TEA

Product Case · 教案搭子

先确认这节课
到底发生了什么

教师先用自己的话描述任务。系统把教学场景、缺失信息和假设整理成事件卡,确认后才进入生成。重点不是教人写 Prompt,而是让意图能进入下一步。

Private beta 截至 2026-07-14 产品与运行证据 真实用户规模未知
教案搭子输入界面与生成结果界面
Sanitized product UI / 只保留输入与结果界面

01 / Product Decision

问题不在模型,先在输入契约

教师通常能讲清楚一节课发生了什么,却未必会把目标、对象、材料和限制拆成模型需要的字段。一个看似简单的大输入框,把分类、补信息和质量判断全部推给了用户。

初始判断:生成之前先建立"教学事件卡"。场景、已知信息、缺失字段、系统假设、建议追问和置信度都应该可见,并允许教师确认。

后来产品重点从"让模型直接写教案"转向"先建立事件结构,再允许生成",并补上访问控制、历史、反馈、速率限制、模型与成本记录,使失败也能留下痕迹。

01 / Input自然描述

按教师自己的语言开始。

02 / Structure教学事件卡

识别场景、字段、缺失信息和假设。

03 / Confirm补充与确认

不确定性先交回给人。

04 / Continue生成、历史与反馈

输出进入可追踪的后续动作。

02 / Evidence Console

能确认什么,也写清不能确认什么

teaching-agent://evidencePRIVATE BETA
product
完整产品路径存在

输入、结构确认、生成、历史与反馈处于同一工作流,不是单张概念图。

system
运行与可观察层存在

服务端、SQLite、权限、速率限制、反馈、模型调用与成本记录共同构成运行系统。

failure
成功和失败都留下记录

系统经历过重复调用和失败状态,但这只证明运行,不等于稳定采用。

boundary
不声明真实用户数

活动身份混合;refine、copy 与学生快照尚不能作为真实用户行为证据。

03 / Failure & Boundary

下一步不是继续堆功能

部分生成失败;明确身份的教师持续使用、留存、付费转化和小程序正式发布均未被证实。当前最重要的是用少量真实教师任务验证事件卡是否减少追问、返工和人工补充。

Next route

Document Agent 延续同一个原则:自然语言表达任务,但把真实文件执行交给确定性代码。

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