一键 拆题、生题、磨题 地理试题工作台

这两年 AI 工具满天飞：一键生成课件、一键阅卷、一键成图。

用得越多，越有一个感受：工具越多，越不称手——像用一把通用螺丝刀修手表。

更根本的问题在后面：大模型是概率的，而教育要的是确定——评分标准、判据、红线，一样都不能靠"许愿"。

所以这一年我换了个思路：不追工具，造工具。

于是有了这个地理试题工作台。它不大，就是一个跑在自己电脑上的小网页，但它把我对"AI 做工具"的理解，一条条落成了代码。

第一句：大模型负责推理，确定性在你手里。

模型可以识别、可以组织、可以写，但它给出的永远是"高概率的答案"，不是"确定的答案"。教师的活儿，是把确定的东西——课标口径、评分细则、命题规则——喂给它，再用规则把输出的边界卡死。

第二句：用 AI 最擅长的编程，造出能管住 AI 的工具。

工具思维，就是把大模型最擅长的编程，用在管住大模型自己身上。

第三句：专用智能体 = 大模型驱动，规则约束，简单输入，规范输出。

这十六个字，是我给这类工具下的定义。推理交给模型，规则交给代码，人只负责说清"要什么"。

第四句：提示词 → skill → 工具，是同一条流程的三种形态。

同一份拆题逻辑，我先写成提示词，再封装成 skill，最后落成带界面的小工具。不是推倒重来，是叠加，不是替代。

二、这一台工具，做了三件事

一屏三模式：拆题、命题、磨题。

拆题：上传一张试题照片（或粘贴文本）→ 结构识别 → 人工确认修正 → 四通道取证 → 十节拆题报告，外加一份讲评课件。

命题：规格表 + 情境素材 →（可选取证）→ 初稿 → 三道规则关。这里有一条铁律：没有素材不许出题——材料必须来自真实文献或新闻，模型不许凭空编情境。

磨题：已有题 + 修改指令 → 整题重出 → 变更说明 → 迭代日志。修改要求含糊时，它会按"设问/情境/选项/答案/评分标准/难度"六项追问，不硬猜。

拆题报告里最值钱的是这张试题内在逻辑图——材料、必备知识、推理链、答案、关键能力、学科素养、核心价值，一层层摆开：

十节报告、讲评课件、逻辑图，都由同一次运行产出，全部留档。

三、几个我特意做进去的"确定性"

1. 双槽模型，红图验真。视觉槽管识图，文本槽管写报告。视觉槽的连通性测试不是问"你在吗"，而是给一张纯红图片问颜色——答"红"才算真能读图，防止"假视觉"模型混进来。

2. 四通道取证，查不到就说查不到。专业书籍、教材、真题、课标四条检索通道，ima 与 RAGFlow 可以跨平台混绑。未配置的源会如实标注"未取证"，不影响其余流程；绝不假装检索过，更不脑补出处。

3. 提示词是资产，不是消耗品。五个提示词 + 一个报告骨架，全部在「提示词」页直接编辑，改完保存即生效，版本号（内容哈希）自动更新，历史产出按版本可追溯。

4. 档案库，越用越值钱。每次运行全链留档：识别原文 → 教师修正对 → 检索证据 → 报告 → 课件。攒得多了，教师的修正对可以回填提示词，识别越用越准；改版前后各跑几道旧题，效果直接对比。

5. 数据只在本地，红线写在产出里。所有档案存在本机，不上传任何服务器。每份产出的末尾都带同一行红字：数据、引文与示意图由大模型生成，正式使用前请教师逐一核实，未经核实的题不得进入正式试卷。

四、重点说说 ima 知识库：怎么建，怎么接

ima 是这个工具链里最顺手的"外脑"。建立与配置就三步：

第一步，建库。 打开 ima（网页或客户端）→ 知识库 → 新建，一个库只放一类东西：地理专业书籍、高考试题库、课标、高中地理教材……

第二步，传书。 把自己的教材、专业书、真题 PDF 传进去，等解析完成。检验方法很土但很有效：同一句话问两次——先裸问，再指定知识库问。裸问含糊、库问能给出处，说明库真的在工作。

第三步，接进工作台。 到 ima.qq.com/agent-interface 取 Client ID 与 API Key → 工作台「知识库」页粘贴 → 点「检测连通并读取知识库」→ 四条通道分别勾选对应的库 → 保存。

接上之后，你在 ima 里建的 14 个库会全部列出来，按通道勾选即可，也能和 RAGFlow 混绑：

这里有两个设计上的坚持：

• • ima 命中返回的是文件名，看原文要回平台核对——工具不替你做"引用真伪"的判断；
• • 检索流程写死在代码里：同样查询同样地跑，查到就是查到，查不到就返回结构化的失败（错误码＋提示），不留一点可供编造的原料。约束是写进返回值的，不是写在提示词里的。

你们在演示里看到的那句"查不到"，就是这条失败返回说出来的——体验、代码、理念，到此合拢。

最后

这一年我最大的体会是：完全许愿式编程，很难跑出好工具来。

大模型可以替你写代码、写报告、写课件，但它替不了你回答一个问题：这个场景里，什么是确定的？

规则只能来自深刻理解场景的人。调课规则是同事一条条补完善的，评分细则是写进代码里的——大模型永远给不出这些。

所以：

大模型负责推理，确定性在你手里。

你的不可替代性，不在产出内容，而在定义约束。

工具我已经在自己的课堂上用了多轮。如果你也想给自己的学科造一台，欢迎留言交流——源码和提示词，我都在教师圈子里开源分享。

（配图说明：界面截图为本地工作台真实运行截图；ima 建库三步图为操作路径示意，ima 平台内界面请以实际版本为准。）