AI 平台开发
为学校与教育机构搭建学习画像、题库推荐、班课管理、顾问跟进和数据看板，帮助教学从经验驱动升级为数据驱动。
7x
响应速度提升
API
可对接现有系统
AI 平台开发
教育咨询
信息学奥赛
数学奥赛
理化生竞赛
港校申请
学习数据中台
竞赛规划
Business Matrix
六条业务线，共同指向一个清晰成长结果
峰途把平台能力、顾问经验和竞赛教研连接起来，为不同阶段的学生建立可执行、可复盘、可升级的学习路径。
AI 平台开发
面向学校、机构与学习中心，提供从需求梳理、原型设计、算法策略到上线运维的完整平台建设。
- 学生画像、题库标签、学习路径推荐
- 班课排课、作业反馈、顾问跟进看板
- 小程序、管理后台、数据接口与权限体系
教育咨询
通过访谈、测评和阶段目标拆解，帮助家庭把“想提升”变成可执行的学习与申请路线。
- 学业诊断与选课策略
- 竞赛、活动、校内成绩的时间表整合
- 月度复盘与家校沟通建议
信息学奥赛
以 C++ 和算法模型为主线，强调代码实现、复杂度意识、限时策略和赛后复盘。
- C++、算法、数据结构与模拟赛训练
- CSP-J/S、NOIP、校内选拔
- 算法项目与作品沉淀
数学奥赛
从小学十二级、初中四主干到高中联赛二试，搭建可执行的数学竞赛课程体系。
- 数论、组合、几何、代数
- AMC/AIME 与高中联赛路线
- 错因诊断与阶段训练
理化生竞赛
物理、化学、生物三条路线并行，强调实验能力、数据分析和科学表达。
- 物理：力热电光近代与实验
- 化学：无机、有机、物化、分析
- 生物：细胞、遗传、生态与实验
港校申请
从院校专业定位到材料组织，独立处理申请策略、文书、面试、时间线和学校匹配。
- 目标院校清单与专业匹配
- 活动线索、文书结构与面试训练
- 申请日历、材料审核与节点提醒
AI Platform
把教学、顾问和家校沟通放进同一个智能系统
平台层负责数据采集与算法推荐，教研层负责内容与课程，顾问层负责阶段目标和申请节奏。
Growth Intelligence Console
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能力诊断
从一次测评生成多维成长画像
结合知识点掌握度、解题速度、思维类型和学习习惯，快速识别学生适合优先突破的能力模块。
知识图谱定位
薄弱点归因
竞赛潜力评估
学生端
查看学习任务、智能题单、错题归因、阶段目标和项目进展，让学生知道下一步做什么。
教师端
管理班级、布置作业、批改反馈、同步课程记录，并通过数据看板判断教学节奏。
顾问端
追踪家庭沟通、申请节点、竞赛安排和阶段复盘，减少信息遗漏和重复沟通。
管理端
统一管理题库、课程、权限、数据接口与运营指标，为机构提供可扩展的数字底座。
Growth Roadmap
按学生阶段匹配不同的成长组合
同样是 AI、竞赛和升学，低年级更看重兴趣与基础，高年级更看重成果、节奏和申请材料的连续性。
Foundation Track
用兴趣项目建立数理与编程底座
适合已经展现逻辑兴趣、数学敏感度或编程好奇心的学生，通过轻量项目和基础题型建立持续学习动力。
图形化编程到 C++ 过渡
数学思维启蒙
学习习惯记录
Olympiad Training
信息学、数学与理科竞赛，按能力台阶推进
不把竞赛训练做成题海，而是把概念、模型、专题、实战和复盘拆成连续路径。
Stage 01
建立数学表达与代码表达的共同基础
从逻辑、枚举、递推、几何直觉与证明表达入手，让学生形成能迁移的解题语言。
C++ 语法与调试
数论基础
组合计数
递推与归纳
信息学奥赛培养
从 C++ 基础、复杂度意识、递归搜索到动态规划和图论模型，训练学生把题面翻译成可实现算法。
核心模块
语法调试、数据结构、搜索、DP、图论、模拟赛
适合目标
CSP-J/S、NOIP、校内选拔、算法项目作品
数学奥赛培养
以证明表达和模型迁移为中心，帮助学生在数论、组合、几何与代数之间建立可复用的解题框架。
核心模块
数论、组合计数、几何构造、代数变形、证明写作
适合目标
希望杯、AMC、AIME、校内竞赛、强基先修
理化生竞赛培养
以实验能力和科学建模为中心，帮助学生在物理、化学、生物之间建立可迁移的理科竞赛方法。
核心模块
物理模型、化学结构、生物体系、实验设计、数据分析
适合目标
理科拔高、强基先修、物理/化学/生物竞赛、科研预备
Curriculum Ladder
竞赛课程阶梯
兴趣入门
用可视化项目、趣味证明和基础编程题建立兴趣，重点培养耐心、表达和调试习惯。
专题进阶
围绕算法模型、数论组合、几何构造等专题训练，把零散知识整理成可迁移的方法。
模拟实战
通过限时套题和赛后复盘训练读题、取舍、证明书写和代码稳定性。
成果沉淀
整理竞赛成绩、项目作品、训练记录和复盘材料，为升学申请与面试表达提供证据。
Diagnostic Report
一份诊断报告，回答三个关键问题
学生现在处在哪个能力层级？接下来优先补什么？如果目标是竞赛或港校申请，哪些投入最值得？
Growth Profile
Sample
Hong Kong Admissions
港校申请不只看分数，也看长期叙事
从目标院校、专业匹配、竞赛成果、活动线索到文书面试，峰途把申请材料组织成可信的成长故事。
01
定位院校与专业
02
梳理竞赛与项目
03
文书与面试打磨
Methodology
让每一次学习投入都有反馈
目标拆解
按学期、竞赛季和申请节点拆分里程碑，避免长期目标停留在口号层面。
数据复盘
记录测评、作业、课堂和模考表现，让顾问与教师用同一套证据沟通。
团队协同
教研、导师、顾问和家长共享阶段进展，形成稳定的学习支持系统。
Deliverables
每个阶段都有可拿到手的成果
能力画像报告
阶段学习计划
竞赛训练题单
月度复盘记录
申请材料清单
面试模拟反馈
Scenario Cases
典型学生场景
以下为匿名化服务场景，用来展示峰途如何把不同目标拆成可执行路径。
从零基础到形成算法学习节奏
先用 4 周建立 C++ 语法与调试习惯，再进入枚举、递推和基础数据结构，配合每两周一次小测复盘。
关键交付：12 周题单 + 错题归因 + 家长月报把零散刷题改造成专题训练
围绕组合、数论和几何构造重建知识图谱，训练证明表达，让学生知道每类题的入口和退出条件。
关键交付：专题图谱 + 限时训练 + 证明批改把竞赛与项目整理成申请叙事
根据目标专业筛选活动线索，补足学术项目表达，提前规划文书结构和面试问答素材。
关键交付：选校表 + 文书大纲 + 面试题库Service Flow
从一次诊断开始，到长期成长闭环
峰途把咨询、教学、平台数据和申请规划串成连续流程，让每个阶段都有决策依据。
诊断访谈
了解学生基础、学习习惯、竞赛经历、目标院校和家庭期待，建立初始画像。
路径设计
把长期目标拆成阶段任务，明确课程、竞赛、项目、申请材料的先后顺序。
执行跟踪
通过课堂记录、作业反馈、测评数据和顾问沟通持续校准学习节奏。
复盘升级
每月整理进展、风险和下一步动作，让家庭看到投入产出和后续选择。
Who We Serve
适合三类合作场景
峰途既能面向家庭提供长期成长规划，也能面向学校和机构提供平台化能力。
学校与教育机构
适合需要搭建学习数据平台、课程运营后台、题库系统和顾问协同工具的团队。
平台开发 · 数据中台 · 教务协同竞赛与升学家庭
适合希望同时兼顾校内成绩、竞赛训练、活动规划和升学申请的学生家庭。
成长诊断 · 竞赛路径 · 月度复盘港校与国际方向
适合正在准备香港高校、国际课程衔接、英文面试和专业申请叙事的学生。
港校定位 · 文书面试 · 背景提升FAQ
家长常问的问题
可以。我们会先做基础测评，判断学生更适合从兴趣项目、基础题型还是专题训练切入，再决定训练强度。
两类都可以。学生端强调学习路径、题单和反馈；机构端强调班课管理、顾问跟进、数据看板和系统对接。
建议至少提前 12 到 18 个月梳理专业方向、竞赛成果和活动线索；如果已经临近申请季，也可以优先处理材料和面试。
我们会按考试节点和竞赛窗口做优先级排序，低风险阶段重训练，高压阶段重巩固与复盘，避免长期超负荷。
Start Your Plan
预约一次成长诊断
留下学生阶段和关注方向，我们会基于学习基础、目标学校和竞赛经验给出初步路径建议。
竞赛与升学双线评估
可视化阶段目标
AI 平台能力演示