【免费下载】《WordPecker App》开源项目安装与配置指南

2026-01-30 04:06:28作者：廉皓灿Ida

A personalized language-learning tool that combines Duolingo-style lessons with your own curated vocabulary lists. Seamlessly add words from books, articles, or videos, and revisit them through interactive quizzes and LLM-generated lessons.

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/wo/wordpecker-app

1. 项目基础介绍

《WordPecker App》是一个个性化的语言学习工具，它结合了Duolingo风格的课程和用户自定的词汇表。用户可以无缝地从书籍、文章或视频中添加单词，并通过交互式测验和LLM（大型语言模型）生成的课程来复习这些单词。

主要编程语言：TypeScript（前端）、JavaScript（后端）。

2. 项目使用的关键技术和框架

前端框架：React.js，用于构建用户界面。
后端框架：Express.js，用于搭建API服务。
数据库：Supabase（基于PostgreSQL），用于数据存储。
身份验证：Supabase Auth，用于用户认证。
人工智能：OpenAI API，用于生成动态学习内容和问题。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

确保您的系统中已安装Node.js（版本16或更高）。
安装npm（Node.js包管理器）或yarn（另一种流行的JavaScript包管理工具）。
创建一个Supabase账户，并准备好相关的数据库信息。
获取一个OpenAI API密钥。

安装步骤

克隆仓库

在命令行中运行以下命令来克隆项目仓库：

git clone https://github.com/baturyilmaz/wordpecker-app.git
cd wordpecker-app

安装后端依赖

切换到后端目录并安装依赖：
```
cd backend
npm install # 或者使用 yarn install
```
安装前端依赖

切换到前端目录并安装依赖：
```
cd frontend
npm install # 或者使用 yarn install
```

初始化数据库

在Supabase的SQL编辑器中运行以下代码以创建必要的表：

-- 创建单词列表表
CREATE TABLE word_lists (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    user_id UUID NOT NULL,
    name TEXT NOT NULL,
    description TEXT,
    context TEXT,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    CONSTRAINT name_length CHECK (char_length(name) > 0),
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES auth.users(id)
);

-- 创建单词表
CREATE TABLE words (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    list_id UUID NOT NULL,
    value TEXT NOT NULL,
    meaning TEXT,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    CONSTRAINT word_length CHECK (char_length(value) > 0),
    FOREIGN KEY (list_id) REFERENCES word_lists(id)
);

-- 创建会话表
CREATE TABLE sessions (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    list_id UUID NOT NULL,
    type TEXT NOT NULL,
    score INTEGER,
    current_exercise_index INTEGER,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    completed_at TIMESTAMPTZ,
    CONSTRAINT valid_type CHECK (type IN ('learn', 'quiz')),
    FOREIGN KEY (list_id) REFERENCES word_lists(id)
);

配置环境变量

在后端和前端目录中分别创建.env文件，并填入以下内容：

后端.env:

PORT=3000
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
SUPABASE_URL=your_supabase_url
SUPABASE_SERVICE_KEY=your_supabase_service_key

前端.env:

VITE_SUPABASE_URL=your_supabase_url
VITE_SUPABASE_ANON_KEY=your_supabase_anon_key
VITE_API_URL=http://localhost:3000

启动项目
- 启动后端：
```
cd backend
npm run dev # 或者使用 yarn dev
```
- 启动前端：
```
cd frontend
npm run dev # 或者使用 yarn dev
```
项目应该现在已启动并运行。你可以通过访问http://localhost:3000来查看后端服务，以及通过http://localhost:3001来查看前端应用（端口可能会根据你的设置不同而变化）。