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模型与全局
角色库
任务包
如何开新课

大模型接入

默认已按 火山引擎方舟 预填。DeepSeek / Kimi / OpenAI 同样兼容—— 换厂商只需改「接口地址」和「模型名」两栏。
火山方舟：https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
方舟填推理接入点 ID（ep- 开头）或模型名
需在方舟单独创建支持图像的接入点，与文本模型不能互换
越高越发散。角色建议 0.7-0.9，识别类任务建议 0.2-0.4
超时后会走兜底话术。默认 45000
规则是「回应某一条时，把它以前的聊天记录全带上」，这个值只是兜底上限： 一节课几十条发言通常几千字，正常碰不到。只有超长课才会触发裁剪， 而且裁了多少会在气泡的耗时行和服务器日志里明确写出来，不会悄悄丢。 觉得它"不记得前面说过什么"就往上加；想省 token 就调小。 拍照环节另有更小的预算（图片占 token 大头）。
开启深度思考（当前关闭） 思考模式会让模型先推理再回答，可能多花 10-20 秒。 课堂场景默认关闭——教师点了按钮、学生站在讲台上干等，节奏就断了。 只在需要复杂推理的环节单独开启。

语音朗读

用浏览器内置语音，零配置、离线可用，断网也能朗读。 音色清单来自你本机的语音库（各系统不同），下面会自动列出， 只列中文和英文，其他语种已隐藏。

全局底座提示词

所有角色共享。可以写学校、教研组统一要求，例如"回答必须口语化、不能超过两句话"。
任何角色输出命中即被拦截，改用兜底话术。适合放"不许提的人物结局"这类硬红线。
断网、接口报错、或输出被守卫层拦下时使用。赛课现场请务必填得自然，这是最后一道保险。
角色（学生 / 教师）
任务包（一节课）

如何用这一套系统讲另一节课

系统的核心是：角色和任务包分离。换一节课 = 新建一个任务包， 引用已有的角色（不满意就复制一份改），完全不动代码。

三步开新课

  1. 备料：把教材原文、案例、人物史料填进任务包的「本课资料」。
    这一栏是全课唯一事实来源，模型不允许引用它之外的内容。
  2. 配角色：建一个「AI 学生」和一个「AI 教师」。
    学生角色只提问不给答案；教师角色负责解答。角色卡里写清身份、性格、知识范围、说话风格。
  3. 排环节：把课堂拆成若干环节，给每个环节选类型 + 绑定角色。
    环节类型决定了这个环节"谁做什么"，例如"学生讨论"一次生成 4 个学生视角的发言。

环节类型

守卫层：把"铁律"从提示词搬进代码

在提示词里写"禁止超过 120 字"，模型是尽量遵守；在环节的「输出约束」里配 maxChars: 120，则是超了直接截断。后者才是能兜底的。

💡
约束分三层继承：任务包全局 → 角色 → 环节。越具体的优先级越高。 某环节要放宽字数，在环节里覆盖即可，不用回去改全局。

可配置的约束项：maxChars（字数上限）、mustEndWithQuestion（必须以问句结尾）、 forbidAnswer（禁止给答案）、bannedWords（禁语）、 deflectPhrases + deflectReply（敏感话题兜底）、 oneQuestionOnly（收敛为单一问句）、questionSuffix（未成问句时追加的话）。

为什么要做这些改动

原来的做法 问题 现在
教师手打 【追问】 等指令 赛课现场手忙脚乱 环节本身就是按钮，指令由配置生成
关键词打分判断学生说的是哪条线 词表盖不住课堂表达，漏了就答非所问 按环节切换，历史完整传给模型自己判断
铁律只写在提示词里 模型是"尽量遵守"，会漏 约束下沉到引擎，超字数直接截断、命中禁语直接拦
AI 教师固定在场 很多课根本不需要老师发言 AI 教师是一个可插拔环节，用不用你定
断网就白屏 赛课现场断网是真实风险 每个环节可配 fallback 话术顶上

目录结构

lesson-agent/
├─ src/
│  ├─ config.js          全局配置（火山默认值 + env 覆盖）
│  ├─ store.js           JSON 存储，原子写
│  ├─ llm.js             openai SDK 封装，兼各类报错
│  ├─ promptComposer.js  三层提示词拼装
│  ├─ guard.js           ★ 守卫层：字数/问句/禁语/禁答
│  ├─ stageRunner.js     ★ 环节执行器（类型见「环节类型」表）
│  └─ server.js          Express 路由
├─ public/               课堂界面 + 设置中心
└─ data/
   ├─ roles/             角色卡（可独立复用）
   ├─ tasks/             任务包（一节课）
   └─ sessions/          课堂记录