确定时果断提醒，不确定时坦诚相告。

把全智评的项目、媒体评价、报告与教师复核完整带到 iPhone，再用原生采集、离线恢复和诚实 Coach 补齐练习当下。

An evidence-backed product prototype for an honest AI practice coach. The next plan makes the complete QuanZhiPing student evaluation loop the product floor; device deployment and medical validity are not proven.

查看当前证据与路线阅读产品判断查看架构契约

Confidence Router · observable mock

给同一位练习者三种观察，系统必须做出三种不同承诺。

Mock simulator概念路由演示 · 不是模型输出

选择一条观察，查看设计中的 Confidence Router 如何决定「立即提醒、暂不下结论、明确降级」。这里使用仓库已有阈值与故障契约演示产品判断，不运行模型。

01高置信观察scene_safety_skipped · confidence 0.87confidence ≥ 0.8

Router decisionsignal_confirmed → Rubric Coach Voice

Mock product output

立即提醒：先确认现场安全，再开始按压。提醒来自 Rubric 模板，不由语言模型临场编写。

端侧运行时 · 置信路由 →

02低置信观察hand_position_check · confidence 0.42confidence < 0.5

Router decisionlow_confidence → Uncertainty Ledger

Mock product output

不立即判错：记录原始置信度，标记「待考官确认」，并保留可选云端复审入口。

端云协议 · 低置信样例 →

03不可支持VL-4B unavailable · capability gate failedcapability unavailable

Router decisionexplicit fallback → manual practice mode

Mock product output

明确告知「AI 教练暂不可用」；只保留 Camera Quality Gate、手动阶段切换与计时器，不伪造语义判断。

端侧运行时 · 降级策略 →

原生 details/summary 提供切换；禁用 JavaScript 后三种观察与路由依据仍保留。

ConceptProject proof / 项目证明

这是一套经过取舍的产品设计，不是一款已经上线的 App。

仓库把问题定义、产品隐喻、Rubric Runtime、端云协议和降级路线连接成一套可审查方案；所有运行时能力都按 Phase 0 边界陈述。

A reviewable product-design system with explicit contracts, trade-offs and failure boundaries—not a claim of shipped software or validated model performance.

2份端云 JSON Schema

1份 CPR/BLS Rubric v0.4

1项 Simulator 部分实测 Spike

1项准确率预验证失败 Spike

Phase 0 时间线 Spike 001 · 延迟 Spike 002 · 精度公开证据索引

问题 / Problem: 医学生独自练习 CPR 时缺少即时、可信且不会假装全知的反馈；录像回放又错过纠正时机。
角色 / Role: Jason Xun 负责问题定义、产品判断、范围取舍与最终验收；AI 用于调研整理、文档草拟和实现辅助。
系统 / System: 目标系统以全智评项目、模板、媒体 Assignment、评价结果和教师复核为产品地板，并在 iOS 增加原生采集、Practice Ritual、本地 Recap、后台恢复与证据回放。
证据 / Evidence: Replay Hero Flow 已通过 Simulator 自动化；MNN 3.6.0 + Qwen3-VL-4B 的 CPU 固定图路径连续 10 次输出严格合法 JSON。全智评 iOS 云闭环尚无接入收据。
局限 / Limitations: 账号、项目、媒体上传、评价报告和教师复核尚未接入；events 不能替代 CCAE 所需媒体。4B Metal Simulator 失败，真机和医学准确率未验证，没有真实用户或效果指标。

Design thesis

三个必须先被证明的判断

01Honesty

把不确定性留在界面上

低置信不消失，也不被包装成正确答案；它进入 Uncertainty Ledger，明确标为「待考官确认」。

02Runtime

用 Rubric 驱动行为

目标是让全智评 TemplateVersion 投影为带版本与 hash 的 RubricPackage。当前只有 CPR/BLS 示例，Swift 运行时仍有硬编码投影。

03Delivery

先补齐完整评价闭环

下一步先接通项目、媒体、Assignment、评价、报告和教师复核；Replay 保留为回归 harness，Live Mode 继续受真机与准确率双门约束。