LingJing

灵境 LingJing

一间虚拟课室：人类给 AI 上课，AI 当一面镜子。 人讲 → AI 多角追问 → 人答 → 人自判 → 带走你的思考、盲区与总结。

English web version (no install, BYO-key): https://hongchenlingjing.com/lingjing-en/ — three personal uses: self-learner comprehension checks, a private knowledge library, your own experience made queryable. No signup; your API key stays in your browser and is never sent to any server (BYO-key app). Works with free models (OpenRouter free tier).

角色契约：人类是体验者（也是传授者），AI 是激发者；AI 不学习、不评分、不判定，判定权永远归人。 这不是产品态度，是架构不变量——世界模型 World = ⟨S, R, M, T⟩ 里根本不存在「学生 → 分数」这条边。

	说明
是	一间可以本机跑起来的虚拟课室；一名 AI 学生（一面镜子 · 小明）按七类探测追着你问；课后给你「他问的 / 你答的」逐条并排清单
不是	答疑机器人（它不答问）、评分 / 考核工具、知识库检索、情感陪伴产品，也不是公网可用的多租户服务

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30 秒上手

① 跑起来（零依赖，Node 22+）

git clone https://github.com/genesis-plan/lingjing.git
cd lingjing
node server.js          # → http://localhost:8080

浏览器打开 http://localhost:8080（2D 课室）或 http://localhost:8080/classroom3d.html（3D 课室，Three.js 已本地化，离线可用）。 再点 / 上的输入框，讲一段你熟悉的东西——课就开始。

不配任何密钥也能跑：走确定性兜底语料，流程完整、体验降级、全程零外发。

② 想让 AI 学生说人话（可选，须自带 key）

# 默认硅基流动（国内，数据不出境）；须自带 key
LINGJING_LLM_PROVIDER=siliconflow LINGJING_SILICONFLOW_KEY=xxx node server.js

# 或换其他境内提供商
LINGJING_LLM_PROVIDER=zhipu LINGJING_ZHIPU_KEY=xxx node server.js

# 仅当你明确要用境外 OpenRouter 时才指定（课堂文本将出境，须自担合规）
LINGJING_LLM_PROVIDER=openrouter LINGJING_OR_KEY=sk-or-v1-xxx node server.js

# 或换境内提供商（数据不出境）
LINGJING_LLM_PROVIDER=zhipu       LINGJING_ZHIPU_KEY=xxx       node server.js
LINGJING_LLM_PROVIDER=siliconflow LINGJING_SILICONFLOW_KEY=xxx node server.js
LINGJING_LLM_PROVIDER=deepseek    LINGJING_DEEPSEEK_KEY=xxx    node server.js

③ 看真实测试基线

node tools/test_questioning.mjs     # 提问引擎（确定性提问规格）
node tools/test_reflection.mjs      # 双稿制反思引擎
node tools/test_weakpoint.mjs       # 薄弱点定位层（跨场景必不同）
node tools/test_p0_wiring.mjs       # 盲区环端到端接线

完整 23 个测试的分类、依赖与真实通过数见 02 · 使用指南。

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能力边界（诚实声明）

维度	说明
判定	不做。任何"你答到了没有 / 学生懂没懂"的自动判定都已被主动删除（曾经实装过，标定发现是噪声）
学生的"理解度"	不存在这个量。我们不知道一个 AI 学生有没有"悟"（它没有脑子），所以从不声称知道
AI 学生人数	1 名（一面镜子）。2026-09-18 由"5 名学生分角色"改为一名——要的是照出缝的镜子，不是一群角色
提问由谁决定	确定性层决定"问什么、钉哪个口子"（薄弱点定位 + 提问规格）；LLM 只当"嗓音"负责把它说出口
依赖	零第三方依赖（只用 Node 内置模块与浏览器标准 API）
数据	不留账号、不留手机号；课堂世界落 sessions/（已 gitignore）；配了 LLM 才外发文本，可切境内提供商或完全不配
部署	自托管（本机 / 内网）。无账号、无鉴权、无公网服务；公网运营前须过合规清单（见 06）
验证	tools/ 下 23 个自动化测试；无 CI（改动无自动守护，见 07）

不承诺：AI 学生问出的话一定切中要害；任何"教育效果"。研究引用是我们的设计依据，不是"已达到该效果"的证据。

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灵境 MCP · 给 AI Agent 的课室

灵境除了本机网页课室，现已打包成 MCP stdio server（lingjing-classroom-mcp）——让任何支持 MCP 的 AI Agent / 编排器直接调用这间"课室"：人（或 Agent）讲授，灵境当学生追问，返回盲区与总结。

特性：确定性引擎，无需 LLM、无需联网、可离线复现；fail-closed（无效会话直接报错）。与网页课室共享同一套"七类认知盲区"判定逻辑，但不经过 LLM 嗓音层，纯本地可复现。

一键接入（agents npx 即用）

npx lingjing-classroom-mcp

四个工具：lingjing_start_session（开课）→ lingjing_teach（讲授 + 苏格拉底追问）→ lingjing_reflect（七维盲区 + 总结 + 卡片）→ lingjing_close_session（收尾并清理）。完整用法见 mcp/README.md。

发现 / 分发

渠道	状态
官方 MCP Registry	io.github.genesis-plan/lingjing v1.0.1（active · isLatest）
npm	lingjing-classroom-mcp @1.0.1
Glama / HiMCP / LobeHub	待自动收录（本仓已含 server.json，目录爬到即显）

包源码在 mcp/；Registry 条目与 npm 包版本一致。许可同本仓 UNLICENSED（商用须书面授权）。

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文档

文档	内容
01 · 产品作用	它是什么、给谁用、为什么不评分、能力与边界、对外口径红线
02 · 使用指南	自托管上手、HTTP 接口、环境变量、LLM 配置、测试真实基线、常见问题
03 · 设计思想	角色契约、盲区照见反思环、理论依据、试过并删掉的东西、防漂移红线
04 · 技术参考	模块表、薄弱点定位层、提问引擎、双稿制反思、世界模型、LLM 接入、测试体系、已知问题
05 · 应用场景	七类场景（经验萃取 / 费曼自测 / 团队交接 / 教学训练 / 专家访谈 / 研究对照 / 部署形态）与误用清单
06 · 许可与合规	授权现状（UNLICENSED）、数据实践与出境提示、公网运营前必须补的清单
07 · 版本管理	当前无版本号体系的原因、建议约定、发布一致性清单、兼容性承诺
08 · 项目历史	从物理定律学习到虚拟课室的完整沿革，含被推翻的方向与被删除的功能
09 · 数学框架	设计期统一数学框架（灵境照见代数）——归档文档，实现以 04 为准
10 · 方法论基座	盲区照见反思环的方法论展开与证据基座——归档文档，实现以 04 为准

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结构

server.js            极简 HTTP 服务（SSE 流式课堂 + 静态资源 + 安全护栏）
teacher.js           课堂编排：探针调度（薄弱点定向优先 + 轮转兜底）、纪要、finalize
teaching.js          纯数学模型：薄弱点定位层 detectWeakPoints + 七类探测策略库
questioning.js       TCMQ 确定性提问引擎（只产出"问句规格"，不产出文字）
llm.js               LLM 连接器：多提供商 + 降级链 + 按功能组合管线
world.js             世界模型 ⟨S,R,M,T⟩（公理3：人类＝外部输入；无"学生→分数"边）
retention.js         匿名留存埋点（只给离线脚本读，绝不进用户屏幕）
public/              课室前端（2D/3D）、双稿制反思、课后总结、跨课知识库、课前生产性失败
tools/               23 个自动化测试 + 辅助脚本
docs/                主题文档（本表）
mcp/                 灵境 MCP stdio 包源码（给 AI Agent 的课室，见上）
server.json          官方 MCP Registry 清单（目录/Glama/HiMCP 自动发现用）

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许可（摘要）

UNLICENSED —— 保留所有权利。 仓库公开可见 ≠ 授权使用： 未经版权人明确书面许可，不得复制、修改、分发、再许可或用于商业 / 非商业目的。 若希望以具体开源协议（MIT / Apache-2.0 或开源 + 商用双轨）使用，请与版权人另行联系。

⚠️ 已知张力：LICENSE 字面禁止复制，而本文档的"30 秒上手"写着 clone 自跑 —— 二者尚未对齐，属版权人待拍板的法律决策，工程侧不代决。详见 06 · 许可与合规。

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