QClaw可本地化高效支撑教师备课全流程：一、自动生成带答案解析的结构化试卷；二、一键生成分层教案初稿；三、智能萃取重组手写/扫描等非结构化资料；四、批量分析学情数据并输出教学提示；五、语义检索跨目录教学资源。
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如果教师需要快速生成符合教学进度与学生学情的试题，并高效完成教案、课件、资料整理等备课环节，则QClaw在本地化运行、文件直控、多模态理解能力等方面具备明确适配性。以下是具体应用方式：
一、自动生成结构化试卷
QClaw可基于教师指定的教学范围、题型分布、难度比例及评分标准，直接生成带答案与解析的Word格式试卷，全程操作于本地，不上传题目内容，保障命题原创性与考试公平性。
1、打开QClaw主界面，点击“对话”标签页。
2、输入指令：“根据高二化学‘电解质溶液’章节，生成一份测试卷：选择题12道、填空题6道、简答题3道；难度按基础50%、中等40%、拔高10%分配；附标准答案与每题分值说明；保存为Word文档，文件名含日期。”
3、等待QClaw调用本地模型分析知识边界并生成内容，完成后自动保存至默认文档目录。
二、一键生成分层教案初稿
QClaw能结合教材版本、课时安排与班级学情，输出包含教学目标、重难点解析、师生互动设计、板书逻辑图及分层作业建议的完整教案框架，避免从零撰写，保留教师专业判断空间。
1、在微信端绑定QClaw后，发送语音或文字指令：“我是初三物理老师，下周讲‘浮力的应用’，共2课时，班级整体基础中等偏弱，需突出生活实例和易错点辨析，请生成教案初稿。”
2、QClaw识别关键词后，调取本地存储的物理教学知识图谱，生成含三维目标、情境导入设计、探究活动步骤、常见误区提示的结构化文本。
3、初稿自动保存为本地Word，教师可在其基础上增补实验视频链接或手写批注。
三、智能萃取与重组非结构化教学资料
针对扫描版教辅、手写板书照片、PDF教案等难以编辑的“死文档”，QClaw利用多模态大模型（VLM）识别图文混排结构、公式语义与知识点层级，实现精准提取与再组织，解决教师“资料有但用不上”的痛点。
1、将包含牛顿定律例题的手写笔记拍照，保存至“备课素材”文件夹。
2、向QClaw发送指令：“识别‘备课素材’中所有手写图片，提取全部力学例题，标注题干、已知条件、解题关键步骤及易错警示，按‘受力分析→运动状态→公式选用’逻辑归类，生成可编辑Markdown文档。”
3、QClaw启动视觉识别模块，还原手写公式并校验物理量单位一致性，输出结构清晰、可直接粘贴进课件的文本块。
四、批量处理班级学情数据并生成教学提示
QClaw可直接读取本地Excel成绩表，执行跨表格计算、分布统计与关联分析，输出可视化摘要与教学干预建议，无需导出数据或切换分析工具，杜绝信息泄露风险。
1、确保“期中成绩.xlsx”文件位于桌面，其中含“学号、姓名、语文、数学、英语、物理”列。
2、输入指令：“分析该表：计算各科平均分与标准差；标出单科低于年级均值15%的学生；列出三科及以上未达班级平均分的学生名单；生成‘重点关注学生’教学提示清单，含薄弱知识点与课堂提问建议。”
3、QClaw加载表格后执行列运算与阈值比对，生成含加粗标识的汇总文本，并自动创建新Excel工作表存放提示清单。
五、实时整理与检索分散的教学资源
教师常面临课件、试卷、拓展题散落各文件夹的问题，QClaw支持自然语言驱动的跨目录语义检索与智能归类，将模糊记忆转化为精准定位，大幅提升资料复用效率。
1、在QClaw对话框中输入：“查找我电脑里所有标题含‘光合作用’或内容出现‘卡尔文循环’的PPT、PDF和Word文件，按文件类型分组列出路径。”
2、QClaw遍历指定磁盘分区，调用嵌入模型匹配术语变体（如“Calvin cycle”“碳反应”），返回带时间戳与大小的精确结果列表。
3、点击任一路径，QClaw自动调用对应程序打开该文件，支持即时预览与内容抽取。
