🌟 Claude Vocabulary - 智能化个人单词学习系统

🎯 科学记忆 • 🧠 智能复习 • 📱 现代界面 • 🔊 多维学习

基于艾宾浩斯遗忘曲线的高效单词学习软件，支持认、写、听、说四维度学习

如果想要在本地部署前先体验，可以点击下方这个链接哦～

http://mija.qz-q.com/

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✨ 核心特色

🎯 科学学习理念

• 高强度分组学习：每日60词分3组，确保深度掌握
• 四维度独立训练：认（英译汉）、写（汉译英）、听（听音识词）、说（语音评测）
• 一遍过逻辑：必须连续全对才能通过，杜绝投机取巧
• 智能复习机制：基于艾宾浩斯遗忘曲线的科学复习

🎨 现代化界面设计

• 莫兰蒂配色方案：优雅的渐变色彩，护眼且美观
• 玻璃拟态效果：毛玻璃质感，层次感丰富
• 流畅动画交互：入场动画、悬停效果、进度条动画
• 响应式布局：完美适配桌面和移动设备

🧠 智能化学习体验

• 自适应难度：根据掌握情况动态调整
• 机器辅助判断：拼写检查 + 用户最终确认
• 进度持久化：随时中断，无缝续学
• 详细学习分析：完整的学习数据统计

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🚀 快速开始

📋 系统要求

• Python 3.8+
• SQLite 3.0+
• 现代浏览器（Chrome、Firefox、Safari、Edge）

🛠 安装步骤

1. 克隆项目

   git clone https://github.com/your-username/claude-vocabulary.git
   cd claude-vocabulary

2. 安装依赖

   pip install flask

3. 初始化数据库

   python reset_database.py

4. 启动服务

   python app.py

5. 打开浏览器

   访问：http://127.0.0.1:5002
   

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🎮 使用指南

🏠 主界面导航

📚 今日新学习	开始当日的新词学习，包含3组共60个单词的系统化训练
🔄 智能复习	基于艾宾浩斯遗忘曲线的科学复习，确保长期记忆
📈 学习历程	查看历史学习记录，追踪学习进度和成果
⚙️ 单词管理	搜索单词、手动添加词汇、管理个人词库
🤖 智能学习	AI驱动的自适应学习模式（开发中）

📖 学习流程

🎯 分组深度学习

第1组：认→写→认→写→认→写 (3轮强化)
第2组：认→写→认→写→认→写 (3轮强化)
交叉复习：第1组+第2组 各1轮巩固
第3组：认→写→认→写→认→写 (3轮强化)
交叉复习：第2组+第3组 各1轮巩固

🏆 大乱斗模式

完成分组学习后解锁，60词混合练习，可自定义练习次数。

🔄 四维度学习

维度	名称	描述	特色功能
🔤	认（英译汉）	看英文写中文	音标辅助、例句提示
✏️	写（汉译英）	看中文写英文	拼写检查、智能提示
🎧	听（听音识词）	听发音写单词	语音合成、双重输入
🎤	说（语音评测）	看中文说英文	语音识别、发音评分

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🏗 技术架构

🔧 技术栈

• 后端框架：Flask (轻量级Python Web框架)
• 数据库：SQLite (零配置，高性能)
• 前端技术：HTML5 + CSS3 + Vanilla JavaScript
• 语音技术：Web Speech API (浏览器原生支持)
• UI设计：响应式布局 + 玻璃拟态风格

🗄 数据库设计

-- 核心数据表结构
master_vocabulary     -- 总词库（3739个CET4词汇）
daily_pool           -- 每日词池（60词分3组）
daily_r1_recognition -- 认读学习表
daily_r2_spelling    -- 拼写学习表
daily_r3_listening   -- 听力学习表
daily_r4_speaking    -- 口语学习表
learning_records     -- 学习记录表
review_queue         -- 复习队列表

📊 核心算法

• 艾宾浩斯遗忘曲线：1→2→4→7→15→30→60天间隔复习
• 自适应难度调整：根据错误率动态调整复习频率
• 智能分组算法：确保词汇分布的科学性和均衡性

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🎨 界面预览

🏠 主界面

• 优雅的莫兰蒂配色渐变背景
• 玻璃拟态卡片式布局
• 流畅的悬停和点击动效

📚 学习界面

• 大字体单词显示，护眼友好
• 进度条实时反馈，动画生动
• 智能提示系统，学习高效

📈 统计界面

• 可视化学习数据展示
• 详细的进度追踪分析
• 历史记录完整保存

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🔥 核心功能

🎯 学习管理

• 每日自动词汇分配
• 四维度独立学习进度
• 智能复习队列管理
• 学习进度持久化保存

🧠 智能辅助

• 拼写错误自动检测
• 发音准确度评估
• 学习建议智能推荐
• 用户自主最终判断

📊 数据分析

• 学习时间统计
• 掌握程度分析
• 复习效果追踪
• 历史数据回顾

🎨 用户体验

• 响应式设计适配
• 深色模式支持
• 无障碍访问优化
• 键盘快捷键支持

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📝 开发计划

✅ 已完成功能

• 核心学习系统开发
• 数据库设计与实现
• 用户界面美化优化
• 四维度学习模式
• 智能复习机制
• 学习数据统计

🚧 开发中功能

• AI智能学习路径推荐
• 社交学习功能
• 学习成就系统
• 多语言界面支持

🔮 未来计划

• 移动端原生应用
• 云端数据同步
• 学习社区建设
• AI语音助手集成

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🤝 贡献指南

我们欢迎各种形式的贡献！

🐛 Bug报告

在GitHub Issues中报告问题，请包含：

• 详细的问题描述
• 复现步骤
• 系统环境信息
• 错误截图（如有）

💡 功能建议

通过Issues提交新功能建议，请说明：

• 功能需求背景
• 预期效果描述
• 实现思路（可选）

🔧 代码贡献

1. Fork项目到你的GitHub
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推送分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 创建Pull Request

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📄 开源协议

本项目采用 MIT License 开源协议。

🎯 许可说明

• ✅ 商业使用
• ✅ 修改源码
• ✅ 分发传播
• ✅ 私人使用
• ❌ 提供担保
• ❌ 承担责任

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👨‍💻 关于开发者

🎓 项目背景

这是一个专为高效英语学习而设计的个人项目，结合了认知科学、教育心理学和现代Web技术，致力于为学习者提供科学、高效、美观的单词学习体验。

📫 联系方式

• GitHub: @DigitalDaDie
• Email: dzdadie@163.c0m
• 博客: https://digitaldadie.github.io./(这个还没加内容 等下次补)

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🙏 致谢

🎨 设计灵感

感谢莫兰蒂色彩美学为项目界面设计提供的灵感

📚 学术支持

感谢艾宾浩斯遗忘曲线理论为复习算法提供的科学依据

🛠 技术支持

感谢开源社区提供的优秀框架和工具库

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🌟 如果这个项目对你有帮助，请给个Star！

让我们一起打造更好的学习工具！

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_{Built with ❤️ by Claude Vocabulary Team}