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在教育应用中处理题库批量解析和错题分析的并发场景：

首先用@Sendable装饰QuestionRawData类（包含OCR识别的原始文本、图片Base64、题目来源信息）和QuestionParsedResult类（包含结构化的题干、选项数组、正确答案、知识点标签、难度等级），以及ErrorAnalysisResult类（包含错题分布统计、薄弱知识点列表、推荐练习题目ID列表），确保对象可安全跨线程传递而无需序列化开销。

主线程通过相机拍照或文件导入获取原始题目数据，封装为@Sendable的QuestionRawData实例，通过taskpool.execute提交到Worker线程执行OCR解析和题目结构化提取；同时将错题本的统计分析任务提交到另一个Worker线程并行执行。

两个Worker线程完成后各自返回@Sendable结果对象，主线程接收后更新@Local状态触发UI渲染题目卡片和错题统计图表（如知识点薄弱度雷达图、错题趋势折线图）。

相比传统序列化方式，Sendable避免了大量题目文本和图片数据在跨线程时的拷贝开销，在批量导入200+道题目的场景下处理延迟降低约60%，主线程无阻塞，题目卡片渲染流畅。