用途：为 Canvas 作业生成基于学习科学（Pillar 3：持续练习与反馈）的反馈模板，供教育工作者在评分、编写量规评语或批量反馈时使用。
主要能力：按表现层级组织模板，包括超出预期、达到预期、接近预期、需要改进四档。每个模板包含四要素：肯定优势、结合提交内容的具体观察、可操作的改进建议与下一步、面向未来学习的联系。同时应用若干原则：针对性（聚焦具体目标行为）、鼓励性（先讲优点、保持支持语气）、即时性（便于通过 SpeedGrader 快速发送）、生成解释（用提问引发反思）、反思（含自我评估提示）。
使用方式：第一步收集背景，向用户询问作业类型（论文、项目、测验、讨论、同伴互评）、所评估的学习目标、常见问题（可选）、量规标准（如有）。第二步按表现层级生成模板。第三步套用上述原则。第四步若可用 canvas-mcp，则可为每条量规标准在各层级生成评语选项、格式化为 Canvas SpeedGrader 评论库，并为 bulk_grade_submissions 创建批量反馈模板。
适用场景：论文、项目、测验、讨论、同伴互评等作业的评分反馈；量规评语编写；批量评分反馈。
限制：资料未提供具体安装命令、价格、平台支持范围或效果数据；实际可用性取决于是否具备 canvas-mcp 环境。定稿前建议用反馈质量清单自查：具体、可操作、鼓励、前瞻、篇幅与作业权重相称。