VIBECODINGENGLISH/MEMORY.md

Project Memory

项目记忆 · 随项目成长持续更新 · AI 和开发者共享的上下文 最后更新：2026-05-26

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一、项目当前状态

1.1 进度

阶段	状态	说明
Phase 0：架构奠基	✅ 已完成	Monorepo 搭建 + Core Library 架构
Phase 1：MVP	✅ 已完成	LLM Agent 引擎 + 有道 API + 最小离线词库 + 翻译调度器 + 单词本
Phase 2：进阶功能	✅ 已完成	Hover Provider + Webview单词本 + 百度引擎 + 有道/百度配置项
Phase 3：AI Agent	✅ 已完成	SM-2 复习算法 + 复习面板 + 导出 Anki/CSV + Qwen LLM 适配
Phase 4：打磨发布	✅ 已完成	离线词库补全 + 迭代记录补全 + 自动记录机制 + VSIX 打包配置
Phase 5：F5 测试	✅ 已完成	6 轮调试修复，LLM/百度/离线全链路通过，例句中英对照
v0.2：全场景+可配置	✅ 已完成	P2-1~P2-5 全部完成：剪贴板/终端/上下文/Settings/场景回顾
v0.3：多语言	⬜ 远期	英→俄/日/韩 + 社区词库
v1.0：正式发布	⬜ 远期	离线词库5000词 + 性能优化 + Marketplace

1.2 关键决策记录

日期	决策	理由
2026-05-26	采用 VS Code Extension 作为第一平台	用户基数最大，API 最完善
2026-05-26	采用 Monorepo 架构（core + adapters）	支持多平台拓展，core 只写一次
2026-05-26	❌ 废弃离线词典方案 → 混合翻译引擎	LLM Agent(主) + 百度API(降级) + 离线词库(兜底)
2026-05-26	LLM 采用 Qwen3.6-int4-AWQ（自建端点）	免费、中文友好、thinking mode 可关闭
2026-05-26	Extension Host http:// fetch 失败 → Node.js http 模块回退	VS Code 扩展中 DOM fetch 拒绝 http:// 连接
2026-05-26	Qwen thinking mode → extractJSON 平衡括号 + enable_thinking:false	贪婪正则匹配到思考过程中 { 导致解析失败
2026-05-26	secrets.json 优先级修复	VS Code 默认值 'gpt-4o-mini' 覆盖了 secrets 的 'qwen3.6'
2026-05-26	v0.1.0 定档	Qwen LLM + 百度 API + 离线词库全链路验证通过，例句中英对照

1.3 当前阻塞

阻塞项	影响	解决方案
无	-	-

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二、技术备忘

2.1 VS Code Extension 关键 API

// 激活入口
export function activate(context: vscode.ExtensionContext) {}
export function deactivate() {}

// 常用 API
vscode.window.activeTextEditor              // 当前编辑器
vscode.window.onDidChangeTextEditorSelection // 选择变化
vscode.commands.registerCommand()           // 注册命令
vscode.window.showInformationMessage()      // 通知
vscode.languages.registerHoverProvider()    // Hover
vscode.window.createWebviewPanel()          // Webview
vscode.workspace.fs                         // 文件系统
context.globalState                         // 持久化状态
context.secrets                             // 安全存储

2.2 数据目录约定

~/.vibecoding-english/
├── wordbook.json           # 单词本主数据
├── wordbook.backup.json    # 自动备份
├── config.json             # 跨平台配置（非 VS Code settings）
├── cache/
│   ├── translate-cache.json
│   └── llm-cache.json
├── dict/
│   └── ecdict.sqlite       # ECDICT 离线词典
└── logs/
    └── vibecoding-english.log

2.3 错误码约定

1xxx: 配置错误
2xxx: 词典错误
3xxx: LLM 错误
4xxx: 存储错误
9xxx: 未知错误

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三、领域知识

3.1 为什么选择 ECDICT

• 词条数 770 万（含词组和短语）
• SQLite 格式，适合嵌入
• 包含柯林斯 5 星分级、BNC/COCA 词频
• 开源，可自由分发
• 可按词频裁剪至前 10 万词（~20MB）

3.2 SM-2 间隔复习算法

初始复习间隔: 1天 → 6天
评分: Again(0) / Hard(2) / Good(3) / Easy(5)

计算新间隔:
- quality ≥ 3: 间隔 * ease
- quality < 3: 间隔重置为初始值

Ease 因子调整:
- quality ≥ 3: ease += (0.1 - (5-quality) * (0.08 + (5-quality) * 0.02))
- quality < 3: ease -= 0.2

约束: ease ∈ [1.3, ∞), 间隔 ∈ [1, 365]

3.3 翻译降级链路

技术词库 → Cache → 离线词典 → 在线词典 → LLM → 降级提示

技术词库最高优先级（领域准确），Cache 次之（性能），之后依次降级。

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四、AI 协作经验

4.1 与 AI 工具协作的有效模式

• 明确上下文：每次对话开始前，告知 AI 当前项目阶段和具体模块
• 逐步验证：AI 生成的代码，先跑测试再合并
• 保留关键决策：AI 讨论中的关键决策，记录到本文档
• Prompt 复用：好的 Prompt 保存到 skills/ 目录

4.2 已知的 AI 局限

• AI 生成的 VS Code Extension 代码可能 API 版本不对，需要对照官方文档
• AI 对 SM-2 算法细节可能实现错误，需要与标准测试向量对比
• Webview 通信模式（postMessage）容易出现类型不匹配

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五、待办与未来规划

5.1 待研究

• VS Code Chat Participant API (VS Code 1.86+)
• Electron Companion App 可行性验证
• 离线词典在 Windows/macOS/Linux 上的兼容性
• 单词本数据迁移方案（v0 → v1）
• Anki CSV 导出格式兼容性

5.2 未来功能

• JetBrains 插件
• 浏览器扩展（GitHub Copilot Chat）
• 团队单词本（共享技术词汇表）
• AI 生成个性化学习计划

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更新规则：每次重要决策、技术发现、AI 协作经验都需更新本文件。 读取规则：每次新对话开始时，AI 应读取本文件获取上下文。