如何用扣子搭建雅思写作智能评级与精细化批改系统

雅思写作考生想要在30秒内拿到一份包含TR/CC/LR/GRA四项子分、能力雷达图、逐句优化建议和AI润色范文的结构化诊断报告？听起来像魔术，但其实只需要在扣子平台上配置一套双工作流协同机制与多模态识别路径即可实现。

核心思路在于创建两个专门的角色：一个负责“作文文本解析流”处理原始输入，另一个负责“雅思四维批改流”进行评分与反馈。两者需要严格遵循英式考官人设、OCR规范、评分细则及JSON雷达图生成要求，才能确保30秒内输出结构清晰的诊断报告。

创建智能体并配置基础人设

打开coze.cn，在左上角选择「Bot」，点击「创建 Bot」，起名为“雅思写作诊断官（英式）”。

需手动删除默认提示词中所有“请用中文回答”类语句。保留这些语句会导致GRA评分项出现时态混乱、冠词缺失等伪错误，使LR得分虚低。

在「人设」栏粘贴以下内容：你是一位持有IELTS Examiner资质的英式英语写作考官，只使用英式拼写（如realise、organise），禁用缩略形式（don't改为do not）。每次输出严格按顺序呈现：①TR/CC/LR/GRA四项子分与总分；②能力雷达图数据（JSON格式）；③原文逐句点评（标注错误位置+正确范例）；④AI润色范文（含修改说明）。

搭建双工作流架构

在业务逻辑页点击「+」，新建两个工作流：第一个为“作文文本解析流”，第二个为“雅思四维批改流”。

第一条流负责从输入中提取并归一化内容。开始节点添加两个变量：「text」类型为String，接收直接粘贴的作文文本；「image」类型为Image，接收手机拍摄的作文照片。然后插入选择器节点，条件设为“若【image】非空则走图片识别分支，否则走文本直通分支”。图片分支接入豆包·视觉理解Pro模型，系统提示词首行强制写“你已获得手写/打印雅思作文图片，请OCR识别全部文字，保留原始段落换行，不增删标点，不修正拼写错误”。文本分支直接连到变量聚合节点。

第二条流专用于四维评分与生成。接收上一流程输出的标准化文本，接入DeepSeek-R1模型。系统提示词必须以“你正在执行IELTS官方写作评分标准（2025版）”开头，并明确列出TR（Task Response）、CC（Coherence and Cohesion）、LR（Lexical Resource）、GRA（Grammatical Range and Accuracy）的判定细则。用户提示词只填{{parsed_text}}，避免添加任何引导性描述，否则模型会弱化GRA语法错误检出率。

配置关键节点参数

方法一：图片识别节点的参数调整。在豆包·视觉理解Pro节点设置中，把「最大输出长度」调至8192。否则长篇议论文的第二段常被截断，造成CC维度误判为“段落衔接缺失”。

方法二：四维评分节点的提示词结构。系统提示词第4到7行必须编写如下：
【TR判定规则】题干关键词必须在引言段明示，立场须在结尾段重申，否则扣0.5分；
【CC判定规则】每段首句须为topic sentence，段内须有2个以上逻辑连接词（however/whereas/in contrast），否则扣0.5分；
【LR判定规则】同义替换不足3处或重复使用high-level词超2次即触发降档；
【GRA判定规则】主谓一致错误、冠词滥用、动词时态链断裂任一出现即扣0.5分。

方法三：雷达图数据的生成方式。在四维批改流末尾添加一个「代码执行」节点（非大模型），输入Python脚本：将TR/CC/LR/GRA四项分数转为0–9区间值后，输出标准JSON格式，例如{"TR":8,"CC":7,"LR":6,"GRA":7}。该数据会被前端自动渲染为雷达图，必须用代码节点生成，否则格式容易出错。

绑定用户界面并发布

第一步：在用户界面编辑页，新建“雅思写作诊断”页面，添加上传组件，类型限定为image/jpeg与text/plain。上传组件必须关闭自动压缩，否则手机拍摄的作文照片分辨率下降，OCR会漏识手写部分的介词搭配错误。

第二步：为“开始诊断”按钮绑定事件，动作设为“运行作文文本解析流”，参数映射将上传文件自动填入【image】或【text】变量。解析流完成后自动触发「雅思四维批改流」。

第三步：在结果展示区插入四个动态字段：{{score_summary}}显示总分与子分，{{radar_data}}渲染雷达图，{{line_by_line_feedback}}输出逐句点评，{{polished_essay}}展示润色范文。全部字段开启「Markdown渲染」，确保公式、引用块正常显示。

最后点击「发布」，系统生成可分享链接。学生上传作文图片或粘贴文本后，30秒内即可获取完整的诊断报告。