AI Tutor Platform - Playground Implementation Status

Mục tiêu

• Tạo một bản ghi ngắn, dễ quét về những gì AI Tutor đang được canon docs mô tả và những gì Playground DOL English đã thực sự dựng được.
• Giúp team nhìn cùng lúc vision -> implementation -> gap mà không phải đọc lại toàn bộ spec.

Cách dùng doc này

• Dùng doc này như một bridge note.
• AIT_Master_Product_Spec.md và AIT_04_Runtime_and_Harness_Guidelines.md vẫn là canon để chốt rule.
• dol-edu-playground là implementation reference để xem current runtime và UI behavior.

Scope

• Chỉ nói về AI của DOL English trong Playground.
• Không coi DolKid là shared AI domain.
• Không dùng doc này để lock chi tiết visual microcopy; các rule đó sống ở visual/runtime contracts của Playground.

Snapshot tổng thể

Canon docs đang muốn gì

• AI phải là một AI operating layer, không phải chỉ là chatbox.
• AI phải page-aware, state-aware, decision-driven, và gắn với next action.
• AI inline là Layer 1 learner-facing entry point; AI Tutor chatbox là Layer 2 để đào sâu hơn.
• Logic phải đi theo guardrail -> surface -> intent -> learner state -> entry channel.

Playground hiện đang thể hiện gì

• DOL English đã có một shared AI runtime khá rõ shape:
  • query router,
  • conversation planner,
  • decision engine,
  • insight synthesis,
  • persisted inline snapshot + regenerate,
  • inline-to-chat deep-dive handoff.
• Shared AI hiện chỉ sống trong domain DOL English.
• AI inline surfaces đã đi theo hướng insight-first thay vì chỉ đưa roadmap/checklist.

So sánh nhanh: doc vs Playground

Chủ đề	Canon docs muốn gì	Playground hiện có	Đánh giá
Runtime order	Guardrail, surface, intent, learner state, entry channel phải resolve theo thứ tự rõ	Đã có planner/query router/decision layer dùng chung	Strong alignment
Surface archetype	Mỗi page có main question và surface archetype riêng	Home, Program, Practice, Course, Vocab đã map vào runtime semantics	Strong alignment
AI inline	Phải ngắn, insight-first, action-connected	Đã có inline AI cards với snapshot, CTA, deep dive	Strong alignment
AI Tutor chatbox	Là layer đào sâu, không phải default luôn mở	Đã có handoff từ inline sang chat và gate theo domain	Strong alignment
Shared learner state	Dùng chung để AI không trả lời rời rạc theo page	Đã có learner-state + scenario/actual + signal families	Partial alignment
Decision depth	Gần teacher-grade diagnosis, không chỉ rule mỏng	Đã có decision engine nhưng vẫn thiên về soft heuristics	Partial alignment
Integrity / exam safety	Active-attempt guardrail và strict exam hiding phải rõ	Active-attempt baseline đã rõ; strict exam gating toàn surface vẫn chưa dày	Partial alignment
AI presentation system	Shared formatting, purpose lanes, compact switch, markdown preview	Đã có shared presenter, markdown preview, fact rows, signal-card rules	Strong alignment
Persist + regenerate	AI inline nên nhớ trong ngày và chỉ regenerate khi context/activity đổi	Đã có snapshot freshness + regenerate path	Strong alignment

Những gì Playground đã có thật

1) Shared AI runtime

• aiConversationPlanner.ts: hợp nhất context, query profile, decision state, insight state, presentation sections.
• aiQueryRouter.ts: cho explicit learner intent thắng page bias khi cần.
• aiDecisionEngine.ts: chọn attention/focus/next-best-action theo soft weights.
• aiInsightSynthesis.ts: gom learner signals thành signal families để AI không kéo toàn bộ platform context vào cùng một response.

2) Shared AI presentation

• aiContentPresentation.tsx đang là shared presenter cho:
  • body copy,
  • checklist lane,
  • compact summary,
  • deep-dive CTA,
  • action chips,
  • signal cards,
  • markdown preview,
  • fact rows cho các dòng label:value.
• Typography baseline cho body đã được kéo về 14px.
• Signal cards chỉ cho metric-like values dùng oversized typography; topic text giữ gần base scale.

3) Surface coverage trong DOL English

• Home / dashboard AI
• Program strategy surfaces
• Practice attempt / result surfaces
• Weekly recap / intervention
• Course guide
• Daily vocab coach
• Shared AI Tutor chatbox

4) Runtime UX behavior đã có

• summary / detail / action lane theo purpose, không phải template cứng cho mọi page.
• Detail lane không được lặp lại summary lane.
• Top-level detail lane không được đẻ nested toggle vô nghĩa.
• Inline AI có thể mở sang AI Tutor chatbox bằng deep-dive CTA.
• Inline AI có thể giữ snapshot cùng ngày và chỉ bật Tạo lại khi context thực sự đổi.

Những gì vẫn đang ở mức partial

1) Learner-state vẫn chưa đủ sâu

• Playground đã có weakTopics, strongTopics, recentScoreAvg, dueReviewCount, pendingCourseItems, recentCompletions.
• Nhưng vẫn chưa phải full event-rich learner model như upstream vision kiểu AI Coach System Spec.

2) Decision engine vẫn còn practical hơn là teacher-grade

• Đã có soft heuristic tốt để runtime bớt cứng.
• Nhưng diagnosis sâu kiểu vì sao learner đang kẹt, risk pattern nào đang lặp, readiness thật sự có đủ chưa vẫn chưa hoàn toàn được model hóa trong code.

3) Một số surface còn đứng ngoài shared AI presentation system

• AISpeakingCoach là ví dụ rõ nhất: interaction model và typography vẫn đặc thù riêng, chưa đi qua shared presenter.
• Điều này không phải bug nếu nó được xem là tool/modal riêng, nhưng sẽ là drift nếu vẫn được tính là một AI surface cùng hệ.

Boundary hiện tại nên hiểu thế nào

• Shared AI hiện tại là DOL English only.
• /playground/ root không còn là nơi shared AI xuất hiện mặc định.
• DolKid không còn dùng shared orb/chatbox/harness của AI Tutor runtime.

Đánh giá trực quan về sản phẩm

Điều đang đúng hướng

• Product shape đã nhìn ra rõ:
  • mỗi page có AI đúng vai,
  • AI inline không còn chỉ là gợi ý cho có,
  • chatbox là lớp đào sâu,
  • response bắt đầu từ state -> meaning -> next action,
  • UI format đã có ngôn ngữ chung.

Điều chưa nên tự tin quá sớm

• Playground đã vượt mức demo rời rạc, nhưng chưa nên coi là “AI operating layer hoàn chỉnh”.
• Gap lớn nhất hiện không còn nằm ở card UI, mà ở:
  • learner-state depth,
  • decision depth,
  • integrity/runtime gating trong các case exam-like nghiêm ngặt.

Ưu tiên tiếp theo khuyến nghị

1. Làm dày learner-state và activity/event signals.
2. Cho decision engine đọc signal families sâu hơn nhưng vẫn giữ soft weight, không đông cứng thành mode matrix.
3. Chốt rõ hơn strict exam / integrity hide policy trong runtime.
4. Quyết định rõ AISpeakingCoach là shared AI surface hay tool riêng; nếu là shared surface thì nên kéo vào shared presentation system.

Kết luận ngắn

• Docs và Playground hiện đang cùng hướng.
• Playground đã đạt mức đủ để nhìn ra sản phẩm thật, không còn là tập hợp demo AI rời rạc.
• Khoảng trống còn lại là độ sâu nhiều hơn là độ rộng.

Đánh giá độ đủ của tài liệu

Đủ ở mức nào

• Bộ tài liệu hiện tại đủ cho baseline implementation, UX alignment, và daily product/design/engineering collaboration.
• Với những gì Playground đang có hôm nay, team đã có đủ doc để:
  • hiểu AI đang đóng vai gì trên từng page chính,
  • biết runtime resolve theo thứ tự nào,
  • biết shared presentation system đang dùng những rule gì,
  • biết ranh giới giữa AI inline, AI Tutor chatbox, harness, và Smart Search.

Chưa đủ ở đâu

• Bộ tài liệu hiện tại chưa đủ sâu nếu mục tiêu là khóa toàn bộ drift khi AI system mở rộng thêm nhiều surface và nhiều learner signals hơn.
• Có 3 nhóm còn thiếu hoặc mới chỉ được nói ở mức định hướng:
  1. Learner-state / event schema:
     • hiện docs đã nói đúng hướng nhưng chưa có một contract riêng, gọn, đủ rõ về các nhóm signal, event, queue, readiness, backlog, rehydrate inputs.
  2. Strict integrity / exam gating matrix:
     • active-attempt baseline đã rõ, nhưng strict exam-like hide/show behavior xuyên surface vẫn chưa được đóng thành một matrix runtime đủ cụ thể.
  3. Shared AI surface boundary:
     • hệ đã ngầm hiểu phần lớn AI learner-facing surface nên đi qua shared presenter/runtime, nhưng chưa có một rule ngắn chốt rõ surface nào là shared AI surface, surface/tool nào được phép là exception.

Kết luận thực dụng

• Nếu chỉ hỏi có đủ để tiếp tục build AI trong Playground không?:
  • Có, đủ.
• Nếu hỏi đã đủ để chống drift dài hạn khi hệ AI tiếp tục phình ra chưa?:
  • Chưa hoàn toàn.

Những bổ sung tài liệu đáng làm tiếp

1. Một doc ngắn về learner-state + activity/event signals contract.
2. Một doc ngắn về integrity / exam gating matrix.
3. Một rule ngắn về shared AI surface vs special-purpose AI tool.

Change log

• 2026-03-26: Tạo bridge note đối chiếu AI Tutor canon docs với Playground DOL English runtime để team có một ảnh chụp hiện trạng ngắn, trực quan, và dùng lại được.