费曼学习法伴学引擎 · 「教，是最好的学」
一个装不懂的同学 + 一位会提问的老师 + 一位会出卷的助手
学生在家自学时，最常见的困境是看懂了却讲不出来——而「能讲清楚」恰恰是检验掌握的唯一标准。 小问让学生当「小老师」，把知识讲给它听；它在对话中诊断出薄弱点，沉淀成个人画像， 最后生成评估报告，并联动出卷系统推荐针对性练习。
让 AI 承接重复劳动，把老师还给「针对性的教」，把学生还给「有思考的学」。
老师不必再把时间花在重复批改和统计上——系统自动沉淀每个学生的薄弱点，需要讲的题直接推到面前；
学生不必重复刷已经会的题——会的跳过，只练不会的，答错的题自动进入个人错题库并配相似题巩固。
减负不是少做题，是不做无用功。一个学生的画像从初中跟到高中，换班、换老师，档案跟着人走。
扮演「求知若渴但不会」的同学。铁律：不自问自答、不直接给答案。学生讲错时用「装不懂」的方式反问——比如学生说「蒸发必须加热到100℃」，它会说：「可我冬天晾在屋里的湿衣服，没加热不也干了吗？」
评估报告后一键交接。聚焦画像里最薄弱的知识点，苏格拉底式追问，只搭脚手架、不给答案，从学生之前讲错的地方切入。
按薄弱点向出卷系统请求练习题（智能体绝不自行编题），客观题自动判分，结果回写学生画像，答错自动准备相似题。
学生端：手机/平板浏览器「添加到主屏幕」即成 app（语音讲、自动读）；
老师端：学情看板实时展示掌握度变化与学生原话证据；
部署：一台家用服务器 Docker 常驻（80/8000/8080 等常见端口零占用），也可打包为内嵌浏览器的绿色 exe 服务教室老设备。