不是更多的题，而是更懂你的系统。从题目元数据到累积认知画像，每一层数据都在帮你找到真正的短板。
从静态题目到动态认知画像的完整链路
每道题预标注：题型分类、难度等级、先验认知簇、干扰项陷阱类型、预期答题时间。AI 诊断时读取这些元数据，知道该往哪个方向追问。
你做题的每一个动作都被记录：停留时间、改答轨迹、首选答案、最终答案。"快速选错"和"纠结后选错"是完全不同的认知问题，行为数据让 AI 区分两者。
AI 追问 2-4 轮后输出：诊断结论、认知簇标签（10 簇 30 标签）、子标签、下一步建议。每一次诊断都是结构化数据，而不是一段文字。
所有诊断结果汇聚成你的认知画像：每个簇的掌握程度（已掌握/成长中/待提升）、命中次数、30天滚动趋势。画像驱动学习计划和练习推荐。
不是告诉你"答案是 B"，而是追问你为什么选错
核心区别：我们追问根因，而不只是展示答案
覆盖标准化考试所需的全部认知能力，每个维度下有 3 个细分标签