【亲测免费】Anki 开源项目推荐：用科学记忆法提升学习效率

你是否还在为记不住知识点而烦恼？是否尝试过多种记忆方法却效果不佳？Anki 作为一款基于间隔重复算法（Spaced Repetition System，SRS）的开源记忆卡片软件，能帮助你高效记忆各类知识，从语言单词到专业术语，从历史日期到编程语法。本文将详细介绍 Anki 开源项目的核心功能、安装方法、使用技巧及扩展资源，让你轻松掌握这款强大的学习工具。

项目简介

Anki 是一款跨平台的记忆卡片应用，其核心在于利用科学的间隔重复算法，根据用户对卡片的记忆表现动态调整复习时间，从而达到最佳记忆效果。该项目包含共享后端、Web 组件和 Qt 前端，支持自定义卡片类型、多媒体内容、插件扩展等功能，广泛应用于语言学习、医学备考、编程学习等领域。

官方文档：README.md
核心代码库：pylib/anki/
许可证信息：LICENSE

安装与构建

环境要求

在开始使用 Anki 之前，需确保系统满足以下要求：

• Rust 环境：通过 Rustup 安装，项目已在 rust-toolchain.toml 中指定兼容版本。
• 构建工具：N2 或 Ninja，可通过 tools/install-n2 脚本安装。
• 平台依赖：
  • Windows：docs/windows.md
  • macOS：docs/mac.md
  • Linux：docs/linux.md

源码构建步骤

1. 克隆仓库

   git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/anki
   cd anki
   

2. 安装依赖
   项目使用 Rust 和 Python 混合开发，依赖通过以下命令自动管理：

   # 安装 Rust 依赖
   cargo build
   
   # 安装 Python 依赖
   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行开发版本

   # 非优化模式（编译快，运行较慢）
   ./run
   
   # 优化模式（编译慢，运行快）
   ./tools/runopt
   

构建详细指南：docs/development.md
构建脚本：tools/build

核心功能与使用技巧

1. 间隔重复算法

Anki 的核心是间隔重复算法，它会根据你对卡片的熟悉程度（如“再次查看”“困难”“简单”）动态调整下次复习时间。算法实现位于 rslib/src/scheduler/，通过艾宾浩斯遗忘曲线优化记忆效果。

2. 自定义卡片类型

Anki 支持创建多种卡片类型，如基础问答卡、填空题、图片遮挡卡等。通过 pylib/anki/models.py 可自定义卡片模板，添加富文本、LaTeX 公式、音频和视频。

示例：创建一个包含图片和音频的外语单词卡

from anki.models import NoteModel

# 定义卡片模板
model = NoteModel()
model.add_field("单词")
model.add_field("发音")  # 音频文件路径
model.add_field("图片")  # 图片文件路径
model.add_card_template(
    question="{{单词}}",
    answer="{{发音}}<br>{{图片}}"
)

卡片模板管理：qt/aqt/models.py
媒体文件处理：pylib/anki/media.py

3. 牌组管理与同步

Anki 允许创建层级牌组，并支持通过内置同步服务器同步数据。同步功能实现于 rslib/src/sync/，用户可搭建私有同步服务器：

# 构建同步服务器
cd docs/syncserver
docker build -t anki-syncserver .
docker run -p 27701:27701 anki-syncserver

同步服务器配置：docs/syncserver/README.md
牌组操作：pylib/anki/decks.py

扩展与社区资源

1. 插件生态

Anki 拥有丰富的插件生态，可扩展功能如统计分析、网页剪辑、AI 生成卡片等。插件开发文档位于 docs/contributing.md，核心钩子系统实现于 pylib/anki/hooks.py。

热门插件示例：

• ankiwebview：ts/editor/ - 增强编辑器功能
• AnkiHub：rslib/src/ankihub/ - 共享牌组平台

2. 学习资源共享

用户可通过 AnkiWeb 共享和下载牌组，涵盖语言学习、医学、法律等领域。项目中也提供了示例牌组和导入工具：pylib/anki/importing/。

项目结构与贡献指南

代码架构

Anki 采用模块化设计，主要包含以下部分：

• 后端：Rust 编写，处理核心逻辑（rslib/）
• 前端：Qt 框架，提供桌面 GUI（qt/）
• Web 组件：TypeScript/Svelte，用于编辑器和预览（ts/）
• Python 桥接：连接前后端（pylib/）

架构文档：docs/architecture.md

如何贡献

1. 报告问题：通过 GitHub Issues 提交
2. 代码贡献：遵循 docs/contributing.md 规范，提交 PR 前确保通过 ./ninja check 测试
3. 翻译：参与 rslib/i18n/ 国际化工作
4. 文档完善：编辑 docs/ 目录下的 Markdown 文件

贡献者名单：CONTRIBUTORS

总结

Anki 作为一款开源记忆工具，凭借其科学的算法和灵活的扩展性，已成为全球学习者的必备软件。无论是语言学习、职业考证还是学术研究，Anki 都能帮助你高效记忆，事半功倍。立即尝试构建源码，开启你的高效学习之旅吧！

项目地址：GitHub_Trending/an/anki
开发工具：tools/
常见问题：SECURITY.md