说出想法
重建您试图达成的目标，而不是将这手棋当作孤立的失误。
对局后围棋学习
理解您的围棋着法为何偏离重点。
Go AI Coach 是一款面向围棋、Baduk 和 Weiqi 的对局后学习应用。它正在为成年棋手开发，尤其是希望进步的 DDK 和 SDK 棋手；他们需要的不只是某一手旁边的一个数字。
开发中。 Go AI Coach 尚未作为公共服务提供。
对局结束后
您的想法
“我想保护角部。”
从着法背后的意图开始。
局面证据
此处什么最紧迫？
将想法与全盘局势进行比较。
练习
再次识别这一决策。
将一次复盘转化为可复用的模式。
从胜率到课程
分析应帮助您思考。
一手棋可能丢分，却未必能揭示棋手误解了什么。Go AI Coach 预期的体验从原因开始，再将其与经验证的局面证据和可行的下一步联系起来。
用棋盘检验它
将事实性的局面证据与辅导语言分离，使解释保持有据可依。
使其可复用
将反复出现的决策联系到模式和未来练习，而不是止步于一个结论。
预期工作流程
围绕您的思考过程展开的复盘。
该产品仅为已完成的对局而设计。以下流程描述预期体验，而非当前作为公共服务提供的功能。
完成对局
复盘在对局结束后才开始，绝不作为实时对局协助。
回放思路
Reasoning Replay 有助于记录您注意到的内容和意图。
比较
将您的想法放在局面的具体要求旁加以比较。
问问为什么不是
探索看似自然的一手为何可能未能回应真正的问题。
再次练习
使用反复出现的模式和练习巩固该决策。
为解释而设计
核心的两个问题。
原始分析可以找出更好的一路变化。辅导也应帮助学习者理解使其偏离该变化的决策。
您当时试图做什么？
预期体验会在解释局面前重建棋手的想法。这为课程提供人本起点，同时不把 AI 语言当作棋盘真相。
自然的一手为何偏离？
目标是比较合理的替代方案，展示变化所在，并让接近的决策听起来确实接近——而不夸大确定性。
有证据支撑的课程局面事实、候选比较和课程主张应保持可追溯。
诚实的不确定性接近的判断不应被表述成戏剧化或绝对的结论。
模式和练习复盘应揭示反复出现的决策，并支持刻意练习。
仅限对局后该产品并不用于在进行中的对局提供协助。
适用对象
为希望看得更全面的棋手而设计。
最初的产品设想聚焦于成年进步型棋手：他们能看懂分析结果，但仍需要帮助把它转化为实际的围棋课程。
尤其适用于
- 正在建立全盘意识的 DDK 棋手
- 正在完善判断力和优先级的 SDK 棋手
- 在已完成对局后复盘围棋、Baduk 或 Weiqi 的棋手
不定位为
- 用于实时对局帮助的工具
- 替代人类教师
- 保证段位提升的承诺
- 围棋协会或平台的官方合作伙伴
开发状态
在邀请棋手使用前，审慎构建。
该应用处于早期开发阶段（Pre-alpha）。目前本网站没有公开账户、购买、对局复盘服务或发布日期。相关事实变更时，本页面将更新。
早期开发阶段
2026
2026