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vscode-workbench/PLANNING/tasks/R-03-ED-AI功能选型预研.md
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# R-03 · EnglishDrill AI 功能选型预研
| 字段 | 值 |
|---|---|
| 项目 | EnglishDrill · 研究任务(**不改代码**) |
| 优先级 | P2 · 可立即执行(与所有代码卡无冲突) |
| 建议模型 | qwen3.8-flash / kimi-k3 复核 |
| 依赖 | 无 |
| 预估 | 1 天 |
| 交付物 | 研究报告 `docs/AI功能选型预研.md`(english-drill docs/ 下) |
## 一、背景(为什么做)
增长报告 P2 #9 规划了三个 AI 方向(作文批改/单词讲解/口语评测),并建议"**先做单词讲解(调用最省),验证用户接受度**"。但从"建议"到"能开工的卡"中间还差:**API 选型、成本模型、防滥用设计**——这份预研把它补上,后续直接出实现卡。
## 二、研究问题(必须逐条回答)
1. **三方向对比**:作文批改 / 单词讲解 / 口语评测——各自实现难度、API 依赖、单位成本(按 1000 次调用估算)、预期留存/传播价值。
2. **API 选型**(单词讲解为必答):市面可用选项(各家 LLM API、专门的教育 API),对比:价格(每 1K tokens 或每千次调用)、中文英文质量、延迟、国内可用性。
3. **成本模型**:以"日活 1000 用户、30% 每天查 3 个词"为模型算月成本;给出免费额度策略(每人每天几次)。
4. **防滥用设计**:调用频率限制、缓存策略(热门词缓存命中率估算)、异常流量拦截——写出规则草案。
5. **落地方案**:单词讲解 MVP 的最小实现路径(后端接口设计草图 + 前端交互点子 + 缓存表结构建议),**为后续实现卡做准备**。
6. **明确不做**:三方向里哪个不建议现阶段做,为什么。
## 三、验收标准
- [ ] 三方向对比表完整
- [ ] API 选型给出**单一推荐** + 备选,附当前价格与出处
- [ ] 成本模型有计算过程(不是拍脑袋数字)
- [ ] 防滥用规则可执行(有阈值、有策略)
- [ ] MVP 落地方案细到"接口名 + 参数 + 缓存键"
## 四、边界
- **不改任何代码**(纯研究)
- 不注册付费 API、不实际调用(用公开定价页)
- 价格标注获取日期(会变)
## 五、交接
`PROGRESS_R-03.md` + 报告路径。