词迹：背单词 App

这个项目不是从“我想做一个背单词软件”开始的，而是从一个很实际的问题开始：我想按自己的习惯背词，但现成的软件总有一些地方用得不顺手。

我想要的东西其实很具体。单词可以自己批量加进去，可以分组；第一次背过以后，不应该第二天又和没见过一样随机出现；答错的词要多出现，连续答对几次以后又能从易错词里恢复；当天该复习的词最好和额外练习分开，不然很容易为了完成数量，反而把真正到期的词漏掉。

所以我用 Flutter 做了一个给自己使用的背单词 App。后来因为 iOS 免费签名到期，手机里的 App 会直接变成“不可用”，我又把它迁成了网站版。这个项目最后解决的已经不只是“怎么背单词”，还有“一个自己做的工具怎样才能真的长期用下去”。

第一步：建立完整的背词流程

第一版没有先做复杂界面，我给自己定的主流程是：

1. 手动或批量添加英文单词与中文意思。
2. 开始练习，看到英文后输入中文。
3. 系统先根据答案做一个简单判断。
4. 我自己确认判对或判错。
5. 把这次结果写回单词状态，决定它下一次什么时候出现。

我没有让自动判题直接替我做最后决定。中文释义很难只靠字符串做到完全准确，比如“允许”和“准许”意思很接近，写法却不同；有些单词又有多个释义。程序会把逗号、分号、顿号等分隔符统一处理，再判断是否命中主要释义，给出“可能正确”“需要确认”或“可能错误”，最后仍由我手动确认。

现在看，这个做法不算很智能，但它比较诚实。与其让程序用一个看起来确定的结果误导我，不如把它定位成辅助判断。

第二步：把随机练习变成到期复习

每个单词不只保存英文和中文，还会记录状态、答对次数、答错次数、连续答对次数、复习等级和最后复习时间。App 不会提前把下一次复习日期写死，而是根据 最后复习时间 + 当前复习等级 动态计算。

我设置的间隔依次是当天、1 天、2 天、4 天、7 天、15 天、30 天和 60 天。答对以后等级上升，答错以后等级下降，并进入易错词；连续答对 3 次后，错误次数清零，易错词回到旧词。新词练过几次以后也会自动进入旧词。

出题时，我又把学习分成了三个入口：

1. 背新词：只从从未背过的词中抽取。
2. 今日复习：只显示按照复习间隔已经到期的词，优先把当天应该完成的内容做完。
3. 继续复习：当天到期词结束以后，再按照设置从易错词、旧词和已经学过的新词里补充练习。

如果某个词属于一个小组，只要它被抽中，同组中符合当前模式的单词也会一起出现。我做这个规则，是因为有些近义词、固定搭配或同一课的单词，本来就更适合放在一起比较着记。

学习数据：真正需要保存的是过程

App 使用 SQLite 保存数据，一共包括单词、单词小组、出题设置和学习记录四部分。重复导入同一个单词时，不会覆盖已经积累的复习进度，而是合并新的中文释义。删除小组时，组内单词也不会被一起删除，只会解除分组。

每次学习结束后，程序会记录学习或复习模式、开始和结束时间、完成数量、正确数与错误数。统计页面可以按天、周、月和年查看学习次数、完成词数、正确情况与投入时间。

这部分让我感觉比较明显的一点是：数据库结构不只是为了把数据存下来，它其实直接影响使用体验。重复导入时保不保留学习记录，小组删除时怎么处理单词，复习日期是保存还是计算，都是产品规则。

单词录入：减少重复输入才愿意长期使用

如果每个词都要手动输入，真正使用时很容易嫌麻烦。所以我做了图片导入。App 可以从相册选择图片或直接拍照，先用 Google ML Kit 做离线文字识别，适合比较清楚的印刷体；手写词表则可以交给电脑上的 FastAPI 服务，再通过视觉模型识别英文和对应的中文意思。

这里最麻烦的不是“把图片转成文字”，而是把左右两栏重新配成一行一组。英文在左、中文在右时，识别结果的顺序不一定正好对应；手写体、网格线和词性标记也会影响结果。

所以无论使用离线 OCR 还是云端识别，结果都不会直接写进数据库。程序会先生成一份草稿，我可以修改英文、中文和所属小组，删除识别错的行，最后再确认保存。AI 在这里负责减少录入工作，而不是替我决定最终数据。

从 App 可用到能够长期使用

Flutter 让我可以同时准备 Android 和 iOS 版本，但“能在 iPhone 上运行”和“能够一直使用”并不是一回事。我最初通过 Xcode 和普通 Apple ID 把 App 安装到手机。免费开发签名到期以后，点击图标会直接提示 App 不可用，需要重新连接 Mac、重新签名和安装。

加入 Apple Developer Program 可以缓解这个问题，但对一个主要给自己用的工具来说，每年付费、处理签名和上架流程并不轻。代码已经写好了，数据和复习逻辑也能正常工作，最后却因为分发方式导致每天使用很麻烦。

这时我才真正意识到：一个工具能不能被方便地打开，也是功能的一部分。

网站版“词迹”：换一种更适合自己的交付方式

后来我把这个 App 迁成了适合手机浏览器使用的网站，并取名为“词迹”。网站版保留了批量加词、单词本、分组、背新词、到期复习、易错词、发音、统计和出题设置，数据从手机本地 SQLite 改为云端 D1 数据库。

在 iPhone Safari 中可以把网站添加到主屏幕，使用时不需要每隔几天重新签名，也不需要电脑一直开着。图片导入则调整为配合 iPhone 的实况文本，把识别出的内容复制到批量导入区域，避免为了 OCR 再维护一台本地服务器。

从 App 到网站不是简单地把页面重新写一遍。原来默认只有一个人、一台手机、本地数据库；迁到网站以后，要重新考虑云端数据、访问权限、手机浏览器操作和数据备份。但它让这个工具终于从“我做出来了”，变成了“我随时都能用”。

我的心路历程：做出来和真正用起来

这个项目的技术并不算特别复杂，自动判题仍然只是基于释义文本的启发式判断，复习间隔也是我自己设定的一套固定规则；App 版的云端 OCR 依赖电脑服务和网络，网站版也没有完全复刻所有原生能力。

但我还是很喜欢这个项目。它不是为了展示某个框架而做的，而是我自己真的有这个需求，才一点点把数据管理、复习规则、OCR、发音、统计和跨平台使用补起来。后来遇到 iOS 签名问题，我也没有让项目停在“代码能跑”的阶段，而是换了一种更适合自己的交付方式。

它让我学到的一件事是：做个人工具时，最重要的不一定是功能最多，而是它能不能进入自己的日常。一个每天都很难打开的 App，再完整也很难真正产生价值。

用到的技术

• Flutter
• Dart
• SQLite
• sqflite
• Google ML Kit
• Flutter TTS
• FastAPI
• Python
• Vision Model
• Next.js
• Cloudflare D1