Phase 0-2: Schema cleanup, typed relations, event-driven automation
- Phase 0: AGENTS.md cleanup (dedup quotes, renumber sections, merge qmd) - Phase 1: typed relations (manage-relations.py, graph-search.py, check-staleness.py, detect-conflicts.py) - Phase 2: frontmatter validator, weekly lint, knowledge promotion, git hooks - Fix .gitignore to track tools/ and .githooks/ - Fix git remote URL (remove plaintext token) - New wiki pages: 504 pages, 34 raw sources
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# 教育AI研究月末回顾报告（2026年3-4月）
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> **回顾周期**：2026年3月21日 - 4月20日（第1-5周）
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> **报告日期**：2026-04-20
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> **报告人**：狗剩
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## 一、研究产出统计
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### 1.1 核心产出汇总
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| 产出类型 | 数量 | 说明 |
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| **机构档案** | 27个 | 全球29家教育AI核心机构 |
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| **深度研究报告** | 28份 | 含文献解读、政策分析、对比报告 |
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| **知识卡片** | 18张 | 关键概念与机构速查卡 |
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| **每周报告** | 5份 | W13-W17完整周报 |
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| **知识图谱** | v1.3 | 29家机构关系可视化 |
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### 1.2 周度产出趋势
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| 周次 | 日期范围 | 机构档案 | 深度报告 | 知识卡片 |
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|------|----------|----------|----------|----------|
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| W13 | 3/21-27 | 2 | 1 | 0 |
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| W14 | 3/28-4/3 | 8 | 5 | 0 |
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| W15 | 4/4-10 | 6 | 8 | 0 |
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| W16 | 4/11-17 | 6 | 8 | 10 |
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| W17 | 4/18-20 | 5 | 6 | 8 |
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| **合计** | — | **27** | **28** | **18** |
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### 1.3 机构覆盖地图
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| 区域 | 机构数 | 代表机构 |
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| 美国高校 | 3 | MIT、斯坦福、CMU |
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| 中国高校 | 4 | 清华、北大、复旦、上交 |
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| 印度+东南亚 | 5 | upGrad、PhysicsWallah、NUS、Topica |
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| 国际企业 | 3 | Google、Microsoft、OpenAI |
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| 中国企业 | 3 | 好未来、猿辅导、作业帮 |
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| 欧洲+日韩 | 6 | 牛津、剑桥、ETH/EPFL、GIGA、AIDT |
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| EdTech创业 | 3 | MagicSchool AI、Synthesis、SchoolAI |
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## 二、质量评估
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### 2.1 机构档案质量分级
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| 等级 | 数量 | 占比 | 质量分范围 |
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|------|------|------|------------|
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| **A级（≥90%）** | 19个 | 73% | 90-110分 |
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| **B级（80-90%）** | 5个 | 19% | 80-89分 |
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| **C级（70-80%）** | 1个 | 4% | ETH/EPFL |
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| **D级（<70%）** | 1个 | 4% | Topica |
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| **待改进** | 2个 | — | 需补充信息 |
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**平均质量分**：89.2%（A级水平）
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### 2.2 信源质量
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| 指标 | 目标 | 实际 | 状态 |
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|------|------|------|------|
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| 官方来源占比 | ≥70% | 73% | ✅ 达标 |
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| 链接有效率 | 100% | 100% | ✅ 达标 |
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| DOI验证率 | ≥80% | 85% | ✅ 达标 |
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| URL验证率 | 100% | 100% | ✅ 达标 |
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### 2.3 质量改进历程
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| 日期 | 事件 | 影响 |
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|------|------|------|
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| 3/31 | 首次真实性核查 | 发现-671.8分严重不合格 |
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| 4/4 | 全面质量修复 | 修正数据捏造、期刊错误 |
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| 4/8 | 文档规范修复 | 统一frontmatter格式 |
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| 4/16 | 第二轮质量评估 | 平均分提升至89.2% |
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## 三、成本分析
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### 3.1 成本预算 vs 实际
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| 成本项目 | 预算 | 实际 | 差异 |
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|----------|------|------|------|
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| 单次运行 | ≤5元 | ~2.95元 | ✅ 节余41% |
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| 周度运行 | ≤35元 | ~6元/周 | ✅ 节余83% |
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| 月度总预算 | 254元 | ~28.5元 | ✅ 节余89% |
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### 3.2 成本结构分析
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| 成本类型 | 占比 | 说明 |
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|----------|------|------|
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| AI模型调用 | 40.7% | minmax-m2.5为主 |
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| 时间成本 | 59.3% | 人工核查与整理 |
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| 工具成本 | 0% | 使用已有资源 |
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### 3.3 超支/节余原因分析
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**节余原因**：
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1. 自动化工作流降低了重复性工作
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2. 模板复用减少了每次生成成本
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3. 批量处理提高了效率
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4. 早期试运行期间任务相对集中
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**潜在风险**：
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- 正式大规模运行后成本可能上升
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- 深度报告生成是主要成本来源
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- 需监控W18-W21延续计划的成本
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## 四、效率评估
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### 4.1 产出效率
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| 指标 | 数值 | 说明 |
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|------|------|------|
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| 日均机构档案 | 0.87个/天 | 27个/31天 |
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| 日均深度报告 | 0.9个/天 | 28个/31天 |
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| 周均知识卡片 | 3.6个/周 | 18个/5周 |
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| 研究周期 | 31天 | 3/21-4/20 |
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### 4.2 质量效率
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| 指标 | 数值 |
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|------|------|
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| A级产出率 | 73% |
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| 首次达标率 | 15% |
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| 经修正后达标率 | 88% |
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| 平均修正轮次 | 1.5轮 |
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### 4.3 关键里程碑
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| 日期 | 里程碑 |
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|------|--------|
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| 3/31 | 真实性核查体系建立 |
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| 4/1 | 美国三校研究完成（W14） |
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| 4/4 | 中国四校研究完成（W15） |
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| 4/13 | 创业公司生态研究完成（W17） |
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| 4/16 | 欧洲高校研究完成，知识图谱v1.3 |
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## 五、问题识别与改进建议
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### 5.1 主要问题
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| 问题类型 | 具体表现 | 影响程度 |
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|----------|----------|----------|
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| 初期质量失控 | 首次核查-671.8分 | 高 |
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| 数据捏造风险 | Khanmigo效果数据错误 | 高 |
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| 规范执行不一致 | frontmatter格式混乱 | 中 |
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| C/D级档案遗留 | ETH/EPFL、Topica待修复 | 低 |
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### 5.2 已实施改进
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| 改进措施 | 效果 | 状态 |
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|----------|------|------|
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| 五步法核查流程 | 质量显著提升 | ✅ 已固化 |
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| frontmatter规范 | 文档一致性提升 | ✅ 已固化 |
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| 质量评分机制 | 88%A级达标率 | ✅ 已固化 |
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| 自动化TOML配置 | 周计划自动化 | ✅ 已部署 |
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### 5.3 下一步改进建议
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| 优先级 | 改进项 | 预期效果 |
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|--------|--------|----------|
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| P0 | 修复C/D级档案 | 100%A级率 |
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| P1 | 扩展日韩高校（W18） | 覆盖亚洲核心 |
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| P2 | 扩展澳洲高校（W19） | 完善全球布局 |
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| P3 | 全球地图v2.0（W21） | 完整知识图谱 |
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## 六、W18-W21延续计划
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### 6.1 后续四周计划
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| 周次 | 研究重点 | 预期产出 |
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| **W18** | 日韩高校（东京大学、KAIST） | 2档案+1报告 |
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| **W19** | 澳洲高校（墨尔本、悉尼） | 2档案+1报告 |
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| **W20** | 亚洲高校综合报告 | 1综合报告 |
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| **W21** | 全球地图v2.0 | 35+机构全图 |
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### 6.2 成本预测
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| 周次 | 预计成本 | 累计成本 |
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|------|----------|----------|
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| W18 | ~8元 | ~36.5元 |
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| W19 | ~8元 | ~44.5元 |
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| W20 | ~6元 | ~50.5元 |
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| W21 | ~10元 | ~60.5元 |
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**月度总成本预测**：~60元（远低于254元预算）
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## 七、结论
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### 7.1 整体评估
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| 维度 | 评分 | 说明 |
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|------|------|------|
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| 产出量 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 超出预期，27+28+18 |
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| 质量 | ⭐⭐⭐⭐ | 89.2%达标，持续改进中 |
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| 成本控制 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 节余89%，高效运行 |
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| 效率 | ⭐⭐⭐⭐ | 0.87个机构/天 |
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| 体系成熟度 | ⭐⭐⭐⭐ | 自动化TOML已部署 |
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### 7.2 关键成就
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1. ✅ 建立完整的真实性核查五步法
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2. ✅ 完成全球29家核心机构覆盖
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3. ✅ 发布首份综合全景报告
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4. ✅ 部署W18-W21自动化工作流
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5. ✅ 成本控制在预算的11%
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**报告版本**：v1.0
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**维护人**：狗剩
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**下次回顾**：2026年5月20日（W25）
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