完成全部任务后,这里会生成本人的错误码清单与薄弱点分析。
此处为本地原型视图(当前浏览器 localStorage)。正式试用请用教师端仪表盘 /dashboard.html,数据经学生端「提交本组成效」实时汇聚至服务端,支持跨设备、全班聚合与 CSV 导出。
基于本机作答记录,识别你的薄弱错误码并推荐对应重练任务。完全离线,不调用外部服务。这是「班级错误模式自适应」在个人层面的体现。
将从 D1 导出的 trial_logs(JSON 数组,每项含 code 与 ok)粘贴到下方,分析全班高频错误并给出补救推送。亦可对接教师端仪表盘自动聚合。
将「AI 不裁定」转化为可训练行为:学生 B 复核学生 A 的图纸,当 B 的复核与引擎判定冲突时,引擎生成仲裁报告并列出 GB 条款依据,由学生判断谁更合理。培养「查国标、敢质疑 AI」的工程素养。