在线体验
部署在云服务器的演示环境，内含演示数据，可完整走一遍讲义与答题流程。
GitHub 仓库
开源项目（MIT），含架构、部署、DSL 规范等完整文档与样例。
一条链路串起讲与练
工具的主线可以用一张图概括： 老师（可以借助 AI）按规范写好 Markdown，导入即自动渲染成可互动的讲义与练习；学生打开链接就能答题，包括用 Apple Pencil 手写作答；老师随后在后台看到每个学生逐题的作答、原始笔迹与学情总结；这些结构化数据还能整包交回 AI，帮助准备下一节课。 这条链路的核心资产是贯穿两端的数据结构契约——同一份 Zod schema 由前端、后端与导出文件共用。上游，符合契约的 MD 能被自动转成讲义与练习；下游，作答数据是结构化 JSON，AI 可以直接消费。「内容怎么进」和「数据怎么出」都有明确的规范，这正是 AI 能深度参与的前提。内容引擎：MD 进，互动页面出
- 导入即用：讲义、练习册或两者混合的
.md一次导入，自动识别类型、解析、上架，中间零手工整理。 - 自动结构化：练习自动拆成题库（单元、题号、题型、难度、考点、答案、详解）；讲义按「第 X 讲」自动分篇。
- 互动渲染：Markdown 与数学公式（KaTeX，本地打包不走 CDN）自动排版；讲解默认折叠、点击展开，答案与详解交卷后才出现。
- Markdown DSL：
:::容器指令等扩展语法统一由指令注册表管理，已发布指令只增不改，旧内容永远可用。 - 内置 linter：
tutor-lint校验 DSL 文档，错误信息可以直接回喂给 AI 修正。教师端编辑器也带实时诊断。
学生端：打开链接就能答题
- 零负担进入：浏览器打开专属链接，或用姓名 + 密码登录；免安装、免注册，iPad 可以「添加到主屏幕」全屏使用（PWA）。
- 线上答题：判断 / 选择 / 填空 / 手写；数学答案可用虚拟键盘输入；Apple Pencil 手写会保留笔迹原图。
- 即时反馈：客观题交卷即由服务端权威判分；填空与手写题进入教师批改队列。
- 记录沉淀：每次练习的时间、得分、逐题对错随时翻阅；错题本带轮次史与攻克标准，可一键重练。
- 草稿防丢：作答草稿存在本地 IndexedDB，刷新或锁屏后恢复。
教师端：内容是资产，数据是反馈
- 多教师域隔离：各教师的资源库、课程、作业与学生完全隔离；管理端负责账号、注册开关与教师间共享目录。
- 资源库与导入向导：单元 / 讲义的导入、预览、编辑、排序与软删除；导入有 lint 门禁、dry-run 预览与按文件选择。
- 课程与作业：建课、学生名单、布置作业向导——每单元一份，或合并成一份。
- 批改：填空 / 手写题逐题批注对错并写评语，参考答案以 LaTeX 渲染。
- 作答数据：按学生查看每次提交——逐题答案、判分结果、每题用时、手写原图。
- 学情分析：掌握度矩阵、周趋势、重点考点、题目统计与学生画像，为下一节课讲什么提供直接依据。
- 导出与备份：提交记录导出 CSV；一键下载完整备份 zip，恢复前自动快照、可回滚。
AI 原生：三层接入
「AI 原生」在这个项目里不是「界面上有个 AI 按钮」，而是三个层面的接口：
制作端的这套资产还打包在仓库的
dsl-kit/ 目录（DSL 规范、完整样例、提示词模板与离线校验脚本），拷给自己的 AI 工具即可离线使用。
单进程、数据自持
部署形态刻意保持简单：一个 Node 进程同时提供教师端、学生端与全部 API；数据就是本机data/ 目录里的一个 SQLite 文件加 blobs 目录（笔迹原图、备份都在内），不经任何第三方平台，备份 = 复制目录。
技术上：TypeScript（strict，禁 any）· React 19 · Hono · better-sqlite3 · Zod v4；单元测试 2300+，Playwright E2E 覆盖 Chromium 与 iPad 模拟，CI 全绿才可合并。
另有几条质量红线：
- 防泄题：学生端 API 永不返回未交卷题目的答案、详解、提示。
- 判分只在服务端执行，客户端结果不可信。
- 契约优先：数据结构改动先改
packages/contract，禁止前后端各自手写同一类型。 - DSL 兼容：历史样例是兼容性回归测试，任何改动后必须仍能解析、渲染一致。
在线体验
演示环境部署在云服务器（http://47.116.99.166/），内含演示数据，会不定期重置，请勿录入真实学生信息。
1
学生端
打开学生登录页，用姓名「测试」+ 密码
12345678 登录。2
教师端
打开教师登录页，登录名
demo，密码 12345678。3
走一遍完整链路
学生交卷后，用教师账号进入 数据 页：逐题作答、手写原图与学情分析都在那里。
线上地址为 HTTP 直连，仅供体验。正式使用建议自己部署，数据掌握在自己手里。
自部署
Docker Compose 一条命令起完整服务：./data 目录。公网部署后，建议在管理端关闭教师自助注册。
这个项目可以看作站内几篇思考的又一次落地：学习过程的数据值得被结构化地留下来，老师和 AI 各有擅长的事。相关的文章：
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