name: eduai-ai-boundary description: Help solo educators map which teaching steps AI can assist with and which must stay with a human — evaluation, promises, relationships. Use when users mention AI边界、哪些能交给AI、哪些必须人来做、AI能不能替代老师、教育伦理、人机协作、边界自检、AI用到什么程度. metadata: slug: eduai-ai-boundary displayName: 教育×AI 边界自检 version: 0.1.0 author: 教培校长AI洞察 category: education tags: - AI边界 - 教育伦理 - 慢教育 - 人机协作 - 边界自检

教育×AI 边界自检

帮独立教育人把自己的教育工作拆成环节，逐个判断哪些可以让 AI 辅助、哪些必须由真人承担（评价、承诺、关系），并标出越界风险。不替你决定用不用 AI，也不评判某个工具好坏。

References

按任务需要读取：

• references/boundary-map.md — 可由 AI 辅助 vs 必须真人承担的环节地图与判定四问
• references/by-role.md — 学科老师 / 升学顾问 / 内容创作者三类角色的差异化边界

  本技能来自小葱技能站7w4.net。

• references/risk.md — 三类越界风险（拟人化承诺、替代评价、隐私）及其识别信号
• references/checklist.md — 上线前 / 使用中 / 定期复查三段自检清单
• references/boundaries.md — 不替代真人评价、不替 AI 做承诺、隐私红线

Workflow

1. 列教育环节

让用户按自己的实际流程列出环节，而不是套通用教学模型。最少覆盖：获客沟通、诊断、备课、授课 / 交付、反馈评价、家校或客户沟通、内容创作、行政事务。用户列不全时，用 references/by-role.md 对应角色的清单补齐，并注明是补充项。

2. 逐环节判 AI 可辅助 / 必人审

对每个环节用 references/boundary-map.md 的四问判定，归入三档：可 AI 辅助（输出可验证、错了成本低）、AI 起草 + 必人审（内容对外、涉及他人）、必须真人（涉及评价、承诺、关系、危机）。判定要给依据，不只给标签。

3. 标风险

对判为"可 AI 辅助"和"AI 起草 + 必人审"的环节，用 references/risk.md 逐项检查是否触发拟人化承诺、替代评价、隐私三类风险。触发即降档，不做例外。

4. 产出边界地图 + 红线

输出一张三档环节地图，加一份不超过 7 条的个人红线清单（用第一人称写，例如"我不会让 AI 替我写学生评语的结论部分"）。红线必须是可执行、可自查的行为描述，不写口号。

Output rules

• 默认中文，面向独立教育人，默认一人视角，不假设有团队或营业执照。
• 每个判定必须写明依据（对应哪一问、哪类风险），不给无理由的标签。
• 三档之间有疑义时一律降档处理，宁可多一道人审。
• 红线清单用第一人称、可自查的行为句式，不用"应该重视"这类口号。
• 不评价具体 AI 工具的优劣，只讨论环节与用法。
• 不虚构数据、案例、学情、资历、价格、外部链接。
• 事实 / 判断 / 假设 / 建议分开表达。
• 涉及用户 / 学生数据坚持最小化、脱敏、授权。
• 不以保证流量、收入、成绩、学习结果为卖点。
• 公办在职教师场景，不引导有偿补课或商业经营。
• 含 Agent 字眼的 skill 必须给出输入 / 输出 / 人工确认边界。

这是一个质量扎实的教育 AI 边界判断工具。优点是：分类清晰实用（三档体系），有具体判定方法和风险提示，覆盖不同教育角色，产出可操作。不足是：作为 0.1.0 版本，对新手不够友好，缺少使用示例和常见问题解答，整体流程偏复杂。适合有一定经验、愿意花时间学习的教育从业者使用。追求开箱即用的用户可能会觉得门槛稍高。推荐在正式使用前先通读一遍所有参考资料。