开发一款AI英语写作APP，已不再是简单的“语法纠错”，而是向“AI写作教练（Writing Coach）”转型。基于2025-2026年的主流技术架构，以下是开发全路径。
一、 核心功能模块
- 智能诊断与即时批改 (Core Engine)
多维度评分： 参照雅思/托福或中高考标准，从词汇高级感、语法准确性、句式多样性、逻辑连贯性四个维度打分。
启发式纠错： 不直接给出答案，而是通过提示（Hint）引导用户自己发现并修改错误（如：“此处时态似乎与主句不符，建议检查”）。
中英润色对比： 提供“普通版”与“地道版（Native Speaker Style）”对照，并解释为什么要这样改（Change Log）。
- 交互式引导写作 (Scaffolding)
头脑风暴 Agent： 针对写作题目（如：Should AI replace teachers?），引导用户列出观点（Pros & Cons）并形成提纲。
句式扩写/缩写： 选中一段文字，AI提供“更正式”、“更简洁”或“更学术”的改写方案。
个性化素材库： 智能推荐与当前主题相关的名言、高阶词汇和范文片段。
- 个性化成长报告
错题本自动化： 自动收集用户高频犯错的语法点（如定语从句、介词误用），生成专项练习。
能力图谱： 动态追踪词汇量覆盖范围、平均句长、逻辑连接词使用率的变化。
二、 技术实现方案
- 架构选型
底座模型： * 通用型： DeepSeek-V3 或 GPT-4o（擅长逻辑与长文生成）。
垂类优化： 在开源模型（如 Llama 3 或 Qwen2.5）基础上，利用百万级批改数据进行 SFT（指令微调），使其输出更符合“英语老师”而非“翻译官”的语气。
RAG (检索增强生成)： 挂载权威词典（牛津/柯林斯）和历年考试真题库，确保词汇辨析和范文推荐的权威性。
- 关键技术链路
语义对齐： 解决中式英语（Chinglish）识别，需要模型具备深层的语义转换能力。
长程记忆： 记录用户过往的写作风格，确保在多次修改中保持人设一致。
三、 开发流程（避坑指南）
第一阶段：MVP（最小可行性产品）开发
重点： 完成“输入文本 -> 语法纠错 -> 维度打分”的闭环。
关键： 建立一套黄金测试集（Gold Standard Dataset），由专业英语老师手动批改100篇作文，作为AI输出质量的“基准尺”。
第二阶段：Agent 工作流深度编排
多智能体协作： * Critic Agent： 专门挑骨头（纠错）。
Coach Agent： 负责温和地给予建议。
Polish Agent： 负责提升地道程度。
UI交互： 采用“侧边栏批改”或“选区交互”模式，避免大段文字覆盖导致的视觉焦虑。
第三阶段：商业化与闭环
场景化适配： 针对学术论文、商务邮件、留学申请文书提供专项模版。
多端联动： 开发浏览器插件（Chrome Extension），让用户在写邮件时也能随时调用App的功能。
