MathVid Studio · 项目介绍 · 2026

让一次授课,成为长期资产。

AI 原生数学教学内容生产系统:从录课视频与 PDF,到可校验题库、题卡与教学视频。

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项目命题

教学内容很多,真正能复用的资产很少。

录课视频难检索,PDF 难拆解,老师的解题路线散落在口播、板书和课件之间。传统流程只能保存文件,不能沉淀知识结构。

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核心价值

提取,不替老师发明。

老师原始解题路线是真理之源。AI 负责识别、结构化、校验与呈现,不擅自改变步骤与答案。

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三类用户 · 一套内容底座

生产、管理与学习,在同一条资产链上协作。

教师

上传视频或 PDF,自动拆题、校对步骤,批量生成题卡与讲解视频。

教研管理员

统一机构品牌与模型配置,管理课程、任务、题库和产物追溯。

学生

按课程与题目浏览,观看带字幕讲解,下载清晰题卡离线复习。

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产品闭环

从原始课堂到多形态交付,只走一条可追溯链路。

01

导入

录课视频、PDF 或已有清单进入课程任务。

02

还原

ASR、OCR 与视觉模型共同恢复题目和解题过程。

03

校验

教师在题库中编辑思路、步骤、公式与答案。

04

发布

输出题卡、HyperFrame、MP4、字幕及结构化数据。

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11 步 AI Pipeline

每一步都有输入、产物与失败回退。

01–02智能切题
语音转写
03–04板书识别
路线还原
05–07公式矢量化
几何重建
一致性校验
08结构化落库
09–10题卡 / 视频并行渲染
声音克隆与字幕
11按需导出 MP4

失败不阻断 · 支持从指定步骤恢复 · 全过程保留中间产物

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一份知识 · 多种交付

从同一道题,派生出完整教学资产。

1080 × 1920移动题卡题目、思路、步骤、公式、几何图与答案。
1920 × 1080HyperFrame按讲解节奏切换场景,公式与步骤同步呈现。
H.264 + AAC教学 MP4合成老师音色、中文字幕,可离线分发。
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本地可部署 · 模型可替换

Web 双端、统一后端、开放模型路由。

体验层

Next.js 管理端
学生课程与题目端

编排层

FastAPI · 11 步 Pipeline
OpenAI 兼容 Provider
Playwright + FFmpeg 导出

基础层

SQLite + 本地文件系统
MiniMax / SiliconFlow / LMStudio
TeX Live + KaTeX
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教师端

把复杂管线,压缩成可校对的工作流。

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学生端

先理解路径,再确认答案。

课程列表、题目详情、题卡、视频与字幕围绕同一题组织。学生可以暂停、回看、下载,不必在长视频中反复拖动寻找。

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机构级落地

可控,才适合进入教学生产。

本地部署

macOS 或 Linux 单机即可运行;SQLite 与本地文件系统便于备份与迁移。

过程可追溯

每个任务、题目、步骤和产物均有结构化记录;错误可定位,步骤可恢复。

模型可替换

统一兼容层连接 MiniMax、SiliconFlow、LMStudio 或其他 OpenAI 兼容服务。

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合作入口

先跑通一门课。

以真实录课视频或 PDF 做小范围验证:确认拆题准确率、教师校对成本与最终交付质量,再扩展到完整课程库。

01 提供真实素材02 共评一批题目03 确认扩展范围
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