课堂视频是最敏感的教育数据之一。
我们在产品设计上有三条硬约束：
采集最小化——只采集完成教学分析所必需的数据；
处理本地化——视频在校内边缘服务器完成结构化转换，仅上传分析结果；
用途明确化——分析结论仅服务于教学改进，不用于任何形式的评价与问责。
技术上也做了相应取舍：为了本地化处理，我们放弃了部分依赖大算力在线模型的方案，转而选择可在边缘设备上稳定运行的小模型，换来的是更低的网络依赖与更可控的数据流向。
我们认为，教育 AI 产品真正的产品力，一半体现在算法效果上，另一半体现在这些「不做什么」的克制上。