feat(trainer): ИИ-тренажёр — генераторы задач + SimExpr-верификатор, прогресс, фича-флаг

- движок _trainer_engine.js: instantiate/generateBatch/verifyRoot/checkStudentAnswer/exprToLatex
- 5 генераторов уравнений 7 класса (generators.js), приём «корень-вперёд» → целые ответы
- страница /trainer: KaTeX-рендер, чипы-темы, мгновенная проверка, подсказка/решение, авто-выбор навыка
- прогресс practice_progress (мигр.081) + /api/practice/progress|attempt + LS.practiceProgressList/Submit
- фича-флаг trainer: тумблер в админке (Модули), requireFeature, FEATURE_HREFS (скрытие сайдбара+редирект), MODULE_CATALOG
- fix: подключён Lucide CDN на странице (иначе иконки сайдбара пустые)
- тесты practice.test.js (10/10); план развития plans/ai-trainer/PLAN.md

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Maxim Dolgolyov
2026-06-25 13:11:47 +03:00
parent 91917f952c
commit c370eaa803
13 changed files with 1141 additions and 0 deletions
+111
View File
@@ -0,0 +1,111 @@
# ИИ-Тренажёр — план развития модуля
Модуль `/trainer`: бесконечные задачи, которые рождаются из **данных-генераторов**, а
математика считается и проверяется **детерминированно** через `SimExpr` (без `eval`).
LLM в ядре не участвует — его роль (Уровень 1+) сочинять генераторы и текстовые задачи,
которые тот же слой верифицирует подстановкой. Тема-пилот: **уравнения, 7 класс**.
## Инвариант корректности (не нарушать)
> Любой источник задачи (генератор, шаблон, LLM) обязан пройти `TrainerEngine.verifyRoot`:
> заявленный корень подставляется в уравнение, расходится → задача отбрасывается.
> Та же подстановка проверяет ответ ученика (принимает `5`, `x=5`, `10/2`, `2+3`).
> Выражения — ТОЛЬКО `SimExpr` (whitelist, без `eval`/`new Function`). Цвета/текст от
> пользователя — только в безопасные стоки или с escape.
## Состояние: Phase 0 — DONE (прототип, в этом коммите)
- **Движок** `frontend/js/trainer/_trainer_engine.js`: `instantiate` / `generateBatch` /
`verifyRoot` / `checkStudentAnswer` / `exprToLatex` (AST→LaTeX, reusable) / `makeRng`.
- **Генераторы** `frontend/js/trainer/generators.js`: 5 типов (линейное `ax+b=c`, скобки,
переменная с двух сторон, дробь `x/a+b=c`, дробный коэффициент `ax/b=c`). Приём
«корень-вперёд» → гарантированно целые ответы, самопроверка всегда проходит.
- **Страница** `frontend/trainer.html`: KaTeX-рендер уравнений и шагов, чипы-темы,
мгновенная проверка, подсказка/решение, авто-выбор первого неосвоенного навыка.
- **Прогресс на сервере**: `practice_progress` (мигр.081), `practiceController` +
`routes/practice` (`/api/practice/progress|attempt`), клиент `LS.practiceProgressList/Submit`.
Мастерство = серия 5 верных подряд (липкое).
- **Фича-флаг** `trainer`: тумблер в админке (Модули), `requireFeature('trainer')`,
скрытие из сайдбара + редирект страницы (`FEATURE_HREFS`), запись в `MODULE_CATALOG`.
- Тесты: `practice.test.js` (10/10), headless-смоуки движка/страницы. lint:routes 0.
---
## Phase 1 — Ширина контента (генераторы)
**Цель:** перестать быть «демкой одной темы». Структура `класс → предмет → тема → навык`.
- Реестр генераторов: вынести в данные с метаданными `{ grade, subject, topic, skill, order, difficulty }`.
Группировка чипов по темам/классам; выбор класса/предмета вверху.
- Новые генераторы 7 кл: пропорции, раскрытие скобок с обеих сторон `a(x+b)=c(x+d)`,
уравнения с дробью-уравнением `(ax+b)/c = d`, простые буквенные преобразования.
- Соседние темы (параметрические, без LLM): упрощение выражений, степени, проценты,
линейные неравенства (расширить `checkStudentAnswer` под интервалы — см. P5).
- **Acceptance:** ≥3 темы × ≥3 навыка, у каждого generateBatch(50) даёт 50 разных корректных
задач; solvability-смоук на сетке параметров.
## Phase 2 — Адаптивность и интервальное повторение
**Цель:** вести ученика, а не давать случайное.
- Диагностика на входе (по 1–2 задачи на навык) → стартовый уровень.
- Подбор следующего навыка по мастерству (escalate при серии, откат при ошибках).
- Ошибки уходят в очередь повторения (свой лёгкий SR или reuse flashcards Tier-1).
- «Продолжить тренировку», дневная норма/цель, сводка сессии (что освоено, над чем работать).
- Сервер: расширить `practice_progress` (или новая `practice_review_queue`); агрегаты для аналитики.
- **Acceptance:** сессия из N задач сама ведёт от простого к сложному; промахнутый навык
всплывает повторно; прогресс переживает перезаход.
## Phase 3 — Уровень 1: LLM-задачи с верификацией
**Цель:** текстовые/контекстные задачи, которых не даёт параметрика.
- LLM (через провайдеров админки) генерирует `{ lhs, rhs, answer, story }`; сервер прогоняет
`verifyRoot`; расхождение → авторетрай с фидбэком («корень не удовлетворяет, исправь»).
- Кэш-пул `practice_problems` (предгенерация, ревью учителем) — не платить за каждый показ.
- Генерация «по теме урока» (связка с theory/exam-prep).
- **Acceptance:** доля задач, прошедших верификацию с 1–2 ретраев, ≥95%; пул кэшируется;
ни одна неверная задача не доходит до ученика (гарантирует инвариант).
## Phase 4 — Авторинг учителем
**Цель:** учитель создаёт свои наборы и раздаёт классу (как sim-builder/Quantik Ф5).
- Конструктор генераторов: шаблон `lhs/rhs`, диапазоны параметров, формула ответа, шаги
решения; превью + клиентская валидация через `SimExpr.compile`.
- Хранение (таблица по образцу `custom_sims`), серверная `validateSpec` без исполнения,
раздача классу + уведомление, привязка к ДЗ/уроку.
- **Acceptance:** учитель собирает рабочий генератор без кода; ученик решает; права/видимость
как у custom-sim (own + раздано).
## Phase 5 — Типы ответов и проверки
**Цель:** не только «корень-число».
- Множество корней (квадратные/факторизация), интервалы (неравенства), упрощение выражений
(эквивалентность через численный сэмплинг по диапазону, а не строковое равенство).
- Пошаговый ввод (проверять каждый шаг подстановкой), несколько форматов ответа.
- **Acceptance:** квадратное уравнение принимает оба корня в любом порядке; `(x+1)^2`
`x^2+2x+1` через сэмплинг; неравенство принимает `x>3` и эквивалент.
## Phase 6 — Геймификация, аналитика, UX
- XP/энергия/стрики (reuse инфраструктуры Квантика), бейджи мастерства на чипах (есть основа).
- Учительская аналитика: кто на каком навыке застрял, тепловая карта класса, отчёты.
- UX: виртуальная клавиатура для дробей/степеней, «почему неверно» (разбор ошибки),
сократические подсказки через Квантик-ассистента, мобильная раскладка, доступность.
---
## Сквозное
- **Безопасность:** только `SimExpr`; авторские генераторы — серверная `validateSpec` без
исполнения (длины/лимиты, escape текста), как `custom_sims`.
- **Тесты:** на каждый генератор — solvability-смоук (сетка параметров → есть корректные
задачи + достижим целевой ответ); бэкенд-тесты на новые роуты; headless-смоук страницы.
- **Контент = данные:** генераторы и темы — JS-данные/таблицы, не код.
## Рекомендуемый следующий шаг
**Phase 1** (ширина контента) — даёт наибольшую пользу при минимальном риске и переиспользует
готовый движок/проверку/страницу. Затем **Phase 2** (адаптивность) для удержания.