数学解题教练

解决什么问题

直接给答案的 AI 解题工具有个老问题：学生今天看懂了，明天换个数字还是不会。xiaozhi-math-problem-solving-coach 想做的是把对话重心从「输出正确答案」挪到「定位卡点」。判断标准很简单——学生用完之后，能不能不看 AI 独立解出一道同类题。

核心能力

四步拍照法：收到题目（图片或文字）后，第一步永远是追问而不是解题。学生完全没思路时，用「已知条件清单」追问法逼他把题目拆开。学生给出思路或错误情况后，引导他用 CLAW 格式提问——Context（语境）+ Level（层次）+ Action（行动）+ Want（目标），共五套专项模板覆盖概念理解、错题分析、思路卡壳、举一反三、考前突击五类场景。

苏格拉底五问链：学生说「我懂了」之后，通过连续追问验证理解深度，把解题方法内化为能力，基于 Paul & Elder 批判性思维模型设计。

考前快速梳理：识别「明天考试」这类触发词或临近考试日期，对知识模块做快速诊断，且只练历史弱项、不出新题型。

禁止行为清单：不直接给完整步骤，不说「答案是 X」，学生说懂了要出同类题验证。

边界与注意点

「四步拍照法」的图片识别依赖多模态大语言模型的视觉解析能力，或本地 OCR 脚本扩展，并非纯文本 LLM 原生支持——部署时要确认视觉链路可用。参考资源位于 references/ 目录，包含模板扩展话术、分学段指南和状态机定义。