AnkiDroid自定义学习功能中"按卡片状态或标签学习"的实现优化
2025-05-25 21:31:05作者:廉皓灿Ida
背景介绍
AnkiDroid作为一款流行的闪卡学习应用,其自定义学习功能允许用户根据特定需求创建临时学习会话。其中"按卡片状态或标签学习"是一个重要但尚未完全实现的功能,目前仅通过标签对话框提供了部分支持。
当前实现的问题分析
现有实现存在几个关键问题:
- 功能不完整:相比Anki桌面版,移动端缺少完整的卡片状态筛选选项
- UI设计不合理:标签对话框被复用但并非最佳选择
- 交互流程不清晰:用户无法直观地设置学习参数
技术方案设计
新UI设计方案
基于讨论,建议采用以下UI结构:
-
标题区域:明确显示"按卡片状态或标签学习"
-
卡片状态选择:使用下拉菜单提供四种选项:
- 仅新卡片
- 仅到期卡片
- 所有复习卡片随机排序
- 所有卡片随机排序(不重新安排)
-
标签选择按钮:打开弹窗选择标签,包含搜索功能
-
卡片数量输入:默认值100,可调整
-
操作按钮:开始学习和取消
后端架构调整
-
引入
CustomStudyCramResponse数据结构,封装:- 学习类型(
CramKind) - 卡片数量限制
- 学习类型(
-
重构
CardStateFilter枚举,与后端API对齐:- 每种状态对应描述文本和排序顺序
- 提供从序号到枚举值的转换方法
-
优化标签对话框:
- 仅在学习模式下显示相关选项
- 添加卡片数量设置功能
实现细节
状态管理
使用枚举清晰定义卡片状态筛选条件:
enum class CardStateFilter(
val getDescription: () -> String,
val order: Int,
val cramKind: CramKind
) {
NEW({ "仅新卡片" }, 0, CramKind.CRAM_KIND_NEW),
DUE({ "仅到期卡片" }, 1, CramKind.CRAM_KIND_DUE),
REVIEW({ "所有复习卡片随机排序" }, 2, CramKind.CRAM_KIND_REVIEW),
ALL_CARDS({ "所有卡片随机排序(不重新安排)" }, 3, CramKind.CRAM_KIND_ALL);
}
UI组件交互
-
卡片数量设置:
- 使用
IntegerDialog收集用户输入 - 实时更新显示当前设置值
- 使用
-
状态选择:
- 动态生成单选按钮组
- 垂直布局提高可点击区域
-
标签选择:
- 复用现有标签选择逻辑
- 添加搜索和批量操作支持
技术挑战与解决方案
-
向后兼容:
- 保持现有标签对话框的其他使用场景不变
- 通过类型检查区分不同使用模式
-
状态持久化:
- 保存用户选择的卡片数量
- 处理配置变更时的状态恢复
-
性能优化:
- 延迟加载非必要UI组件
- 使用约束布局优化渲染性能
最佳实践建议
- 原子提交:每个提交应保持独立可编译和测试
- 清晰的提交信息:准确描述变更内容和目的
- 渐进式开发:先实现核心功能,再逐步完善
- UI一致性:遵循Material Design规范
- 错误处理:提供有意义的错误反馈
总结
通过重新设计"按卡片状态或标签学习"功能的UI和实现架构,可以显著提升AnkiDroid用户的学习体验。关键在于提供清晰的操作流程、完整的功能支持,同时保持代码的可维护性和扩展性。这种改进不仅解决了当前功能不完整的问题,也为未来可能的扩展奠定了基础。
对于开发者而言,理解Anki的核心学习算法与UI设计原则的平衡是成功实现这类功能的关键。建议在开发过程中持续参考桌面版的实现,同时考虑移动端特有的交互模式和限制。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
278
2.57 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
223
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
105
135
暂无简介
Dart
568
127
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
599
164
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
607
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
448
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
154
205
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
283
26