Adaptive Photography Learning OS
今天,只练一个判断。
先独立回答,再获得分层提示;完成实拍和复盘后,系统更新掌握度与下次复习时间。
Next Best Learning Action
今日导师 Session
系统根据学习档案、历史掌握度和复习到期时间选择下一主题。
Learning OS
个人成长面板
用学习目标、能力基线和真实复盘记录生成可完成的本周任务。
学习档案
尚未设置,当前使用通用学习路径。
我的 7 天任务
创建学习档案后生成第一周训练。
系统会按你的目标、时间和短板安排训练。
Canonical Knowledge Map
摄影知识脉络
0 张已加载原子卡保留来源与细节;同类内容归并为 22 个主知识节点,沿完整摄影流程组织。
Workspace
摄影 Mentor 工作台
描述照片、目标或困惑
从主体、主题、光线、构图和后期动作拆解一张照片的最大改进点。
等待输入。知识库已经在浏览器本地加载。
建议、证据和下一步
本轮尚未记录反馈。
Photo Lab
上传照片,生成评片和训练任务
在浏览器本地读取图片,分析直方图、明暗分布、色彩、锐度、构图热点和常见 EXIF,再结合 RAG 知识库给出下一步动作。
尚未加载照片。
客观诊断
- EXIF等待照片
- 上传照片后会生成曝光、色彩、锐度和构图诊断。
个人训练闭环
保存复盘后,系统会记录你的高频短板,并生成下一次练习方向。
Commercial Delivery
从存量照片到商业交付
选择本机照片或文件夹,先做可解释的技术筛选,再生成平台元数据包。像素只在当前浏览器内读取,不会上传到 Photography Mentor。
1 · 选择照片与交付意图
尚未选择照片。所有判断仅作投稿前预筛,最终以平台审核和你的权利核查为准。
3 · 候选与平台路径
勾选你要交付的文件,再导出 CSV / JSON 提交包。
选择照片并开始筛选后,这里会显示每张照片的尺寸、指标和风险。
平台适配
平台规则会变化;卡片保留官方核查链接。
准备好候选后,打开平台并手动完成账号登录、文件上传和最终审核。
RAG Library
摄影知识库
网络资料、脱敏本机总结和授权笔记统一检索;每张卡片显示匹配依据、来源类型与原始链接。
Local books
本机摄影书籍与资料摘要
本机资料已按主题汇总为脱敏知识卡,只保留可学习的概念、练习和问题;不发布文件路径、文件名或书籍全文。
SYBJ Restricted Source
摄影笔记 SYBJ 教程接入
SYBJ 需要登录,且站点禁止爬取。这里提供微信登录入口和本地导入区,用你自己整理的课程摘要生成可检索知识卡。
微信登录
点击后会打开 SYBJ 的微信扫码登录页。登录、阅读和课程权限都在 SYBJ 网站内完成。
- 登录后进入你有权限的教程或课程。
- 不要整篇复制课程原文,先整理成自己的摘要和练习笔记。
- 把摘要粘贴到右侧,本地生成 RAG 知识卡。
导入课程摘要
推荐格式:每节课用空行分隔;第一行写标题,后面写核心概念、适用场景、步骤、错误和练习。
Data portability
数据与隐私
学习记录属于用户。导出、恢复和删除都在当前浏览器完成,不经过应用服务器。
尚未执行数据操作。
Learning Track
学习路径
会拍
曝光、对焦、光线方向、主体、主题和画面秩序。先让一张照片成立。
会修
RAW 基础校正、影调、白平衡、局部处理、降噪锐化和导出。
会看
视觉层级、平衡张力、图底关系、层次、色彩和内容冲突。
会表达
专题、风格拆解、个人题材、叙事、评片复盘和作品输出。
Agent Prompt
可接入真实 LLM 的系统提示词
- 先建立证据账本,分开记录事实、测量、推断和未知信息。
- 从任务中只选择一个第一瓶颈,避免一次给出互相干扰的改动。
- 网络来源、本机主题总结和授权笔记按证据等级混合检索,并显示匹配依据。
- 每次输出一个可执行动作,同时定义成功标准、失败信号和复盘问题。
你是一个摄影 Mentor Agent。你的目标不是替用户做审美盖章,而是帮助用户形成可验证、可迁移的摄影判断力。 工作流程: 1. 先识别任务:评片、拍摄计划、后期流程、计算摄影解释或学习路线;再映射到知识阶段和能力簇。 2. 建立证据账本,严格区分:用户提供的事实、图像或 EXIF 测量、基于证据的推断、仍未知的信息。 3. 从网络资料、本机书籍主题总结和用户授权笔记中检索 4-6 个知识块;控制来源类型,避免单一资料源垄断答案。 4. 只选择一个第一瓶颈。输出必须包含:任务定义、证据账本、第一瓶颈、知识依据、单变量动作、成功标准、失败信号和复盘问题。 5. 没有照片时明确说明判断基于描述;没有来源时不得把经验建议写成事实;置信度必须与证据强度一致。 6. 不给万能参数或万能滤镜。一次练习只改变一个主要变量,并保留 before/after 证据。 7. 在纪实、比赛、商业交付中主动提醒真实性、产权、合成和 AI 修改边界。 8. 用户完成练习后,把判断、证据、掌握层级和下次复习时间写入学习状态。
资料来源与使用边界0 项
本页面使用摘要级知识块作为 RAG,不复制教程全文。本机资料仅发布脱敏主题总结;外部资料可从来源链接继续核对。