一个课堂小工具

随机提问器、分层练习生成器……从五个模板里挑一个，做完直接能在课上用。

技能（Skills）：预装好的“专业工具箱”

每一项技能都针对一个具体场景，提前配好了流程、模板与规则，调用即可产出专业成品：

• 教案生成技能：给出课题、学段与学情，十分钟得到结构完整、重难点清晰的教学设计初稿。
• 表格处理技能：生成带公式的班级量化考核表——自动汇总、进退步自动标色、按周出趋势。
• 论文写作技能：先搭好研究框架与大纲，再在骨架上逐节撰写初稿。

为什么要“快”

有一个能点的第一版在手里，比在脑子里空想十遍都强。点着点着你就知道哪里不对——这些反馈是空想不出来的。

草图比文档管用

手画界面、标几个板块名，AI 直接“看懂”你要什么——不必写规整的需求文档。

反馈精确到位置

“序号没去掉”不如“旧数据里的名字仍带序号，生成草稿时还在用”——一次说准，一次修好。

课堂问题生成器

输入知识点与年级，自动生成“基础理解—解释原因—迁移应用—开放思考”四层问题。

课堂活动计时器

个人思考 1 分钟、小组讨论 3 分钟、分享 5 分钟，大字号直接投屏。

AI 助教：课后答疑

只依据你的讲义和指定教材回答；超出范围会说“这个问题我们下次课讨论”，把学生引回课程主线，而不是随口编造。

出海实习数据看板 + 物种鉴定陪练

• 痛点：出海采样回来，站位记录、样本数据散在各处，整理耗掉整个实习周。
• 做法：做一个实习数据看板——粘贴采样记录，自动生成站位表、物种统计与图表，全组共用一个链接。
• 搭配 Agent：物种鉴定陪练——按检索表逐步追问形态特征（“鳍条数目？侧线是否完整？”），学生答一步它走一步，练的是分类思维而不是背图。

代码评审陪练 + 项目任务看板

• 痛点：一个班几十份代码作业，逐份评审做不到；学生只知道“错了”，不知道“差在哪”。
• 做法：把你的评分量规交给 Agent，学生提交代码后按“表现—依据—建议”三段反馈，只指出问题与思路，不代写代码。
• 搭配工具：小组项目看板——任务、进度、验收清单一页管理，答辩前自动生成小组贡献摘要。

客户扮演 Agent + 凭证抽查训练器

• 痛点：访谈、谈判、陈述这些能力，课堂上一个案例只够两三个学生上场。
• 做法：Agent 扮演“预算有限、需求说不清”的客户，学生练需求访谈与方案陈述；结束后按访谈提纲量规点评。
• 会计版：Agent 生成一组业务凭证并暗藏 2–3 处异常，学生找错并援引准则条目，Agent 核对后给出解析。

课程质量看板 + 培训复盘工作台

• 质量看板：粘贴评教与成绩数据，自动汇总各专业课程指标、异常自动标色预警，评估材料随时导出。
• 培训台：教师培训的报名、签到、问卷、复盘集中一处；结班时自动生成培训简报。
• 会议纪要 Agent：上传录音或纪要草稿，按“决议—责任人—期限”输出行动清单，下次会前自动生成跟进表。

互评标准一：痛点真不真

能不能举出上周课堂上的一个真实例子？举不出来，就换一个痛点。

数据与隐私

学生数据优先存在本地浏览器；换设备、清缓存会丢，所以要定期导出备份；敏感个人信息不要上传给任何模型。

长在工作流里

工具必须长在你每周真实的工作流里——排课、点名、批改、复盘。两周没打开的工具，就删掉或重做。