AI 辅助开发的落地商品:软考学习系统从备考资料到上架在售

备考过软考的人都懂:资料散在几十个 PDF 里,真题解析参差,错题靠手抄,进度全靠拍脑袋。我准备系统分析师考试时顺手做成了产品——纯离线 AI 学习系统,题库、插件、教程打包上架,真实在售。

怎么实现的

架构选了条最"笨"但最稳的路:不做后端、不做账号,纯静态 HTML+CSS+JS,解压双击 index.html 就能用,零依赖零联网。

• 数据层:题目、解析、知识点、配图编译成 JSON 放 data/,共 6.05MB;KaTeX 公式渲染 vendor 内置,离线可看。
• 进度层:学习进度、错题、卡片状态全存浏览器本地存储,不经过服务器——卖家接触不到用户数据,本身即隐私卖点。
• AI 层(可选增强):配套 Chrome/Edge MV3 扩展「系统分析师AI学习助手」。任意页面划选术语,流式调 Kimi API 返回大白话讲解+考频+备考建议;Key 只存用户自己浏览器,自己账号计费。
• 内容生产层:逐项解析、卡片口诀、考频统计都是我用 AI 批量生成并校订的。版权边界:不随商品分发真题原文,写《导入教程》教买家用同样的 AI 流程自行转换导入。

硬核在哪

1. 解析是逐项的:2,431 道选择题每道都有 ABCD 逐一分析,含 AI 对原题库答案的校订;错题本"连对 2 次才移出",每道错题至少再见你两次。
2. 间隔重复是算法不是口号:157 张卡片按"忘了/记得/很熟"自评驱动,系统排定复习时间,只推到期卡片。
3. 划词插件是生产工具不是 demo:MV3 规范,流式输出,支持本地 file:// 页面,"保留"过的解释再看免费;解释一次约千分之一元。
4. 统计口径可复核:题数、章节数、考频数有只读核验脚本 ruankao_stats.py 随时重跑,商品页数字不是拍脑袋。
5. 勘误写进了产品:点 🐛 选中出错段落提交,修改写回本地文件永久生效。

实测数据 / 现场

2026-07-26 实测核验:

配套《使用说明书》《软考AI学习法》《导入教程》三份文档,3 分钟上手。

这套东西能复用到哪

• 任何有公开题库的资格考试:造价、监理、一建,"AI 批量解析+静态站点+划词插件"管线换数据即可复用。
• 企业内部培训:规章制度转成知识点+题库+卡片,离线分发,进度留本地,天然过合规。
• 版权敏感的资料变现:"不卖内容卖工具+方法",适合原文不能分发的场景。
• 划词插件是个壳:换掉 prompt 和考频数据,就是任意垂直领域的 AI 阅读助手。

现状与下一步

商品已在售,闭环跑通:产品、插件、教程、核验脚本一个不缺。下一步:题库管线再自动化一档,铺第二个考试类目。