这是 Hacktoberfest「Touch Grass」第一周的参赛作品。作者用 Qwen3.5-397B 给美国国家公园管理局（NPS）全部 627 条实时告警打标签，再用 Tinker 把 Qwen3.5-4B 蒸馏成学生模型，以巡护员自己的分类作答案键。在 126 条留出告警上，微调后的 4B 把「本应让徒步者止步」的告警从 33 条里抓出 17 条提升到 28 条，决策准确率从 64.3% 升到 74.6%（配对检验 p=0.015），对止步类告警 p=0.007。成本：教师标注 0.95 美元、LoRA 训练 0.41 美元、评测 0.25 美元，合计 1.60 美元；学生推理每千条告警 0.13 美元，比教师便宜约 11 倍。模型唯一的职责是每周为关注的公园打印一张「GO / CAUTION / NO-GO」卡片并列出该跳过的步道，之后保持安静。作者也坦白了局限：学生胜过教师部分是因为它朝着巡护员标签训练而教师没有；答案键本身有笔误，NPS 把基拉韦厄火山喷发标为 Information、把仅限马匹通行的封闭标为 Park Closure，双向压低了上限。