[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-piglei--ai-vocabulary-builder":3,"tool-piglei--ai-vocabulary-builder":64},[4,17,27,35,44,52],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",157379,2,"2026-04-15T23:32:42",[13,14,15],"开发框架","Agent","语言模型","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":10,"last_commit_at":23,"category_tags":24,"status":16},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[25,14,26,13],"插件","图像",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":10,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[25,13],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":41,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":16},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,3,"2026-04-06T11:19:32",[15,26,14,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":10,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,15],{"id":53,"name":54,"github_repo":55,"description_zh":56,"stars":57,"difficulty_score":10,"last_commit_at":58,"category_tags":59,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",85092,"2026-04-10T11:13:16",[26,60,61,25,14,62,15,13,63],"数据工具","视频","其他","音频",{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":75,"owner_avatar_url":76,"owner_bio":77,"owner_company":78,"owner_location":79,"owner_email":80,"owner_twitter":81,"owner_website":82,"owner_url":83,"languages":84,"stars":117,"forks":118,"last_commit_at":119,"license":120,"difficulty_score":10,"env_os":121,"env_gpu":122,"env_ram":122,"env_deps":123,"category_tags":127,"github_topics":80,"view_count":10,"oss_zip_url":80,"oss_zip_packed_at":80,"status":16,"created_at":128,"updated_at":129,"faqs":130,"releases":171},7854,"piglei\u002Fai-vocabulary-builder","ai-vocabulary-builder","An AI-powered smart vocabulary tool with features like One-click vocabulary building and story-based memorization.","ai-vocabulary-builder 是一款由 AI 驱动的智能英语词汇学习助手，旨在帮助用户高效构建个人专属词库。它解决了传统背单词过程中手动整理生词、释义及例句翻译过于繁琐的痛点，让用户不再因查阅字典后迅速遗忘而困扰。\n\n该工具特别适合广大英语学习者、阅读爱好者以及希望利用碎片时间提升词汇量的普通用户。其核心亮点在于“一键式”词汇构建：只需选中内容，即可自动提取生词并生成对应的定义、例句及中文翻译。此外，ai-vocabulary-builder 创新地引入了“故事记忆法”和测验模式，将枯燥的单词融入生动语境中，显著提升记忆效率。\n\n在技术层面，它支持 OpenAI、Gemini、Anthropic 等多种主流 AI 后端，并能适配超过 10 种目标语言，具备高度的灵活性与扩展性。除了独立的网页应用模式，它还支持与 PopClip 等工具集成，实现划词即存的流畅体验。无论是通过 Python 环境部署还是使用 Docker 容器，用户都能轻松上手，让积累词汇变得简单而有趣。","# AI Voc Builder\n\n> Available in other languages: [[中文]](docs\u002FREADME_zh.md)\n\n\"AI Voc Builder\" is a smart English vocabulary tool powered by AI technology. It helps you quickly build your own English vocabulary and learn more effectively.\n\nKey Features:\n\n- Unique, efficient vocabulary building: **One-click** saving of sample sentences, translations, new words, and definitions.\n- Engaging **story and quiz modes** to help you master new words.\n- Supports **over 10 target languages** with multiple AI backends, including OpenAI, Gemini, and Anthropic.\n\nProduct Screenshots:\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ctable>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpiglei_ai-vocabulary-builder_readme_11c706d0c199.png\" target=\"_blank\">\n          \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpiglei_ai-vocabulary-builder_readme_11c706d0c199.png\" style=\"max-height: 200px;\">\n        \u003C\u002Fa>\n        \u003Cbr>↑ AI-Powered Smart Vocabulary Extraction\n      \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpiglei_ai-vocabulary-builder_readme_52bac7e7af80.png\" target=\"_blank\">\n          \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpiglei_ai-vocabulary-builder_readme_52bac7e7af80.png\" style=\"max-height: 200px;\">\n        \u003C\u002Fa>\n        \u003Cbr>↑ Test Mode for Enhanced Memorization\n      \u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftable>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## Quick Start\n\nThis tool is developed using Python. Please use `pip` or other packaging tools to install it:\n\n```bash\npip install ai-vocabulary-builder\n```\n\n[pipx](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpypa\u002Fpipx)\n\n```bash\npipx install ai-vocabulary-builder\n```\n\n[uv](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fastral-sh\u002Fuv)\n\n```bash\nuv pip install ai-vocabulary-builder\n# or uvx to run the notebook directly\n# uvx --from ai-vocabulary-builder aivoc notebook\n```\n\n> Requires Python version 3.9 or higher.\n\nAfter installation, run `aivoc notebook` to open the application in your browser.\n\n## Docker\n\nFor easier setup and a consistent environment, you can also use Docker. See the [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) file for instructions on building and running the Docker image.\n\n## Features\n\nThe most commonly used features can be found inside the notebook app. Here are some more advanced features:\n\n- Integration with [PopClip](https:\u002F\u002Fwww.popclip.app\u002F) to add new words by highlighting. [Read Guide](docs\u002Fintegrations.md)\n\n## Configurations\n\nThe main configurations for this tool can be managed from the web page. Here are some additional configurations that are set through environment variables.\n\n### AIVOC_DATA_DIR\n\nSpecifies the path where the vocabulary data files are stored. The default path is the current user's home directory: ~\u002F.\n\nExample:\n\n```\nexport AIVOC_DATA_DIR=\"$HOME\u002FDocuments\"\n```\n\n## Why Develop This Tool?\n\nWhen learning English, a vocabulary builder is a very important tool. A good vocabulary builder should include at least the following: **new words, definitions, example sentences, and example sentence translations** . However, maintaining this information manually is very tedious. As a result, most people who have studied English for many years do not have their own vocabulary builder. They often encounter new words while reading, look them up in the dictionary, and then forget them 20 seconds later.\n\n\"AI Voc Builder\" tries to use the power of AI to make the process of building a vocabulary builder easy and fun, so that everyone can have their own vocabulary builder and quickly expand their vocabulary.\n","# AI 词汇构建器\n\n> 其他语言版本：[[中文]](docs\u002FREADME_zh.md)\n\n“AI 词汇构建器”是一款基于人工智能技术的智能英语词汇工具。它可以帮助您快速建立自己的英语词汇库，并更高效地学习。\n\n主要功能：\n\n- 独特高效的词汇构建方式：**一键**保存例句、翻译、生词及释义。\n- 富有趣味性的**故事模式和测验模式**，助您轻松掌握新单词。\n- 支持**超过10种目标语言**，并集成多种 AI 后端，包括 OpenAI、Gemini 和 Anthropic 等。\n\n产品截图：\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ctable>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpiglei_ai-vocabulary-builder_readme_11c706d0c199.png\" target=\"_blank\">\n          \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpiglei_ai-vocabulary-builder_readme_11c706d0c199.png\" style=\"max-height: 200px;\">\n        \u003C\u002Fa>\n        \u003Cbr>↑ 基于 AI 的智能词汇提取\n      \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpiglei_ai-vocabulary-builder_readme_52bac7e7af80.png\" target=\"_blank\">\n          \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpiglei_ai-vocabulary-builder_readme_52bac7e7af80.png\" style=\"max-height: 200px;\">\n        \u003C\u002Fa>\n        \u003Cbr>↑ 测试模式，强化记忆\n      \u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftable>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 快速开始\n\n本工具使用 Python 开发。请使用 `pip` 或其他包管理工具进行安装：\n\n```bash\npip install ai-vocabulary-builder\n```\n\n[pipx](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpypa\u002Fpipx)\n\n```bash\npipx install ai-vocabulary-builder\n```\n\n[uv](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fastral-sh\u002Fuv)\n\n```bash\nuv pip install ai-vocabulary-builder\n# 或者使用 uvx 直接运行笔记本\n# uvx --from ai-vocabulary-builder aivoc notebook\n```\n\n> 需要 Python 3.9 或更高版本。\n\n安装完成后，运行 `aivoc notebook` 即可在浏览器中打开应用程序。\n\n## Docker\n\n为了更便捷地部署并确保环境一致性，您也可以使用 Docker。有关如何构建和运行 Docker 镜像的说明，请参阅 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 文件。\n\n## 功能\n\n最常用的功能均可在笔记本应用中找到。以下是一些高级功能：\n\n- 与 [PopClip](https:\u002F\u002Fwww.popclip.app\u002F) 集成，可通过高亮显示内容添加新单词。[阅读指南](docs\u002Fintegrations.md)\n\n## 配置\n\n本工具的主要配置可在网页上进行管理。此外，还有一些通过环境变量设置的附加配置。\n\n### AIVOC_DATA_DIR\n\n指定存储词汇数据文件的路径。默认路径为当前用户的主目录：~\u002F。\n\n示例：\n\n```\nexport AIVOC_DATA_DIR=\"$HOME\u002FDocuments\"\n```\n\n## 为什么开发这款工具？\n\n在学习英语的过程中，词汇构建工具至关重要。一个好的词汇构建工具至少应包含：**生词、释义、例句以及例句翻译**。然而，手动维护这些信息非常繁琐。因此，许多长期学习英语的人并没有属于自己的词汇库。他们常常在阅读时遇到新单词，查完字典后往往20秒就忘记了。\n\n“AI 词汇构建器”旨在利用 AI 的力量，让构建词汇库的过程变得简单而有趣，从而使每个人都能拥有自己的词汇库，并迅速扩充词汇量。","# AI Voc Builder 快速上手指南\n\nAI Voc Builder 是一款由 AI 驱动的智能英语词汇构建工具，支持一键保存例句、翻译、生词及释义，并提供故事和测验模式辅助记忆。\n\n## 环境准备\n\n- **操作系统**：Windows \u002F macOS \u002F Linux\n- **Python 版本**：3.9 或更高\n- **前置依赖**：需确保已安装 `pip`、`pipx` 或 `uv` 其中一种包管理工具\n\n> 💡 **国内加速建议**：安装时推荐使用清华或阿里镜像源以提升下载速度。\n> 例如：`pip install -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple ...`\n\n## 安装步骤\n\n你可以选择以下任意一种方式进行安装：\n\n### 方式一：使用 pip\n```bash\npip install ai-vocabulary-builder\n# 国内加速版\npip install -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple ai-vocabulary-builder\n```\n\n### 方式二：使用 pipx（推荐用于隔离环境）\n```bash\npipx install ai-vocabulary-builder\n```\n\n### 方式三：使用 uv（高性能替代方案）\n```bash\nuv pip install ai-vocabulary-builder\n# 或直接运行\nuvx --from ai-vocabulary-builder aivoc notebook\n```\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，在终端执行以下命令即可启动应用：\n\n```bash\naivoc notebook\n```\n\n执行后，系统会自动在默认浏览器中打开 Web 界面。你可以在界面中：\n1. 输入英文文本，利用 AI 自动提取生词、释义及例句。\n2. 切换至“测验模式”或“故事模式”进行强化记忆。\n3. 在设置页面配置 API Key（支持 OpenAI, Gemini, Anthropic 等后端）。\n\n> **提示**：数据文件默认存储在用户主目录 (`~\u002F.`)，可通过设置环境变量 `AIVOC_DATA_DIR` 自定义存储路径。","一位正在备考托福的职场人士，每天需要阅读大量《经济学人》英文原版文章以积累高阶词汇。\n\n### 没有 ai-vocabulary-builder 时\n- **记录效率极低**：遇到生词需手动切换词典查询，再逐一复制单词、释义、例句及翻译到 Excel 或笔记软件中，打断阅读心流。\n- **记忆枯燥难坚持**：传统的单词列表死记硬背缺乏语境，导致“查完即忘”，难以形成长期记忆。\n- **数据维护繁琐**：随着时间推移，手工整理的词汇表格式混乱，复习时难以快速定位薄弱项，最终沦为“僵尸文件”。\n- **多语言支持缺失**：若用户母语非英语（如西班牙语或中文），手动寻找精准的双语对照解释耗时费力。\n\n### 使用 ai-vocabulary-builder 后\n- **一键智能建库**：在阅读网页或文档时，只需高亮选中内容，ai-vocabulary-builder 即可自动提取生词，并瞬间生成包含定义、地道例句及双语翻译的完整卡片。\n- **故事化趣味记忆**：工具自动将新学的陌生词汇编成连贯的短篇故事或生成互动测验，让用户在情境中自然掌握用法，大幅提升记忆留存率。\n- **结构化自动管理**：所有数据自动存入本地标准化数据库，支持按难度、来源分类，随时可启动复习模式，让个人词库持续增值。\n- **多模型灵活适配**：内置 OpenAI、Gemini 等多种 AI 后端，能根据用户设定的目标语言提供精准的本地化解释，消除理解偏差。\n\nai-vocabulary-builder 将原本枯燥繁琐的词汇积累过程，转变为高效、自动化的智能学习闭环，让每位学习者都能轻松拥有专属的动态词库。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpiglei_ai-vocabulary-builder_11c706d0.png","piglei","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fpiglei_9f62321d.jpg","A Python programmer who enjoys writing and reading beautiful code. Also coding in Go, JavaScript.","Tencent","ShenZhen, China",null,"Piglei","https:\u002F\u002Fwww.piglei.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei",[85,89,93,97,101,105,109,113],{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Python","#3572A5",57.1,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"Vue","#41b883",38.8,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"TypeScript","#3178c6",2.9,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"Dockerfile","#384d54",0.6,{"name":102,"color":103,"percentage":104},"JavaScript","#f1e05a",0.3,{"name":106,"color":107,"percentage":108},"HTML","#e34c26",0.2,{"name":110,"color":111,"percentage":112},"Makefile","#427819",0.1,{"name":114,"color":115,"percentage":116},"SCSS","#c6538c",0,993,65,"2026-04-06T05:54:13","BSD-3-Clause","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":124,"python":125,"dependencies":126},"该工具主要依赖外部 AI 服务（如 OpenAI, Gemini, Anthropic），README 未列出具体的本地 Python 依赖库。支持通过 Docker 部署以确保环境一致性。数据默认存储在用户主目录，可通过环境变量 AIVOC_DATA_DIR 自定义路径。","3.9+",[],[15,25],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-16T08:13:28.614201",[131,136,141,146,151,156,161,166],{"id":132,"question_zh":133,"answer_zh":134,"source_url":135},35191,"安装后运行命令没反应或提示找不到命令？","这通常是因为 pip 安装的可执行文件路径未添加到系统环境变量 ($PATH) 中，或者当前使用的 Python 环境与安装环境不一致。建议尝试以下步骤：1. 重新启动一个新的 Shell 窗口（如 iTerm2）再运行命令；2. 检查 pip 安装时的输出日志，确认可执行文件安装位置；3. 搜索关键词 'pip after install executable not found' 查找特定操作系统的解决方案。如果是 Mac M1 用户，确保使用的是正确的 Python 版本（如默认安装的 Python 3.9）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fissues\u002F38",{"id":137,"question_zh":138,"answer_zh":139,"source_url":140},35192,"一个句子中有多个生词，但工具只识别出一个怎么办？","该问题已在 v0.5.0 版本中解决。新版本支持在一次交互中选择多个生词，而不再强制丢弃其他候选词。请升级工具以体验此功能，升级命令为：pip install --upgrade ai-vocabulary-builder。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fissues\u002F24",{"id":142,"question_zh":143,"answer_zh":144,"source_url":145},35193,"如何移除误添加的生词？","工具已在 v0.5.0 版本中增加了移除功能。在交互式模式（interactive mode）下，可以使用 remove [单词] 命令移除特定单词。此外，逻辑上分为“移入已掌握单词库”和“完全删除”，具体实现可参考最新版本文档。未来还计划增加 mastered 命令来管理已掌握词汇，避免其出现在复习题库中。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fissues\u002F43",{"id":147,"question_zh":148,"answer_zh":149,"source_url":150},35194,"如何查看已收集的生词列表？","可以使用导出命令查看生词列表。运行 aivoc export 即可导出生词本（通常为 CSV 格式）。虽然目前主要依赖导出功能，但开发者表示未来会在终端或 GUI 中直接集成更动态的查看和筛选功能，以避免每次查看都需导出文件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fissues\u002F40",{"id":152,"question_zh":153,"answer_zh":154,"source_url":155},35195,"运行时出现 UnicodeEncodeError 编码错误怎么办？","如果在 Windows 命令行遇到 'UnicodeEncodeError: gbk codec can't encode...' 错误，即使使用了 chcp 65001 切换 UTF-8 仍可能复现。这有时也与 API 返回内容不稳定有关（例如返回了中文字符导致处理异常）。建议多尝试不同的文本段落，或检查终端编码设置是否真正生效。若问题持续，可能是特定字符集兼容性问题，需关注后续版本修复。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fissues\u002F7",{"id":157,"question_zh":158,"answer_zh":159,"source_url":160},35196,"是否支持图形界面（GUI）或网页版操作？","是的，图形界面功能已在 v0.6.0 版本中实现。用户可以通过运行 aivoc notebook 命令启动本地服务器，自动在浏览器中打开 Web 主界面进行“提取生词”等操作。该技术栈基于 Vue.js 前端和 FastAPI 后端，旨在降低上手门槛并方便与划词插件整合。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fissues\u002F56",{"id":162,"question_zh":163,"answer_zh":164,"source_url":165},35197,"能否一次性选择包括原词在内的多个候选单词？","该功能已在 v0.5.0 版本中支持。以前使用 no 命令会丢弃上一个生词，现在列出候选词时包含被丢弃的单词，用户可以从中挑选多个单词进行添加，无需再担心误丢生词。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fissues\u002F47",{"id":167,"question_zh":168,"answer_zh":169,"source_url":170},35198,"是否支持 Deepseek 等国内高性价比 AI 模型？","工具目前主要聚焦于词汇采集流程的优化。由于 Deepseek 支持 OpenAI 格式的接口，理论上可以通过配置兼容。开发者表示，只要符合 OpenAI 接口规范的 LLM 均可接入。未来的改进方向包括增加单个单词采集（自动生成助记例句）、词根拆解及绘图助记等功能，以更好地利用 LLM 能力拓展词汇量。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fissues\u002F72",[172,177,182,187,192,196,201,206,211],{"id":173,"version":174,"summary_zh":175,"released_at":176},280209,"v1.4.1","## 变更内容\n* 重构：使用 prek，并由 @piglei 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fpull\u002F79 中升级 pyproject.toml\n* 新功能：导出为 Anki 卡片包，由 @piglei 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fpull\u002F80 中实现\n* 杂项：更新模型，由 @piglei 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fpull\u002F81 中完成\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fcompare\u002F1.3.1...v1.4.1","2025-11-17T04:24:33",{"id":178,"version":179,"summary_zh":180,"released_at":181},280210,"1.3.1","## 变更内容\n* 添加 Docker 构建说明，采用多阶段构建，由 @Hammer2900 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fpull\u002F74 中完成\n* 功能：添加 pytest-asyncio 依赖，并改进 AI 提示以提高清晰度，由 @piglei 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fpull\u002F77 中完成\n* 功能：升级至 1.3.1 版本，由 @piglei 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fpull\u002F78 中完成\n\n## 新贡献者\n* @Hammer2900 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fpull\u002F74 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fcompare\u002F1.3.0...1.3.1","2025-01-13T05:31:44",{"id":183,"version":184,"summary_zh":185,"released_at":186},280211,"1.3.0","## 变更内容\n* V1.3.0 由 @piglei 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fpull\u002F73 中提交\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fcompare\u002F1.2.2...1.3.0","2024-12-27T06:22:58",{"id":188,"version":189,"summary_zh":190,"released_at":191},280212,"1.2.2","## 变更内容\n\n* 功能：v1.2.1 由 @piglei 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fpull\u002F71 中实现\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiglei\u002Fai-vocabulary-builder\u002Fcompare\u002F1.2.1...1.2.2","2024-12-20T00:51:58",{"id":193,"version":194,"summary_zh":80,"released_at":195},280213,"1.2.1","2024-12-19T06:28:09",{"id":197,"version":198,"summary_zh":199,"released_at":200},280214,"0.5.0","- 交互模式下新增“remove”命令，支持删除生词。- “no”命令支持一次选择多个生词。","2023-04-01T07:49:39",{"id":202,"version":203,"summary_zh":204,"released_at":205},280215,"0.4.0","- 交互模式新增 list 指令，可快速查看最新生词（@NateCC0902）\n- 支持用户通过 AIVOC_DATA_DIR 指定数据存储路径（@mpwang）\n- 增加 OPENAI_API_BASE 配置项，支持自定义 OpenAI API 地址\n- 优化翻译 prompt，提升生词提取的稳定性\n","2023-03-26T05:26:42",{"id":207,"version":208,"summary_zh":209,"released_at":210},280216,"0.3.0","改进：\n\n- 优化翻译内容和故事模式，改为流式输出，提升速度\n- 增加待翻译内容的最大长度限制\n- 增加工具自身的新版本检测并提醒功能","2023-03-12T10:20:36",{"id":212,"version":213,"summary_zh":214,"released_at":215},280217,"0.2.1","改进：\n\n- 增加生词的原始形态，并在展示和构造故事时使用\n- 改善 OpenAI 的翻译 prompt，提升性能\n- 优化故事模式的单词高亮算法，提升准确性","2023-03-09T13:44:50"]