开发一款 AI 英语作文 App 涉及前端界面、后端服务、LLM 集成以及复杂的文本处理逻辑。以下是将项目从概念变为产品的七个关键阶段。

第一阶段：概念规划与功能定义

1. 明确应用定位与核心用户

• 目标用户： 确定主要用户群，例如：中高考学生、雅思/托福备考者、或需要学术写作指导的大学生。

• 写作类型： 确定 App 将支持的主要作文类型（议论文、记叙文、报告、邮件等）。

• 核心价值： 区别于通用 LLM 的优势，例如：提供更专业的评分标准（如雅思的 Task Response, Coherence and Cohesion）、针对性地训练特定句型。

2. MVP 最小可行产品功能集

• 写作环境： 提供一个简洁、无干扰的文本编辑器。

• 主题生成： 根据用户需求（如考试类型、字数要求）自动生成作文题目。

• 实时批改： 提供语法、拼写和标点错误修正。

• 深度反馈： 对文章的结构、逻辑和词汇多样性提供改进建议。

• 评分机制： 根据设定的标准（如 CEFR 等级或考试分数）进行预估评分。

• 历史记录： 保存用户的作文草稿和最终批改版本。

3. 技术栈选择

• 移动端/前端（推荐）：React Native 或 Flutter，以快速构建跨平台 App。

• 后端/AI 服务：LLM API： 使用 Gemini API（或其他主流模型）处理复杂的文本分析和反馈生成。数据库：Firebase Firestore 用于存储用户的作文、批改结果和个人数据。

第二阶段：LLM 核心功能设计与提示词工程

这是作文 App 的生命线，决定了批改的专业度和准确性。

4. 建立专业的 AI 导师人设（System Instruction）

• 角色设定： 将 AI 定义为一位经验丰富的英语老师、专业的雅思/托福考官或学术写作编辑。

• 输出格式要求： 严格要求 LLM 按照预定的 JSON 或 Markdown 格式输出批改结果，必须包含以下几个结构化部分：

• 最终得分（Score）： 基于特定标准（例如 0-9 分）。

• 批改总结（Summary）： 简述文章的优缺点。

• 结构分析（Structure）： 针对引言、主体段落、结论的逻辑连贯性给出建议。

• 行内修正（Inline Edits）： 针对具体的语法、词汇替换和句式升级给出建议。

5. 评分与反馈逻辑设计

• 多维度评分： 指导 LLM 评估写作的四个核心维度：任务完成度（Task Response）、连贯与衔接（Coherence & Cohesion）、词汇资源（Lexical Resource）、语法范围与准确性（Grammatical Range & Accuracy）。

• 上下文管理： 虽然作文是一次性的输入，但在批改请求中，需将用户设定的要求（如主题、字数）一同发送给 LLM，确保评分是基于任务要求的。

第三阶段：数据模型与基础架构

6. 数据模型设计（Firestore）

设计用于存储作文数据的结构，确保易于检索和用户查看：

• 用户集合 (/users/{userId})： 存储用户资料、写作等级。

• 作文集合 (/artifacts/{appId}/users/{userId}/essays)： 存储用户创建的每一篇作文：title: 作文标题。prompt: 使用的作文题目。rawText: 原始未批改的文本。feedback: LLM 返回的结构化批改结果（JSON 字符串）。score: 最终评分。createdAt: 创建时间。

• 用户认证： 使用 Firebase Authentication 管理用户账号，确保作文数据的私密性。

7. 开发环境搭建

• API 接口： 设置后端服务或在前端集成 LLM API 调用模块，处理作文文本的传输和结果的接收。

• 安全机制： 实现指数退避（Exponential Backoff）处理 API 超时和速率限制。

第四阶段：App 前端与交互开发

8. 写作界面（Text Editor）

• 沉浸式设计： 提供一个干净、全屏的编辑器，专注于写作本身。

• 字数统计： 实时显示字数，帮助用户满足作文要求。

• 草稿保存： 实现自动或手动保存草稿功能。

9. 批改结果展示界面

• 差异化展示： 使用前端技术（如颜色高亮或下划线）清晰展示 AI 的行内修正，让用户一目了然地看到自己的错误和改进。

• 反馈面板： 使用侧边栏或可折叠面板展示结构分析、评分总结和专业术语解释。

10. 历史记录与对比功能

• 列表展示： 清晰展示所有历史作文的列表，包含标题和最终得分。

• 版本对比： 允许用户对比原始版本和 AI 批改后的版本，或对比不同时间段的写作进步。

第五阶段：集成、测试与质量保证

11. 端到端功能测试

• 写作流测试： 测试用户从创建题目、撰写、请求批改、到查看结果的完整流程。

• 数据持久化测试： 确保作文和批改结果准确、实时地保存到 Firestore。

• 性能测试： 测量从发送作文到接收批改结果的延迟，力求在 10-15 秒内完成。

12. 批改质量评估（QA）

• 专业校验： 邀请专业的英语教师或考试专家，使用 App 批改一组包含各种错误和水平的样本作文。

• 对比分析： 对比 AI 评分与人工评分的一致性，根据偏差调整 LLM 的 System Instruction，提高评分准确度。

第六阶段：发布与部署

13. 平台部署

• App Store / Google Play： 准备所有必要的应用商店资产（截图、描述）并提交审核。

• 后端部署： 部署 API 服务并配置生产环境的安全规则。

第七阶段：运营与持续迭代（Operation & Iteration）

14. 监控与数据分析

• 用户行为分析： 追踪用户最常使用的作文类型、作文的平均长度、以及批改反馈的点击率。

• 反馈循环： 收集用户关于 AI 批改结果的满意度，并持续优化 LLM 提示词。

15. 进阶功能迭代

• 写作引导： 增加段落大纲生成、主题句创建等功能，辅助用户构建文章。

• AI 互动： 允许用户提问“为什么这里要用这个词？”或“这段话可以如何改进？”，实现批改后的互动学习。

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