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虽然像 OpenCode 这样的其他一些工具支持动态精力选择，但 Claude Code 中并不存在此功能。 在每次对话轮次中设置动态精力意味着： * 对于简单查询，消耗的 token 更少（例如，低精力可以完成的任务，因为它是对话默认设置，所以会消耗高精力） * 避免错误：需要高精力的提示（例如重构或安全威胁建模）将分配给高精力或超高精力，而不是中等精力，从而降低出错的可能性并减少 token 的浪费。 我创建此功能是出于个人需求，它彻底改变了我的工作方式。我的 Claude 会话效率更高，来回沟通更少。 不妨试试，也欢迎贡献！

大家好，我是 Alex Southmayd，Bloomy (<a href="https:&#x2F;&#x2F;bloomylearning.com">https:&#x2F;&#x2F;bloomylearning.com</a>) 的创始人。Bloomy 是一个为 K-12 学生提供人工智能驱动的掌握式学习平台。Bloomy 为学生提供人工智能导师和自适应课程（目前涵盖数学、英语语言艺术和写作）。 工作原理：我们诊断学生的技能差距，为他们制定个性化的学习路径，并提供符合标准的课程和苏格拉底式的人工智能导师，在不直接给出答案的情况下引导他们学习。 目标是利用人工智能解决 Bloom 的 2 西格玛问题（<a href="https:&#x2F;&#x2F;en.wikipedia.org&#x2F;wiki&#x2F;Bloom%27s_2_sigma_problem" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;en.wikipedia.org&#x2F;wiki&#x2F;Bloom%27s_2_sigma_problem</a>）。 简短的发布视频：<a href="https:&#x2F;&#x2F;tinyurl.com&#x2F;bloomylearning" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;tinyurl.com&#x2F;bloomylearning</a> 更长的产品演示：<a href="https:&#x2F;&#x2F;youtu.be&#x2F;XHvoKt6qMeo" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;youtu.be&#x2F;XHvoKt6qMeo</a> 家庭访问 Bloomy：<a href="https:&#x2F;&#x2F;bloomylearning.com&#x2F;families">https:&#x2F;&#x2F;bloomylearning.com&#x2F;families</a> 我曾是一名教师。我通过“为美国而教”（Teach For America）教授七年级英语和写作，每天都努力为 30 名有不同需求的学生提供差异化教学。有些学生需要补习，有些需要加速，还有很多学生需要一位导师坐在他们旁边，帮助他们思考下一步。 本杰明·布鲁姆的“二西格玛”理论——一对一辅导比传统课堂教学能产生更好的结果——对我来说一直很直观。难点在于让每个孩子都能负担得起并获得这种关注。 然后，人工智能改变了成本曲线。当我看到 Alpha 等学校围绕掌握程度而非在校时间来组织学术时，这个模式就清晰了。如果你听说过 Alpha School，我们受到的启发就是那种学习模式。但我一直在考虑已经存在的家庭和学校：在家上学的家庭、微型学校、混合式学校，以及大多数孩子目前所在的普通教室。 大多数学生和老师对学习差距的认识不够精确。他们得到的是一个分数、百分位数、基准分数或笼统的标准，而不是“这是这个学生接下来应该学习的技能”。现有的个性化学习产品常常感觉像数字练习册：它们提供了大量的练习，但诊断或教学却很少。很少有产品拥有人工智能导师来提供核心教学。 Bloomy 从诊断开始——我们与第三方评估集成并提供自己的评估——为每个学生创建学习路径。学生一次学习一项技能，接受简短的课程，以自适应难度进行练习，并在至少达到 90% 的掌握程度后才能继续前进。学习路径会根据学生的表现和我们关于技能先决条件的知识图谱（与 Learning Commons / Chan Zuckerberg Initiative 合作构建）进行更新。 每项技能有三个阶段。基础营（Base Camp）通过示例讲解概念。攀登（Climb）提供引导式练习和苏格拉底式支持。顶峰（Summit）是一项独立的、包含十道题的掌握评估，没有提示或人工智能辅助。学生需要达到 90% 的顶峰分数才能晋级。如果他们遇到太多困难，将被引导到更适合他们水平的不同技能。 BloomyBot 不是一个空白的聊天窗口，而是一个实时、互动且善于观察的数字导师。在练习过程中，它会接收当前的段落或问题、问题本身、学生的尝试、作者的解释以及相关的误解背景。它遵循一个分层辅导阶梯：首先询问学生尝试了什么，然后指出概念，建议策略，一起完成一个步骤，只有在学生遇到困难后才提供更强的支持，并在此过程中适应和学习学生的情况。学生可以打断它，我们已经开始为客户要求的西班牙语、法语以及其他一些更小众的语言提供多语言支持。 我们目前为 BloomyBot 使用各种 Anthropic 和 OpenAI 模型。该导师仅限于当前课程，会重定向不相关的提问，限制对话长度，并在掌握评估期间不可用。语言模型不选择课程，也不决定学生是否掌握了某项技能。 这种分离很重要。一个通常被认为是“有帮助”的人工智能回复，可能是一个糟糕的辅导回复：如果它直接给出答案，学生完成了任务，但可能什么都没学到。我们的目标不是构建一个回答家庭作业的聊天机器人。而是将人工智能置于一个结构化的诊断、教学、练习、反馈和独立掌握的循环中。 大型语言模型仍然可能出错，我们并不声称我们的限制消除了这种可能性。我们通过将 BloomyBot 建立在作者编写的课程内容上，保持其主题相关性，记录对话，并将其排除在评估之外来减少出错的几率。教师和家长可以审查辅导活动，学生可以报告问题，安全信号会触发人工警报和备份审计。 我们也不认为 Bloomy 会取代教师、家长或人类导师。一个优秀的人类导师更好。我们正在测试的更具体的问题是，在一个学生本就会进行的、有界限的学习会话中，一个上下文感知的导师是否能提供比静态的“正确/错误”反馈更好的帮助。从长远来看，问题将更多地在于，学生在一对一的人工智能辅导（至少在课程的某些方面）下，是否会比在中等或大型教室的多对一教学下表现更好。 Bloomy 目前已在多种环境中得到应用：传统学区、特许学校、混合式学校、微型学校、在家上学的家庭以及寻求额外学术支持的家庭。在马萨诸塞州一所为约 150 名 6 至 8 年级学生服务的特许学校进行的早期试点中，学生的 NWEA MAP 增长平均约为冬季到春季预期增长的 1.8 倍。这是一个观察性试点，而非随机研究，因此我们将其视为一个令人鼓舞的信号，而不是 Bloomy 导致差异的证明。 家长和老师可以看到学生掌握了什么、正在学习什么以及可能需要支持的地方。我们发现，成年人通常不想要另一个通用的分数；他们想知道本周有哪些少数技能值得关注。 Bloomy 的收入来自家庭订阅和学校许可。ELA 每月收费 39 美元，每年收费 279 美元（每位学习者），Writing Studio 每月收费 19 美元，每年收费 139 美元。数学课程计划于 7 月 31 日推出，价格与 ELA 相同。学校和微型学校按学生收费，价格因学科覆盖范围、入学人数、学生名单和实施需求而异。 由于儿童使用 Bloomy，我们会收集学习响应、进度数据和辅导对话。我们不会出售个人信息，不会使用儿童数据进行行为广告，也不会允许模型提供商使用 Bloomy 发送的可识别儿童数据来训练通用模型。我们与 Anthropic 和 OpenAI 都签订了零数据保留协议。家长和学校可以根据适用的账户或学校协议请求访问、导出、更正或删除数据。 关于我的更多背景：在加入“为美国而教”之后，我为 Manhattan Prep / Kaplan 设计了 GMAT 和 GRE 课程，并教授相关课程；我曾领导 Lyft 在新英格兰地区的司机招募团队；我在斯坦福完成了 MBA 学位；并在麦肯锡领导人工智能转型项目（因此，当模型在今年一月终于足够好，能够实现我正在用 Bloomy 追求的目标时，我正处于一个恰当的时机开始构建）。Bloomy 汇集了我职业生涯中最关心的不同部分：教育成果、学习设计、产品构建以及将有用的技术交付到人们手中。 我特别希望得到家长、教师、从事儿童面向人工智能工作的工程师，以及那些构建过辅导、评估或自适应学习系统的开发者的反馈。引导式人工智能帮助与独立掌握之间的分离是否合理？您认为人工智能在教育领域最大的潜力在哪里？我们的安全措施在哪些方面不足？您需要什么样的证据或产品行为才能信任这样的系统会用于学生？ 当然，我们必须警惕许多危险和陷阱，但我相信，如果我们负责任且明智地使用人工智能，我们真的可以在（长久以来首次）推动 K-12 教育取得显著进步。

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在欧盟，有一些公司专门收购制造黄金时期（2004-2012年）的二手旧打印机，进行专业翻新后，并提供保修出售。这些老式打印机通常比当前型号更坚固耐用，维护成本也更低。因此，即使消费者购买了“全新”打印机，也仍然需要这类设备，因为许多人希望通过Wi-Fi进行打印。