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从真实问题出发的 AI 学习路径原型

问流：不是先找课，而是先把真正的问题说清楚。

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🌐 Demo 站点: https://wenflow.org

仅作 Demo 演示，不提供正式服务。 ⚠️ 注意: Demo 站点会定期清理所有账号和数据，请勿用于存放重要信息。

学习卡住，常常不是因为不努力。
而是目标太大、资料太多、第一步不清楚。

很多学习产品从“给你内容”开始：课程、资料、题目、路径。
WenFlow 想从另一个地方开始：先帮你说清真正想解决的事。

它会把一个模糊目标，拆成可以马上行动的学习路径：先澄清问题，再生成路线，再通过对话、输出和反馈持续调整。

当 AI 已经能快速给出大量答案，真正更值得训练的，不只是记住内容，而是：

• 定义问题
• 看见结构
• 判断取舍
• 与 AI 协作
• 在反馈中持续修正

答案会越来越多，问题本身会越来越重要。

这 5 张图按“从真实问题出发，到进入完整学习闭环”的顺序展示 WenFlow 的核心体验。

从一个问题开始

澄清真实目标	生成学习路径

进入回合式学习	学习闭环总览

• 问题澄清：通过多轮自然对话，补齐场景、基础、时间和限制
• 路径生成：把模糊目标拆成阶段、任务和今天能开始的第一步
• 回合式学习：AI 提问、用户回答、即时反馈，并根据理解情况继续调整

借鉴运动科学中的负荷与恢复思路，持续追踪学习状态，而不只记录是否完成任务：

flowchart TD
    U[用户] --> G1[目标对话 Skill\n澄清学习目标]
    G1 --> P1[路径规划 Skill\n生成阶段与任务]
    P1 --> T0[AI 教学编排器\n管理整节课流程]

    T0 --> T1[教学回合 Skill\n每轮讲解 提问 诊断]
    T1 --> K1[知识状态更新\n知识点进度]
    T1 --> S1[学习状态更新\nLSS KTL LF LSB]

    T1 --> D{需要强化?}
    D -- 是 --> PEER[伴学补强 Skill\n讨论式强化]
    D -- 否 --> NEXT[继续教学]

    NEXT --> END{本节结束?}
    PEER --> END

    END -- 结束 --> W1[课后产出 Skill\n总结与评估]
    W1 --> R1[重规划建议\n是否调整路径]
    R1 --> P1

• 当前顶层 Agent 更偏编排器；真正持有 prompt 并直接调用 LLM 的主要是 Skills。
• 先澄清目标，再把目标拆成可执行学习路径
• 教学阶段按回合推进，边教边判断理解程度
• 学生卡住时触发伴学强化，不直接放弃当前任务
• 课后自动产出总结与评估，并给出是否重规划建议

WenFlow 目前仍处于原始开发阶段，是一个验证教学概念的实验性原型。

它不是要把旧的学习流程简单加速，而是尝试验证另一条路径：如果学习从真实问题开始，再由 AI 帮助澄清目标、生成路径、组织反馈，会不会更适合 AI 时代的学习方式？

我们希望借它持续探索 5 类能力的训练方式：问题定义能力、系统思维、判断力、AI 协作力、创造力。

• Node.js >= 18
• 推荐 Windows + PowerShell 5.1+；根目录启动脚本当前未适配 Linux/macOS

# 1) 初始化 backend/.env（JWT_SECRET、AI 配置、初始管理员）
npm run env:setup

# 2) 按需选择启动方式
./start-dev.ps1

说明：建议首次使用先完成环境初始化，再选择启动脚本。若 backend/.env 缺失或 JWT_SECRET 不合格，启动脚本也会自动拉起初始化流程。 启动后端时，系统会自动把核心 skill prompts 从仓库 prompts/*.md（File-as-Truth）同步到数据库 ACTIVE 版本；这样别人从 GitHub 拉下项目后，默认运行版本会和仓库中的 prompt 真相源保持一致。

# PowerShell
./start-dev.ps1

说明：脚本会自动检查并安装依赖、初始化 Prisma（主库与 system 库都会执行 prisma generate + prisma db push）、必要时引导创建或补全 backend/.env，并在启动前自动执行一次 core prompts 同步。 如需跳过 Prisma 初始化可使用：./start-dev.ps1 -SkipPrisma。注意：该选项也会跳过启动前的 core prompts 同步，仅适用于数据库和 prompts 已经准备好的环境。

# 自动获取局域网 IP 并启动
./start-lan.ps1

# 或使用 npm 脚本
npm run dev:lan

# 手动指定 IP
./start-lan.ps1 -LanIP 192.168.31.26

说明：自动将局域网 IP 加入 CORS_ORIGIN，适合多设备调试前台页面；不会改变管理员登录仅限本机访问的限制。

# 依赖本机已安装 nginx（并已加入 PATH）
./start-dev.ps1 -UseNginx

# 或使用 npm 脚本
npm run dev:nginx

# 指定域名（不填默认 localhost）
./start-dev.ps1 -UseNginx -Domain test.example.com

# nginx 不在 PATH 时，指定可执行文件路径
./start-dev.ps1 -UseNginx -NginxExePath "C:\nginx\nginx.exe"

说明：-UseNginx 模式会自动执行 npm run build（前端）并生成运行时配置到 runtime/nginx/wenflow.nginx.conf；启动前会校验 80 端口可用，若系统 nginx 或其他进程已占用 80 端口，需要先手动停止。

# 交互式初始化 backend/.env
npm run env:setup

# 快速打开 backend/.env 手动编辑
npm run env:edit

说明：env:setup 不再单独询问域名；Nginx 模式下域名由 -Domain（优先）或 backend/.env 中的 FRONTEND_URL 推断。

# 手动将核心 prompts 从仓库 `prompts/*.md` 同步到数据库 ACTIVE 版本
cd backend
npm run prompts:sync-core

# 升级后补齐新增的 prompt 节点，不覆盖已有 ACTIVE 配置
npm run prompts:backfill-core

说明：prompts:sync-core 会以仓库 prompts/*.md 为准，同步核心 prompts 到数据库 ACTIVE 版本；若仓库版本与数据库 ACTIVE 不一致，会自动创建新版本并切换到 ACTIVE。prompts:backfill-core 只补缺失节点，不覆盖已有 ACTIVE 配置。若直接在 backend/ 下运行 npm run dev，后端启动时也会自动执行一次 core prompts 同步。

当前仓库默认使用两个 SQLite 库：

• DATABASE_URL=file:./prisma/dev.db
• SYSTEM_DATABASE_URL=file:./prisma/system.db

请优先以 backend/.env 与启动脚本默认值为准。 如果手动修改路径，务必避免生成 backend/prisma/prisma/*.db 这类嵌套误库，否则会出现用户数据或 prompt 配置看起来“消失”的情况。

• 默认情况下，前端通过相对路径 /api 访问后端，由 Vite 代理或 Nginx 转发。
• 管理端配置主要读取 frontend/.env 中的 VITE_API_BASE_URL。
• 普通用户端在非开发模式下兼容读取 VITE_API_URL；如果没有特殊部署需求，保持默认 /api 即可。

如需更细粒度的部署或非脚本方式启动，可参考 DEPLOYMENT.md。

Demo 站点: https://wenflow.org

本地开发

• 前端: http://localhost:5173
• 后端: http://localhost:3001
• 管理后台: http://localhost:5173/admin

说明：管理员登录接口默认仅允许本机访问；如需远程访问，可设置 ADMIN_LOCALHOST_ONLY=false（不推荐直接暴露公网管理登录）。

首次启动时，系统会读取 backend/.env 中的以下字段自动创建初始管理员：

INIT_ADMIN_NAME=admin
INIT_ADMIN_PASSWORD=YourStrongPassword123

如果数据库里已经存在管理员，系统会自动跳过创建。

建议：首次登录管理端后立即修改密码；对外部署时请使用强密码。

注意：管理员登录接口默认仅允许 localhost / 127.0.0.1 / ::1 访问；如确有远程管理需求，可在 .env 中设置 ADMIN_LOCALHOST_ONLY=false，并自行承担安全加固责任。

详见 ADMIN_SETUP.md

• CORS_ORIGIN 建议不要写尾部 /（如 https://demo.example.com，不要写成 https://demo.example.com/）。
• 使用 Nginx/Cloudflare 等反向代理时，建议配置 TRUST_PROXY=1。
• 如果遇到“请求来源不被允许”，先检查浏览器 Origin 与 CORS_ORIGIN 是否匹配。

基于 6 大教育理论：

1. 认知负荷理论 - 避免信息过载
2. 自我导向学习 - 用户自主决定
3. Dreyfus 五阶段模型 - 动态评估用户阶段
4. 最近发展区 + 支架 - 难度略高于当前水平
5. 形成性评估 - 即时反馈
6. 刻意练习 - 针对弱点突破

本项目采用 MIT License 开源协议。

Copyright (c) 2026 wenflow-org

感谢 Linux.do 佬友们的一切分享。

当 AI 能解答所有标准问题，提出好问题的人，将定义未来。