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潜进 (HeurAMS) - 启发式辅助记忆程序
概述
"潜进" (HeurAMS: Heuristic Auxiliary Memorizing Scheduler, 启发式记忆辅助调度器) 是为习题册, 古诗词, 及其他问答/记忆/理解型知识设计的多用途辅助记忆软件, 提供动态规划的优化记忆方案
关于此仓库
"潜进" 软件组项目包含多个子项目
此仓库包含了 "潜进" 项目的核心和基于 Textual 的基本用户界面的实现
开发计划
0.0.x: 简易调度器实现与最小原型.
0.1.x: 命令行操作的调度器.
0.2.x: 使用 Textual 构建富文本终端用户界面, 项目可行性验证, 采用 SM-2 原始算法, 评估方式为用户自评估的原型.
0.3.x: 简单的多文件项目, 创建了记忆内容/算法数据结构, 基于 SM-2 改进算法的自动复习测评评估. 重点设计古诗文记忆理解功能, 以及 TUI 界面实现, 简单的 TTS 集成.
0.4.x (当前): 使用模块管理解耦设计, 增加文档与类型标注, 采用上下文设计模式的隐式依赖注入与遵从 IoC, 注册器设计的算法与功能实现, 支持其他调度算法模块 (SM-2, FSRS) 与谜题模块, 采用日志调试, 更新文件格式, 引入动态数据模式(宏驱动的动态内容生成), 与基于文件的策略调控, 更佳的用户数据处理, 加入模块化扩展集成, 将算法数据格式换为 json 提高性能, 采用 provider-service 抽象架构, 支持切换服务提供者, 整体兼容性改进.
下一步?
使用 Flutter 构建酷酷的现代化前端, 增加云同步/文档源服务...
特性
间隔迭代算法
许多出版物都广泛讨论了不同重复间隔对学习效果的影响。特别是,间隔效应被认为是一种普遍现象。间隔效应是指,如果重复的间隔是分散/稀疏的,而不是集中重复,那么学习任务的表现会更好。因此,有观点提出,学习中使用的最佳重复间隔是最长的、但不会导致遗忘的间隔。
- 采用经实证的 SM-2 间隔迭代算法, 此算法亦用作 Anki 闪卡记忆软件的默认闪卡调度器
- 动态规划每个记忆单元的记忆间隔时间表
- 动态跟踪记忆反馈数据,优化长期记忆保留率与稳定性
学习进程优化
- 逐字解析:支持逐字详细释义解析
- 语法分析:接入生成式人工智能, 支持古文结构交互式解析
- 自然语音:集成微软神经网络文本转语音 (TTS) 技术
- 多种谜题类型:选择题 (MCQ)、填空题 (Cloze)、识别题 (Recognition)
- 动态内容生成:支持宏驱动的模板系统,根据上下文动态生成题目
实用用户界面
- 响应式 Textual 框架构建的跨平台 TUI 界面
- 支持触屏/鼠标/键盘多操作模式
- 简洁直观的复习流程设计
架构特性
- 模块化设计:算法、谜题、服务提供者可插拔替换
- 上下文管理:使用 ContextVar 实现隐式依赖注入
- 数据持久化:TOML 配置与内容,JSON 算法状态
- 服务抽象:音频播放、TTS、LLM 通过 provider 架构支持多种后端
- 完整日志系统:带轮转的日志记录,便于调试
安装
从源码安装
-
克隆仓库:
git clone https://gitea.imwangzhiyu.xyz/ajax/heurams.git HeurAMS cd HeurAMS -
安装依赖:
pip install -r requirements.txt -
以开发模式安装包:
pip install -e .
使用
启动应用
# 在任一目录(建议是空目录或者包根目录, 将被用作存放数据)下运行
python -m heurams.interface
数据目录结构
应用会在工作目录下创建以下数据目录:
data/nucleon/: 记忆内容 (TOML 格式)data/electron/: 算法状态 (JSON 格式)data/orbital/: 策略配置 (TOML 格式)data/cache/: 音频缓存文件data/template/: 内容模板
首次运行时会自动创建这些目录.
配置
配置文件位于 config/config.toml(相对于工作目录)。如果不存在,会使用内置的默认配置。
创建配置文件
复制示例配置:
cp -r config.example/config.toml config/
然后编辑 config/config.toml 以符合你的需求。
主要配置项
# 调试设置
persist_to_file = 1 # 是否将更改保存到文件
daystamp_override = -1 # 覆盖日戳(测试用)
timestamp_override = -1 # 覆盖时间戳(测试用)
quick_pass = 0 # 一键通过模式
# 每个会话默认新记忆单元数量
tasked_number = 8
# 时区偏移(秒),用于日戳计算
timezone_offset = +28800 # 中国标准时间 (UTC+8)
# 谜题默认配置
[puzzles.mcq]
max_riddles_num = 2 # 选择题最大谜题数
[puzzles.cloze]
min_denominator = 3 # 填空题最小分母
# 路径配置(相对于工作目录或绝对路径)
[paths]
nucleon_dir = "./data/nucleon"
electron_dir = "./data/electron"
orbital_dir = "./data/orbital"
cache_dir = "./data/cache"
template_dir = "./data/template"
# 服务提供者配置
[services]
audio = "playsound" # 可选: playsound, termux
tts = "edgetts" # 可选: edgetts
llm = "openai" # 可选: openai
# OpenAI 兼容 LLM 配置
[providers.llm.openai]
url = "" # API 端点 URL
key = "" # API 密钥
项目结构
架构图
以下 Mermaid 图展示了 HeurAMS 的主要组件及其关系:
graph TB
subgraph "用户界面层 (TUI)"
TUI[Textual TUI]
Widgets[界面组件]
Screens[应用屏幕]
end
subgraph "服务层"
Config[配置管理]
Logger[日志系统]
Timer[时间服务]
AudioService[音频服务]
TTSService[TTS服务]
OtherServices[其他服务]
end
subgraph "内核层"
Algorithms[算法模块]
Particles[数据模型]
Puzzles[谜题模块]
Reactor[调度反应器]
end
subgraph "提供者层"
AudioProvider[音频提供者]
TTSProvider[TTS提供者]
OtherProviders[其他提供者]
end
subgraph "数据层"
Files[本地文件数据]
end
subgraph "上下文管理"
Context[ConfigContext]
CtxVar[config_var]
end
TUI --> Config
TUI --> Logger
TUI --> AudioService
TUI --> TTSService
TUI --> OtherServices
Config --> Context
AudioService --> AudioProvider
TTSService --> TTSProvider
OtherServices --> OtherProviders
Reactor --> Algorithms
Reactor --> Particles
Reactor --> Puzzles
Particles --> Files
Algorithms --> Files
Config --> Files
目录结构
src/heurams/
├── __init__.py # 包入口点
├── context.py # 全局上下文、路径、配置上下文管理器
├── services/ # 核心服务
│ ├── config.py # 配置管理
│ ├── logger.py # 日志系统
│ ├── timer.py # 时间服务
│ ├── audio_service.py # 音频播放抽象
│ └── tts_service.py # 文本转语音抽象
├── kernel/ # 核心业务逻辑
│ ├── algorithms/ # 间隔重复算法 (FSRS, SM2)
│ ├── particles/ # 数据模型 (Atom, Electron, Nucleon, Orbital)
│ ├── puzzles/ # 谜题类型 (MCQ, cloze, recognition)
│ └── reactor/ # 调度和处理逻辑
├── providers/ # 外部服务提供者
│ ├── audio/ # 音频播放实现
│ ├── tts/ # 文本转语音实现
│ └── llm/ # LLM 集成
├── interface/ # Textual TUI 界面
│ ├── widgets/ # UI 组件
│ ├── screens/ # 应用屏幕
│ └── __main__.py # 应用入口点
└── default/ # 默认配置和数据模板
贡献
欢迎贡献!请参阅 CONTRIBUTING.md 了解贡献指南。
许可证
本项目基于 AGPL-3.0 许可证开源。详见 LICENSE 文件。