule_json`） | 若需版本回溯，补版本表；否则 ER 去掉版本实体 |
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### 6.4 可扩展项（建议）
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| 扩展方向 | 建议能力 | 目标收益 |
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|---|---|---|
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| 推荐域独立化 | 新建 `recommendation` schema（策略、召回、排序、结果、反馈） | 打通“推荐-点击-学习效果”闭环优化 |
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| 画像域标准化 | 新增学员画像快照与特征版本表 | 支撑可解释推荐与分层教学 |
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| AI任务细分 | 在 `ai.tb_ai_task_log` 之上增加 OCR/ASR/讲解评测明细 | 提升 AI 调用可观测性与成本分析能力 |
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| 教学运营报表化 | 固化班级/机构日报周报月报事实快照 | 降低临时聚合成本，提高口径一致性 |
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| 复习策略强化 | 复习计划增加策略来源与命中规则 | 支撑艾宾浩斯与个性化策略并行迭代 |
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### 6.5 可融合项（跨域打通）
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| 融合目标 | 融合对象 | 融合方式 |
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|---|---|---|
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| 统一学员画像 | `course.cl_learning_*` + `homework.hw_submission*` + `grading.gd_*` + `achievement.ac_*` | 形成统一画像特征层，服务推荐/学情/激励 |
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| 错题-推荐-复习闭环 | `gd_wrong_question` + `gd_review_plan` + 推荐结果域 | 用复习结果反哺推荐权重，形成闭环 |
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| 主观题待审阅闭环 | `gd_answer_grade` + `upms.tb_sys_message*` + 教师复核页面 | 统一消息跳转、回执、处理状态追踪 |
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| 知识点统一索引 | `course.cl_knowledge_point` + `homework.hw_question_kp_rel` + `ai.tb_ai_kg_*` | 建立知识点主索引，统一课程/题目/图谱引用 |
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| 内容资产统一管理 | `upms.tb_sys_file` + `course.cl_course_resource` + 讲解音频能力 | 统一文件引用规范与生命周期管理 |
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## 七、优先级建议（落地顺序）
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1. **P0（先修正）**：先统一 `docs/architecture` 与 `init` 的 ER 表达差异（批改模型、附件模型、题目版本）。
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2. **P1（补缺口）**：优先补齐“班级实体”“推荐闭环”“语音讲解评估”三条主链路。
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3. **P2（做融合）**：建立统一学员画像层，打通错题-复习-推荐-激励数据闭环。
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