让 AI 理解书写，也理解学习者。
The Intelligence Behind HanziBridge.
以「木」为中心的能力网络。
底层是可计算的笔迹结构，上层是解释、归纳与建议。每一层都建立在前一层的结果之上。
Stroke Engine
基础笔迹分析引擎
基于规则与几何算法的底层引擎，负责把一次书写拆解为可计算的结构化信息。
AI Diagnosis
错误模式理解
在结构化笔迹数据之上归纳错误类型，把零散问题解释成人能读懂的模式。
Personalized Learning
个性化练习规划
依据个人薄弱环节组织下一组练习，让练习内容随人变化。
Classroom Insights
班级教学洞察
把个体数据汇总为班级层面的共性问题与教学建议。
Cultural Understanding
汉字文化解释
解释字形结构与文化含义，并按学习者的语言与水平调整讲法。
Cross-Cultural Collaboration
跨文化协作
协助两个不同语言背景的学习者分工、翻译并整理共同成果。
每一层负责什么。
能力边界写清楚，才便于判断哪些结论可以直接使用、哪些需要教师复核。
基于规则与几何算法的底层引擎，负责把一次书写拆解为可计算的结构化信息。
- Stroke Order
- Starting Position
- Direction
- Trajectory
- Stroke Geometry
在结构化笔迹数据之上归纳错误类型，把零散问题解释成人能读懂的模式。
- 错误归类
- 模式归纳
- 程度判断
依据个人薄弱环节组织下一组练习，让练习内容随人变化。
- 薄弱环节识别
- 练习内容编排
- 进度跟踪
把个体数据汇总为班级层面的共性问题与教学建议。
- 共性问题
- 教学建议
- 作业概览
解释字形结构与文化含义，并按学习者的语言与水平调整讲法。
- 结构解释
- 字源说明
- 难度分层
协助两个不同语言背景的学习者分工、翻译并整理共同成果。
- 任务分工
- 翻译协助
- 成果整理
规则算法与 AI，各自做擅长的事。
把传统几何算法说成训练好的模型并不诚实。我们更愿意把边界讲明白。
STROKE ENGINE
规则与算法引擎
笔顺、起笔位置、方向、轨迹与笔画几何，属于可确定、可复现的计算，依赖提取出的结构化笔迹数据。
AI LAYERS
解释、归纳与建议
错误模式理解、练习编排、班级洞察与文化解释，由模型在结构化结果之上完成，并保留教师复核的余地。