AI 给我打了分 然后呢?SpeakFlow 构建记录 01

假如你和 AI 练完一轮英语，屏幕上出现分数、点评，还有一个“再试一次”的按钮，接下来会做什么？不看提示，换一个问题，还能自己问清楚吗？

这是我做 SpeakFlow 时要回答的问题。我想把它做成一个能帮助人持续进步的 AI 教练。现在已经有了可操作的原型，接下来需要补上的，是判断学习有没有发生的办法。

欢迎来到浩哥AI实验室，这是我正在做的另一个项目，解决AI时代的语言学习与表达的问题。

先把一个工作问题问清楚

第一步先收窄到一个商务英语场景：你是一名分析师，和扮演 CFO 的系统讨论一家公司的收入增长。你需要用英语弄清楚，增长来自涨价、销量，还是客户结构变化，以及这些增长能否持续。

不熟悉估值也没关系。可以把它理解成一次有目的的工作对话：对方说公司收入涨了，你需要把原因问明白。英语在这里承担一个具体任务，句子是否漂亮之外，还要看它有没有帮你得到所需的信息。

这个场景同时考验两件事：话有没有说清楚，问题有没有问到点上。比如，问“为什么增长了”，对方可能给一段笼统解释；继续追问涨价和销量各贡献多少，才有机会拿到可以核对的信息。

当前原型已经能呈现任务、进行角色对话，并显示访谈覆盖了哪些主题。图里的测试提问就在追问价格与销量的贡献；完整界面上，仍有客户结构、客户集中度和可持续性等主题没有覆盖。

图 1  当前版本 CFO 访谈局部。无密钥合成数据流程测试，仅展示交互，不代表真实访谈、AI 能力或学习效果。

分数后面还缺一次检验

结束访谈后，页面会把英语表达和估值访谈分开反馈，给出改进建议，并提供 Retry 入口。这样的安排有一个清楚的方向：让反馈紧挨着下一次练习，少一次“看完点评就关掉”的中断。

但这次检查也暴露了一个问题。在没有接入模型的本地回退流程里，部分评分依赖关键词和回答长度。多提到几个词、把句子写长一些，就可能影响结果。它能帮助检查页面和流程，却不能据此判断一个人真的学会了。

Retry 也还有缺口。界面会保留薄弱项和练习记录，但生成下一轮对话的提示还没有用上前一次尝试。这样一来，系统虽然提醒你继续练，却未必围绕刚才那个具体问题来追问。

图 2  当前版本的反馈与 Retry 区域。截图中的分数和建议来自无密钥合成测试，不能当作个人能力测评。针对上次回答的重试机制仍待完善。

所以，浏览器流程测试通过之后，还要继续追问：用户能否在没有提示时完成同类任务？目前的原型还缺少换题检验和隔一段时间后的复查。真实模型对话和录音链路，也不能由这次合成测试代为验证。

练习记录还应说明问题如何被解决。如果两轮之间只有分数变化，没有原话、提示和修改的对应关系，就很难解释进步发生在哪里。这正是下一步要补的部分。

下一步先试一个十分钟任务

下一轮，我想先做一个小实验：十分钟里，只练习如何追问收入增长的来源。下面是准备尝试的设计，还没有加入当前版本。

开始时先不给示范句，让使用者自己问一轮，留下原始回答。这份记录很重要，后面才能看出，哪些内容是原来就会的，哪些是在提示之后才补上的。

反馈先只选一个有原话依据的薄弱点。假设问题没有限定时间，教练就指出缺少哪一段信息，给一个短提示，例如“把时间范围说清楚”。先不直接贴上完整答案，让使用者自己改。

然后只重试这一小段，把前后的两句话放在一起看。改动是否真的补上了时间范围？对方现在能否知道要回答哪一年的情况？比较应当落在具体表达上，暂时不急着给出一个总分。

例如，初次提问只说了“收入增长”，重试时主动加上“去年”，就可以明确记下这项变化。如果只是照着示范句抄了一遍，也照实记下来。两种情况都完成了练习，但留给后续检验的问题并不一样。

最后换一家公司或一组数字，撤掉提示，再问一次。之后再安排一次隔天复查，看看同样的追问方式还能不能自己用出来。一次答得更好，值得记录；换题和隔天还能做到，才提供了更多判断学习进展的依据。

这十分钟也可能卡住。如果使用者看完提示仍然不知道怎么改，先检查提示是否足够具体，任务是不是太大。把卡住的那句话保存下来，比简单追加一道题更有助于决定下一次改什么。

这也是边做产品、边写记录的价值。把当前画面留下来，把没解决的问题说清楚，下一篇就有了可以对照的起点。

SpeakFlow 目前走到了“能练习、能反馈、能再来一次”。接下来最值得验证的，是提示逐步减少之后，人还能留下多少能力。第一步，就从这一个十分钟任务开始。