图谱体检与升级路线

一天之内知识点从 2971 个补到 5251 个，广度已经跑到了连接和可信的前面：一半知识点没有任何边，所有知识点都没有经过人审。要当“基础建设”，接下来该补的不是更多学科，而是把图连起来、拿到人审基线、让一个真实场景用起来。

5,251

在用知识点，24 个学科，补丁叠加零冲突，664 个测试通过

49%

知识点没有任何边（2571 个），本轮新增的 2280 个全在里面

经过人工审核的知识点和边。抽审表已就绪，还没发出去

09-28

线上站点已同步到最新（此前停在 8 月 24 日）

逐项体检

“今天已修”是这次检查中发现并当场修掉的；其余是需要安排的。

维度	状态	现在的样子	问题在哪
覆盖广度	良好	5251 个知识点；初中化学、生物学和高中数学、生物、历史、语文、英语的课标【内容要求】覆盖 95% 以上	道德与法治、艺术、高中地理 / 政治 / 信息技术未补；数学选修 A 至 E 未补
连接（边）	短板	6622 条边全部连在原始知识点上。按学科的连通率：地理 99%、化学 73%、物理 55%、数学 37%、语文 22%、历史 17%	新补的 2280 个知识点一条边都没有。查漏补缺和考试诊断只能退回“同主题”这种弱关联（实测相关度 0.12）
可信度	短板	人工确认 0；机器复核 57 条高风险边只有 18 条成立（32%）	转录多为单人读图；evidence 全部由模型起草。没有准确率基线，任何“可以用于教学”的说法都站不住
口径一致性	待统一	初中年级有三种写法：物理 G8–G9、化学 G9、生物学新补 G7–G8 旧的 G7–G9	“课标学段”和“教材开课年级”塞在同一个字段里；认知水平词表也分两套（新补以了解 / 理解为主，原有以掌握为主）
查询接口	今天已修	`ask` 一直只读原始数据，九年级“二次函数”补了 8 条仍回答“一条都没有”	已改为默认叠加补丁，加了测试 `test_ask_sees_patches`
数据契约	今天已修	`contract` 只报上游原始数据的 2971 条	已加“补丁层”一段：叠加后数量、字段修补数、无边知识点数
可复现	今天已修	补丁的转写文本和生成脚本只在会话临时目录，会被清理	已归档到 `research/textbook-kb/provenance/`（2.4MB）；脚本路径指向旧目录，要改路径才能重跑
教材对齐	部分	278 章里严格口径 143 章可按章备课；数理化生 48 册已对照实书目录页核对，42 册完全一致、6 册只差措辞	核对用的是旧版（2013 / 2012 / 2017 课标版），不是 2024 新版；只有人教版；小学只有数学
线上站点	今天已修	k12.yongle.school/zhishi/ 已于 9 月 28 日同步（此前停在 8 月 24 日）	新增覆盖地图、体检、复盘三页；上传前的线上文件备份在服务器 /var/www/zhishi.bak-20260928/
安全与卫生	待确认	研究目录里嵌着另一个会话误建的 worktree，已排除出提交	8 月贴在聊天里的服务器密码和云存储密钥是否已轮换，没有确认

五个用途，各自卡在哪

把“基础建设”拆成你提过的五个用途，看每个用途依赖哪几项能力。这是判断，不是实测。

第一列全绿：知识点覆盖已经不是瓶颈。越往下的用途越依赖“前置边”和“人审可信度”这两列，而这两列现在全红。所以继续补学科对用途的提升最小，补边和人审提升最大。

升级路线

每一阶段都有一道门槛，过不去就停在这一阶段，不往下推。门槛在开跑前定，跑完不改。

阶段一 · 本周

拿到第一个人审基线，把口径理顺

抽审表发给一位老师（40 条，约 1 小时），导入后得到按学科的准确率和置信区间。这是整张图第一次有“多靠谱”的答案。
拆开年级字段：stageHint 只表示课标学段；另加 taughtIn 表示教材开课年级（按出版社），由教材目录挂接得出。三种初中写法的矛盾随之消失。
统一认知水平词表：两套词表做一张对照表，查询层按对照后的等级输出。
同步线上站点（已于 09-28 完成）：把覆盖地图、复盘和抽审说明放上去，README 的边界同步改成现状。

门槛：知识点表述的准确率 95% 置信下限不低于 80%。低于这个数，先回头修转录和拆分规则，不进阶段二。

阶段二 · 两周

把图连起来，先连“不需要审就成立”的边

结构边（可信度记为“结构事实”，不进推断）：同一条课标条目拆出的兄弟；课标条目路径上的上下位；跨学段同主题的进阶链（小学方程 → 初中一元一次方程 → 一元二次方程 → 高中函数与方程）。这些边由课标本身的编排决定，不靠模型判断。
前置硬边只做两科：初中数学、物理。机器提议，老师审过的才进推断图。不给全图批量加机器前置边，因为上次复核只有 32% 成立。
重跑压力测试，看查漏补缺对新知识点能不能给出前置方向，而不只是同主题。

门槛：初中数学、物理的无边知识点降到 10% 以下；审过的前置硬边成立率有置信区间。

阶段三 · 一个月

让一个真实场景用起来：老师备课

在同学产品里做最小接入：老师按“初中数学 / 物理某一章”查到知识点、课标原文和前后关系，并能一键标“这条不对”。标注直接写进审核日志，用的过程就是审的过程。
作品与知识点挂接（works.py 已有雏形）接进 Creator Studio，只做“这个作品碰到了哪些知识点”，不做掌握度评分。
按项目规矩先写 spec、过评审，再开发；这是 G3 项目，涉及真实老师和学生。

门槛：至少 3 位老师真实用过，产生的纠错标注能回流进图谱。

阶段四 · 之后

考试诊断与家长视图

题目到知识点的映射（L5），加真实作答数据，用 edge_evidence 反查前置边：只能证伪，不能证实。
家长看到的是“覆盖了哪些、还没接触哪些”，不是分数或排名；需要学生数据的隐私设计，以及家长、教师查看权分离。

门槛：隐私与权限 spec 获批；参与诊断的前置边全部经过人审。

今天顺手修掉的

查询层看不到补丁

备课接口一直读原始数据，和覆盖地图口径打架。已改为默认叠加补丁，并加测试。

数据契约漏了一半

契约只报上游 2971 条。现在同时报补丁层：叠加后 5251、1132 处字段修补、2571 个无边知识点。

来源凭据会丢

补丁的转写文本和脚本从临时目录归档进 provenance/，高中课标合集存到本机 data/src/。

建议暂时不做的

继续扩学科

道法、艺术、高中地理政治等可以补，但在人审基线出来之前，补得越多，未经验证的部分越大。

批量加机器前置边

上次复核 32% 成立。加一万条这样的边，诊断会给出大量看似有理、实则错误的归因。

教材全量 OCR

ChinaTextbook 最值得做的是核对和扩充教材目录（目录页），解决“章名凭记忆”，而不是整本抽取。

需要你拍板的

找哪位老师做第一轮抽审（懂初中数学或物理为佳）。
阶段三要不要启动：进同学产品需要先写 spec。
确认 8 月那批服务器密码和云存储密钥已经轮换；误建的 worktree 要不要清理。

数据来源：python3 -m pipeline.run contract（在用、补丁、无边知识点数）；按边的 anchorId / prerequisiteId 逐学科统计连通率； ask --chapter 二次函数 --grade 9 修复前后对比；ask --check 对补丁知识点的相关度； curl -I https://k12.yongle.school/zhishi/（last-modified）；demo/verdicts_claude.json（57 条机器复核）； python3 -m unittest discover -s tests（664 通过）。“五个用途”矩阵与各阶段门槛数值是判断，不是实测。