Classway
222,000 注册用户。回答了 300 万个问题。一款始终停留在标签页内的 Chrome 扩展。
行业： 教育、EdTech | 技术栈： Chrome MV3、TypeScript、LLM API、React | 状态： 已上线 | 访问 Classway | Chrome Web Store
Classway 做什么#
Classway 是一款 Chrome 扩展，可在当前活动的浏览器标签页内提供 AI 驱动的学业辅助。学生选中文本、提出问题或粘贴内容，扩展就会返回情境化回答、改写后的文本、论文结构建议和内容分析，无需离开页面。
Classway 为一家美国客户打造，采用订阅模式：免费版提供有限额度，每月 $9.99 的套餐提供无限访问。
教育场景下浏览器扩展的问题#
为学生构建一个 AI 工具听上去很简单，直到您开始思考学生实际在哪里工作。他们在 Google Docs 里，在研究网站上，在 Canvas 或 Blackboard 内，在阅读 PDF。他们不会打开一个独立的应用、把文字粘进去、等结果、再复制回来、然后继续做之前的事情。这种往返摩擦正是大多数工具失去学生的地方。
客户把需求讲得很清楚：学生需要的是情境化的 AI 帮助，而不是一个独立窗口里的 AI。这个工具必须在标签页内工作，响应迅速，自然地融入工作流。
这个约束直接排除了「带一个扩展层的 web 应用」这种方案。扩展必须就是整个产品。
我们构建了什么#
Chrome Manifest V3 架构#
我们基于 Chrome Manifest V3 架构原生构建 Classway。MV3 比 MV2 的限制明显更多：service workers 取代后台页面、跨域请求需要显式权限、content script 注入遵循更严格的生命周期规则。从 MV3 起步而不是从一个遗留代码库迁移，意味着这些约束从第一天起就塑造了架构，而不是在后期以重构形式浮出水面。
当学生选中一段文字时，content script 捕获选区并交给 service worker，后者把请求路由到 LLM API，再把结果以行内方式渲染回页面。没有任何跳转，也不打开新标签页。
面向学业场景的 LLM 集成#
AI 层处理四种截然不同的交互模式：基于选中文本的情境化回答、可调语气与正式度的改写、从零散笔记生成论文结构，以及对长篇阅读材料的摘要。
每种模式都需要自己的 prompt 逻辑和输出格式。改写要在保留原意的同时改变结构。论文结构需要从零散笔记中找出一个中心论点，并围绕它构建逻辑论证。情境化回答必须牢牢扎根于具体的页面内容，不能漂移到通用训练数据中。我们为此构建了独立的处理流水线，而不是把所有请求塞进同一个 prompt。
可定制的高亮模式#
学生可以选择扩展在高亮文本时的响应方式：简要回答、详细说明或扩展分析。响应深度随模式调整。
为什么这点重要：写一段快速回应小文的学生，和在研究作业中深入钻研的学生，需要的输出是不同的。让他们去配置一个设置面板会毁掉这种交互。选择直接绑在选中操作上。
Answer Assistant#
Answer Assistant 基于当前活动页面的内容工作。当学生在课程中遇到一个问题时，不管那是教材 PDF、Canvas 作业还是 Google Doc，都可以直接调用助手。它读取页面上实际的内容，并从那个上下文出发作答，而不是从一个通用知识库。
能力#
- 标签页内 AI 辅助：无需切换窗口、无需复制粘贴工作流，一切就发生在学生已经所在的位置
- 情境化改写：在保留原意的前提下重写内容，可控制语气、正式度和结构
- 论文结构生成：从零散笔记构建大纲，识别中心论点并组织论证流程
- 高亮模式：三种响应深度（简要、详细、扩展），直接从选中操作发起
- Answer Assistant：读取当前页面并基于实际存在的内容作答
提供免费版。无限访问 $9.99/月。
成果#
222,000 注册用户。累计处理 300 万个问题。该扩展已在 Chrome Web Store 上线。
这个项目再次强化了一件事：学生需要的不是更聪明的模型，而是一个在他们已经坐着的地方工作的模型。上下文问题才是真正的问题，而扩展架构在不要求学生改变任何工作方式的情况下解决了这个问题。
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