應用程式的出題架構在設計時直接套用了skill的，導致有很多設計與目標相悖，今天就是來解決這個問題。

規則廢除

部分規則由於在現有條件完全不具備可行性或與現有目標不符直接砍除，比如:

兩個整包 skill：gsat-essay-tutor、gsat-translation-tutor。

兩個開放性大題由於判斷過於難以公平而直接作廢，翻譯因後續調整太像詞彙題和綜合測驗因此廢除，這確實是該APP的一大缺失，後續再考慮有甚麼方式可以恢復。

自訂主題即時生成、session 內容多樣性即時檢查,四步驟 SOP 暫停追問,developer_mode,ask_before_next 對話節奏,大考模式產生 .doc 檔。

以上多為原先強求AI參與但應用程式無法達成要求而作罷的，而關鍵功能自訂主題並非被直接放棄，在之後會想辦法透過其他方式盡可能滿足多樣化需求。

整套五分類單字錯誤標籤（拼字錯誤／詞形轉換錯誤／形近字混淆／字義陌生／一字多義誤判)

以上與錯題本及題目及時生成機制相關的標籤遭到拔除，首先以上皆需要在生成檢討時，交叉比對使用者的錯題記錄、累積歷史標籤、題目要素等，原先在skill時效果其實就並不算太顯著，要以純代碼復刻難度可能更高，且往後的出題也不會仰賴該類標籤，目前錯題僅仰賴familiarity_score負責記錄同一單字的錯誤次數。

而關於錯題本與標籤，我提出了一個可能更適用於應用程式版本的架構，詳見後續規則改良。

規則改良

文法錯誤標籤

相比起單字類需要綜合判斷的，文法類標籤原先就列出了所有的可能性，並純以錯誤數做計算，這使得功能可以完美的復刻到應用程式版中，透過後續批量生題過程中，率先為相關選答空格訂下標籤，錯誤時直接累計該標籤資料，也使後續的其他功能參考會更加方便。

單字庫分類標籤

與原先錯誤時及時判斷標籤不同，該功能主要供給給後續的字詞講堂，透過在學測範圍6000單中劃出相關主題、字根、同義字並立下靜態標籤，後續錯誤時就能直接判斷弱點，從而讓字詞講堂出相關主題介紹。

另外，錯題本/複習卷/level題目分發等功能也會保留，在後續詳細制定架構後上線，下一步是完成題目批量生成系統，待有足夠的題目量，這些功能才能被證實是否有用。