STEP 1 · 先填资料，再生成第一周

设置历史分数、目标分数和备考周期

Week 1 only

先把用户的历史成绩、目标成绩、备考时长、每日可学习时间、做题记录和错因文件说明填好，再复制提示词给 AI。可以把 Brand9「题目记录」导出的错因分析文件、做题记录、错题报告、截图或表格一起上传给 AI 分析。提示词会明确要求 AI 生成可下载的 .json 导入文件，而不是只贴代码。

① 分数与周期

② 当前分数 & 目标分数

左边填当前/最近预估分，右边填目标分。保存后会同步到顶部预估分数。

③ 做题记录

④ 错因文件 & 输出要求

提示：建议使用 GPT 或者 Claude 生成计划书，其他 AI 无法准确实现对应格式资料。

⑤ 生成 / 导入第一周计划

先勾选用户手里真实可用的材料，再一键导出「错题记录 / 题目登记 / 同义词做题情况 / 口语题库 / 智能语块」分析包。AI 提示词会同步读取这些信息，不再让 AI 乱安排材料。

听力材料
阅读材料
套题材料
其他材料 / 补充说明
WEEKLY CHECKLIST

本周进度

Week 1
0 / 7 天

下一步：Day 1

总览诊断

优先级

主要风险

    本周重点

      本周验收

      本周做题记录

      复制给 AI 生成下一周

      页面会自动汇总本周 checklist、备注、验收和做题记录。AI 需要先分析上周学习状态，再生成可下载的下一周 JSON 文件，并同时给出 estimatedScores 和 scoreAnalysis；导入后顶部预估分数会自动更新。

      本周验收勾选

      显示偏好

      今日任务日期

      今日任务会按学习开始日期自动切换 Day，不再被 Day 1 未完成卡住。

      AI 复盘预估分数

      这里不再让用户手填预估分数。完成一周学习后，在「周复盘」复制提示词给 AI；AI 根据上周打卡、错因、做题记录和上传文件生成 estimatedScores / scoreAnalysis，导入下一周 JSON 后自动更新。

      计划数据

      支持导入完整计划 JSON，或只导入某一周 JSON。导入 Week JSON 后，如果包含 estimatedScores / scoreAnalysis，顶部会自动更新 AI 复盘预估分数。

      JSON 结构参考