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这是 AI 时代教师 IP 的价值 一文的落地尝试。思考写完之后，我们用颉斌斌老师的标准做题方法做了一个 Web Demo，已经部署在云服务器上，可以直接体验。

在线体验

部署在云服务器的完整 Demo，包含做题、复盘、语料生成等全部页面。

先读思考

这个 Demo 想验证的判断，来自这篇关于教师 IP 价值的思考。
Demo 主要做了两方面尝试。

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尝试一：把做题方法拆成具体步骤

颉斌斌老师的做题方法本身是一套固定流程。Demo 把它拆解成具体步骤，通过页面引导和程序约束，让你按既定顺序完成思考和解答。 做题分两个阶段：
1

限时实战做

先按考试节奏完整做一遍题，交卷时保存第一次的答案快照。
2

非限时方法精做

再按方法流程重做同一篇题：题干总览、主攻方法、细化流程、思维卡、推演笔记。可以标注卡点、查方法论工具书、录音。
3

双轨对比

第二次交卷后，系统对比两次答案。方法和结果之间的差距，就是最直接的反馈。
关键在过程记录。系统会记录你在各步骤中的判断和选择——选了哪个主攻方法、在哪一步卡住、推演笔记写了什么。这些信息比一个最终答案丰富得多，为 AI 提供更有针对性的讲解依据。 过程数据还会汇入 过程复盘、做题日志 和 学习图谱，让”检验”成为教学流程的一部分——这正是思考文章里说的方向。

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尝试二：按学生水平生成英语语料

第二个尝试是 词汇情景短文。它根据你的学习情况，生成贴合你认知顺序和语法水平的英语短文。 生成不是让 AI 随便写一篇，它受两层约束：
  1. 参数约束：目标词、风格、难度档位、覆盖率、篇幅都由页面指定，还可以直接载入本课词汇。
  2. 规则校验：生成后逐词校验——目标词是否覆盖、超纲词是否混入、级别判定是否可靠。词库查不到的词，交由 AI 仲裁归并；校验不达标的稿次会被门禁拦下。
产物的阅读页面上，目标词高亮、短语带中文释义、句子可展开翻译，点词直接查用法。校验报告 一栏能看到全景的词级标注、超纲清单和仲裁明细——每一处都是可检查的。 支撑它的语料工作还包括：考研真题风格参数化、词频与常考义统计、派生词库、单词校验。生成所用的词汇数据有明确的来源与许可边界。

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Demo 还包含什么

Demo 由 Node 单服务提供，无前端编译，做题记录保存在浏览器本地。线上地址为 HTTP 直连（http://47.116.99.166:8080/），仅供体验，请勿提交真实个人信息。