核心用法
School 是一款专为K-12教育设计的AI学习助手，采用分龄自适应架构支持3至18岁学生。家长通过初始配置创建子账户，设定时间限制与权限规则后，孩子即可在受控环境中获得个性化学习支持。系统涵盖三大核心场景：作业辅导（引导式提示，禁止直接给答案）、考试备考（生成练习测试、识别薄弱环节、制定复习计划）以及进度追踪（按学科记录掌握程度，向家长推送周度报告）。
技术架构上，所有数据存储于 ~/school/ 目录，采用分层文件夹管理：按子女分立的个人档案（profile.md）、进度追踪（progress.md）、日历（calendar.md）及学科材料。支持多国家课程体系（西班牙/美国/英国等），并可通过上传学校材料实现课程整合。
显著优点
1. 严格的安全设计：强制实施年龄适配内容、时间硬限制、家长可见性控制（仅看进度不看私聊）、不当内容重定向及伤害事件预警机制，形成多层防护。
2. 教育方法论合规：明确禁止直接给出答案，强制采用"引导-提示-解释-验证"四步教学法，培养独立思考能力。
3. 灵活的家庭架构：支持多子女家庭独立管理，三种交互模式（儿童/家长/设置）通过简单验证切换，兼顾自主性与管控。
4. 游戏化与激励：内置成就系统、进步庆祝机制，针对不同年龄段设计差异化互动策略（幼儿游戏化、高中生职业导向）。
潜在缺点与局限性
- 依赖家长初始配置：功能完整度高度依赖家长完成复杂的初始化设置（年龄、学制、学科、时间限制），配置门槛较高。
- AI教学能力边界："绝不直接给答案"的规则在实操中可能因模型对齐问题而难以绝对保证，需持续监督。
- 离线能力受限：未明确提及离线运行能力，资源库与考试生成可能依赖云端调用。
- 跨文化适配深度：虽声称支持任意国家课程，但实际效果取决于本地教育资源库的丰富度。
适合人群
- 多子女家庭：需要集中管理不同年龄段孩子学习进度的家长
- 双职工家庭：无法实时辅导作业，但希望监督学习过程的父母
- 国际/移民家庭：需要对接不同国家学制（如从西班牙体系转至美国体系）
- 考试压力较大地区：需要系统化备考工具与薄弱环节诊断的学生
常规风险
1. 隐私合规风险：虽声明"不收集个人数据"，但教育数据属于敏感个人信息，需确认是否符合GDPR-K（儿童）、COPPA等法规。
2. 过度依赖风险：学生可能形成对AI提示的路径依赖，削弱独立解决问题能力。
3. 家长误读风险：周度报告可能被过度解读为"能力排名"，引发教育焦虑。
4. 内容过滤漏判：自动重定向"不当问题"的机制可能存在误判或漏判，需人工复核兜底。