交互式可视化能够帮助本科数学学生形成概念，但其构建通常需要编程技能，教师往往缺乏。本文采用设计研究方法，提出并验证了一个由六个阶段组成的工作流：基础（Foundation）、定制（Customization）、数学深度（Mathematical Depth）、应用（Application）、可访问性（Accessibility）和教学控制（Pedagogical Control）。每个阶段对应一组结构化提示，指导生成式 AI 产生符合 $WCAG\ 2.2$ Level AA 标准的可视化代码，并明确在人类验证环节的介入点。
我们检验了该结构是否能够可靠地产出正确且可访问的工具，是否能够逆向（从已有工具推导提示）和正向（从自然语言想法生成工具）运行，以及每个阶段需要的验证力度。针对微积分、多元微积分和常微分方程四个实际案例，分别对数学正确性（与闭式解比较）、可访问性（自动化与手动屏幕阅读器测试）以及常见错误进行评估。
实验表明，工作流能够生成结构完整的初版工具，但每一步的输出仍需人工检查数学正确性、可访问性和教学适配性，才能进入下一阶段。该工作流与平台无关，既适用于教师也可供学生自行使用。
博主点评：六阶段框架提供了清晰的提示模板，使生成式 AI 成为非技术教师的可视化利器，但仍离不开人工细致审校，尤其在数学严谨性和无障碍合规性上。