DEC_0101 / 03
价值放在认证之前
考虑过
内测码墙和整页登录，先拿到账号再给体验。
选择
/exam/ 静默创建 Guest。复用正式模考 UI，加载固定 12 道 CFA 单选。GET 不返回正确答案；POST 服务端确定性批改，不调 Grade Agent。
原因
用户要先看见批改，才会愿意留邮箱。开放游客会增加成本和滥用，所以 Gateway 只精确放行两条 guest-exam-demo 路径，32KiB、最多 12 题。账户型能力仍在注册后。
产品闭环
01
导入学习材料
PDF · 视频 · 链接
02
与 Tutor 学习
阅读 · 提问 · 生成
03
练习与模考
测验 · 真题模考 · 陪练
04
追踪与提升
报告 · 后续计划
SHIPPED_OUTCOME
我把产品从内测码准入推向可走完的游客模考，再把题库做成模考与陪练共用的数据底座：真题用来考，锚点留在服务端，原题不回传。变式生成与质检内核由队友负责。
我的角色
产品负责人 / 产品工程师
2025年12月 - 至今
展开案例概述
佛脚AI 把 PDF、视频、链接等学习材料，变成可对话、可测验、可追踪的学习闭环。我负责产品路线、优先级和反馈评审，并从产品设计、UI/UX、前端延伸到游客路径、题库表结构、陪练状态机与 GA4 使用信号。
65 秒中文演示，展示佛脚AI 从产品入口到核心学习体验的完整流程。英文版本将在后续补充。
三条产品决策
功能清单说明产品有什么。决策说明为什么做成这样。下面三张生产截图是证据，不是装饰。
DEC_0202 / 03
生成物长在对话里
考虑过
把 FeaturePanel 做成摘要、思维导图、闪卡、测验的独立按钮墙。
选择
材料进 Content 状态机，产物作为 artifact 挂在同一 sessionId。阅读、提问、生成连续切换。
原因
功能数量增加会抬高认知负担。孤立按钮会让用户丢掉正在读的材料。
DEC_0303 / 03
先有可运营题库，再开放陪练
考虑过
演示 JSON 继续支撑模考，陪练直接讲真题，或复用举一反三接口。
选择
四表拆开卷和题；陪练独立域，不写模考错题表；createSession 不下发锚点；冻结三阶加 L1–L4。
原因
没有独立题目实体，就无法跨卷复用，也无法在不泄露原题的前提下练。变式生成与 Blind Solver / Judge 由队友负责。
游客 /exam/ 七步
一期不用 AI 动态出题、批改或计划。答题只在浏览器。Gateway 只精确放行 GET/POST /agent/guest-exam-demo。漏斗七步 fail-open，不编转化率。
01
入口
进入 /exam/。URL 固定，没有 ?demo=1。
02
Dashboard
NewExamDashboard 静默创建 Guest。不渲染入口卡、错题集、最近考试、考试库。
03
开始
复用 ExamImmersionStage。加载 guest_full_loop_12_v2 的 12 道 CFA 单选。
04
提交
POST grade：32KiB、最多 12 题。确定性批改。失败回到答题页并保留答案，不得伪造成绩。
05
结果
复用正式结果页。雷达来自本次真实批改。GET 从未返回过正确答案。
06
计划
StudyPlanView 套 5 段固定模板，不触发 AI。
07
注册
CTA 去现有 /auth?mode=register。不做设备指纹。
团队与职责
团队规模
峰值 9 人跨职能团队
产品负责人 / 产品工程师
我负责
产品路线、优先级与版本节奏
审核市场与用户反馈，并转化为产品方案
产品开发、UI/UX、前端、游客路径、题库表结构与陪练状态机
事件埋点与 GA4 / Plausible 使用信号（不是转化率）
协作边界
AI Agent 内部算法、Blind Solver / Judge、变式生成与难度判定由其他成员负责
多模态 RAG 核心能力由其他成员负责
AWS 基础设施与部署由其他成员负责
展开角色说明
作为产品负责人 / 产品工程师，我负责产品路线、优先级、反馈评审与主要产品体验，并直接参与 UI/UX、前端、游客路径、题库表结构、陪练状态机及 GA4 使用信号。12 Agent 内部算法、Blind Solver / Judge、变式生成、多模态 RAG 和 AWS CDK 由其他成员负责。
真实使用信号
UPDATED // 2026-09-05SIG_01
1,264
90 天活跃用户
SIG_02
22,514
产品事件
SIG_03
2分29秒
每位活跃用户平均互动
SIG_04
1,670
中英文 Dashboard 浏览
LOADING_DATA_STREAM...
展开统计方法与数据说明
上线后的早期数据证明，这不是停留在原型里的概念项目：用户已经进入落地页、学习工作台和模考等核心路径。
数据区间为 2026-06-07 至 2026-09-04。以上为 GA4 聚合使用信号，不代表增长率、留存率或转化提升；漏斗结论会在事件契约和内部流量清理完成后更新。
近期工作重点
题库数据底座
先有可运营的题目实体，模考和陪练才有资格共用同一套锚点
为什么先做库
Quick 12 / Full 180 验证了模考体验，但一份演示 JSON 撑不起长期运营：题目无法跨卷复用，版本改了无法重放，陪练也没有合格真题可当锚点。所以先把题做成独立实体，卷只负责编排。
质检规模
CFA Level I 约 16 卷 / 2600+ 题是导入与质检规模，不是我出的题。配图 hash 只看到 16 道复用，文本身份则报出 443 道跨卷复用，以及 2 道文相同、答案不同的源错误。
一期四表
题目成为独立实体，卷退化成一组引用加编排信息。正确答案存文本不存选项字母，因为字母在跨卷去重时没有稳定含义。
01
RawExamImport
原始文件落到 S3，双 hash 让归一化算法以后还能重放，而不是解析完就把字节丢掉。
02
ExamPaper
卷只负责场次、题序、年份、大纲版本和试卷类型。历史 240 题卷不会被当前 180 题蓝图改写。
03
ExamPaperItem
编排项挂在卷上，保存题号、题组、材料结构和分值。材料题组不进题目表，避免同一题干在不同材料下被错误合并。
04
ExamQuestion
canonical_hash 管身份，revision_hash 管版本。主观评分载荷放 content_payload，七种规范题型共用一张题表。
考试库层级 · Category → Program → Track → 出题模版 → Card/Paper → Question + Scope。模版是生成规格，不是历史真题约束。按所选 track 取题，失败即停，不回落到全局题库。
受控入库，默认只读
转换停在规范 JSON，从不碰数据库。审计和预览默认只读；必须显式授权才写库、才发布。
01
转换
转换器注册表覆盖规范 JSON、行测 PDF、CFA 配对 PDF、申论合订本。产物按转换器版本和源 SHA-256 缓存。
02
审计
本地审计对齐 Admin 拒绝条件：10 MB、解析必填、paperKind 枚举。文本身份忽略配图，才能看见跨卷复用和答案冲突。
03
预览
远端分波预览，校验和可续跑。一批解析失败时逐文件重放并点名，而不是只给一个不透明错误。
04
写入 / 发布
--apply 才写库，--publish 才发布。内容政策：不改、不编答案键；AI 解析必须标注；优先原始 PDF 而不是旧 JSON。
七种规范题型 · 单选、多选、判断、填空、简答、论述、材料分析。当前陪练放量只用前四种客观题当锚点；后三种已入库，生成与评分能力留给后续放量。
题库如何接到陪练
真题用来考。同一条题目在服务端当生成锚点。学员看到同知识点、同题型的变式，不是原题。陪练走独立 /exam-coach 协议，不改举一反三 API。没有合格锚点时，才退回纯知识点生成。
01
真题入库
过授权与门禁的题目实体，按考试范围可检索。
02
服务端锚点
原题不回传界面，避免把真题库变成抄题器。
03
变式生成
保持锚点题型。最多 6 条流水线，用户一次只收到 1 题。生成内核由队友负责。
04
分阶陪练
讲解、半提示、零提示验证；答错后同知识点换变式。
陪练模式
陪练是独立产品功能，不是模考配置，也不是举一反三改版。范围从 Program → Track → Paper 读取；createSession 只验证合格锚点，不下发原题。自动笔记、错因五分类、知识树点亮不在 MVP。
冻结的三阶契约
STAGE_01
完整讲解
进入即第一阶段。提交前默不展开讲解；答错后仍在本阶段换变式，不倒退。
STAGE_02
半提示练习
同知识点新变题。题干高亮加方法提示，不再直接给完整解法。S2 连错两次才临时开步骤。
STAGE_03
零提示验证
提交前永不给帮助。零提示答对后追加确认题；连续两道才写 independentPassedAt。
提交前分级披露 L1–L4
每点一次只开一级，级别只增不减。不提供「我不会，直接看讲解」。默认全用户；自适应开关关掉才熔断。
01
L1 定向
考什么、问哪个量，可高亮题干。S3 关闭。
02
L2 方法
公式名或路径第一步，不代入本题数字。S3 关闭。
03
L3 步骤
演示第一步或排除干扰。S2 同阶段连错 2 次才临时开。S3 关闭。
04
L4 完整讲解
只随提交后判题给，没有提交前入口。
掌握证据
看过提示再答对记 correct_with_hint，不算独立通过。掌握 = 连续两道零提示答对，含升一档确认题。确认题打错则降一档、清标记，重新凑两道。四选一 25% 蒙对必须确认。
下一题怎么来
用户一次只交 1 道。首次幂等键 initial:episodeId:stage:1。提交后 prefetch；有同阶段 ready 缓存则不生成不扣费。推进阶段时旧 ready 全部 retired。变体不会变成新锚点。批次 0 通过不结算用户积分。
产品规则
- +锚点只在服务端使用题库真题；原题不出现在学员界面。createSession 验证锚点但不下发。
- +生成候选必须保持锚点题型；结构校验失败即丢。Blind Solver 与 Judge fail closed，源题答案不是正确性依据。
- +当前放量：单选、多选、判断、填空。导入题只要不是明确拒绝或受限授权，就可以当锚点。
- +只结算成功交付的合格题；生成失败、空批次不扣费。
- +变式生成、Judge 和自适应难度由队友的 AI services 推进；普通用户仍走上面的三阶契约。
- +陪练禁止写入 ExamAttempt / 错题集 / 知识掌握表。独立 ExamCoachSession / Episode / Item / Attempt / GenerationJob。
- +点前提示再答对不算掌握。不提供放弃直接看讲解。星级如果以后做，不能给看过讲解授星。
落地结果
模考和陪练共用同一套题实体，但会话域分开。已发布试卷可以进入陪练范围；陪练不再依赖另一份临时 JSON，也不改举一反三链路。
产品系统
05 MODULESSYS_01
准入与增长闭环
在内测、开放体验与注册之间切换
LIVE_PRODUCTION // 公开体验入口
关键决策
不把整页做成登录墙。Gateway 只精确放行两条 guest-exam-demo。GET 不回答案；批改失败不得伪造成绩。
落地结果
游客能先完成真题、批改与报告。guest_exam_funnel 七步 fail-open。这是使用路径，不是转化提升结论。
展开决策记录
产品经历了内测码墙、开放注册和调研引导。我把游客 /exam/ 做成可走完的模考：静默 Guest、本地答题、确定性批改、固定计划，再进现有注册页。
关键决策
不把整页做成登录墙。Gateway 只精确放行两条 guest-exam-demo。GET 不回答案；批改失败不得伪造成绩。
取舍
开放游客会增加成本与滥用，因此限额 12 题 / 32KiB，账户型能力仍在注册后。一期故意不用 AI 出题或批改。
- +管理内测码墙开启、开放注册与调研引导的产品节奏
- +落地 /exam/ 静默 Guest、local-only 答题、guest_full_loop_12_v2
- +GET 不返回正确答案；POST 确定性批改，失败保留浏览器答案
- +七步漏斗埋点 fail-open；认证仍走现有注册页
SYS_02
AI TUTOR 学习功能系统
把 FeaturePanel 百宝箱能力融入对话
LIVE_PRODUCTION // AI Tutor 工作台
关键决策
不把生成工具做成彼此孤立的按钮。材料进 Content 状态机，产物作为 artifact 挂在同一 sessionId。
落地结果
用户可围绕同一份材料完成阅读、对话、总结、自测和复习，FeaturePanel 从工具集合变成一套学习工作流。
展开决策记录
FeaturePanel 集合了摘要、思维导图、闪卡、测验、知识海报、播客、资源与笔记等能力。我负责确认功能组合、交互入口和产品优先级，并将这些产物集成到 AI Tutor 对话与当前材料上下文。
关键决策
不把生成工具做成彼此孤立的按钮。材料进 Content 状态机，产物作为 artifact 挂在同一 sessionId。
取舍
功能数量快速增长会增加认知负担，因此需要统一入口、状态和产物呈现，同时在桌面与移动端采用不同的材料切换方式。
- +规划并确认摘要、思维导图、闪卡、测验、海报、播客等功能入口
- +将 FeaturePanel 产物挂到同一 sessionId，避免丢掉当前材料
- +重做 DocumentViewer 多文件切换与移动端适配
- +解析失败即停空态；大文档优先吃章节摘要与文档 digest
SYS_03
考试与题库
卷是编排，题是可复用实体
LIVE_PRODUCTION // 全屏模考体验
关键决策
模考只用审计、预览、写入、发布之后的正式卷，不用演示 JSON。
落地结果
答题、批改、弱项复习和考后计划都跑在可运营试卷上。
展开决策记录
演示卷验证了模考界面。四表、失败即停检索和受控入库写在上方「近期工作重点」。这张卡片只保留建立在题库上的全屏模考。
关键决策
模考只用审计、预览、写入、发布之后的正式卷，不用演示 JSON。
取舍
结构化题库比直接丢一份 JSON 更慢，但这是后面陪练能复用同一套题目的前提。
- +设计题库一期四表：RawExamImport → ExamPaper → ExamPaperItem → ExamQuestion
- +建立 Category/Program/Track/模版/卷/题 + Scope；按 track 失败即停
- +做可移植入库：转换、审计、分波预览、显式 --apply / --publish；Restrict 保溯源
- +canonical_hash 管身份；答案存文本数组；七种题型入库，陪练只用前四种客观题
SYS_04
分阶陪练
独立域；原题只留在服务端
LIVE_PRODUCTION // 独立陪练入口
关键决策
createSession 验证锚点但不下发。next-item 一次交 1 题。掌握要连续两道零提示，含确认题。
落地结果
模考和陪练共用题实体，会话域分开。看过提示再答对不算掌握。
展开决策记录
陪练不是模考配置，也不改举一反三 API。截图来自生产环境：选考试与知识点，再走完整讲解、提示递减和零提示验证。
关键决策
createSession 验证锚点但不下发。next-item 一次交 1 题。掌握要连续两道零提示，含确认题。
取舍
变式生成、Blind Solver / Judge 由队友负责。我负责独立域表、状态机、L1–L4 和陪练界面。
- +独立 ExamCoachSession / Episode / Item / Attempt / GenerationJob，禁止写模考错题表
- +三阶契约 + L1–L4；点前提示记 correct_with_hint
- +createSession 不下发原题；批次最多 6 条，用户只收到 delivered
- +掌握 = 连续两道零提示，含升一档确认题
SYS_05
商业化与数据反馈
用 GA 与 Plausible 验证产品路径
LIVE_PRODUCTION // 订阅方案验证
关键决策
用统一、可去重的事件契约覆盖落地、游客体验、认证、激活和首条消息，并对齐客户端与服务端身份。
落地结果
关键路径事件形成连续链路，用来定位掉点。GA4 数字是使用信号，不是转化提升。
展开决策记录
我参与商业化设计，并负责关键事件埋点、注册漏斗和归因修复。数据表现不会被包装成漂亮数字，而是用来判断用户在哪一步流失、哪些产品假设需要调整。
关键决策
用统一、可去重的事件契约覆盖落地、游客体验、认证、激活和首条消息，并对齐客户端与服务端身份。
取舍
事件契约和身份对齐比零散埋点更慢，但避免同一转化被重复计算或在登录前后断裂。
- +定义从落地到游客模考七步再到认证的事件契约
- +对齐客户端与服务端身份，避免登录前后链路断裂
- +保证余额刷新失败不丢数据，游客会话不堵死主入口
关键反思
REFLECTION_01
准入不是一次性开关。内测码墙、开放注册和调研引导需要跟随产品阶段变化，而不是散落在页面里的永久逻辑。
REFLECTION_02
功能数量不等于产品价值。FeaturePanel 只有进入 AI Tutor 对话与材料上下文，才从百宝箱变成学习闭环。
REFLECTION_03
演示卷可以验证体验，却不能支撑内容运营。题库成为模考和陪练共用的数据底座之后，变式生成才有资格挂上来。
REFLECTION_04
数据不必好看，但必须可信。漏斗的价值是暴露问题并帮助做下一次优先级判断，而不是包装转化率。
技术栈
INTERFACE
Next.js 15React 19TypeScriptTailwind CSSHeroUI
PRODUCT API
Hono (Node.js)FastAPI (Python)PrismaPostgreSQL
AI SYSTEM
LangGraphLlamaIndexAWS Bedrock
MEASUREMENT
EChartsGA4Plausible