本文作者分享了其构建个人英语学习工具的经验和思考，从学习目标、学习方式、遇到的困扰，到工具设计、模块化、文本处理等多个方面进行了深入探讨。作者强调个性化学习的重要性，并详细介绍了其工具的设计理念，包括如何利用AI技术、构建词汇库、以及优化学习流程，最终希望通过最小化验证来完善学习工具。

💡 作者是一位英语学习爱好者，分享了自己构建英语学习工具的经验，主要目的是满足个性化的学习需求。

📚 作者的学习方式以md文本编辑器为核心，结合音频、词典等工具，但遇到了多维割裂、重复开销、排版体验不佳等问题。

🤔 作者希望通过html网页应用模式来统一学习体验，并探讨了如何利用AI、模块化设计和文本处理来构建高效的学习工具。

🛠️ 作者强调了文本处理的重要性，认为最小化验证应从文本加工环节入手，构建空模板，逐步填充内容，最终形成学习界面。

看到外头那个“红温”贴，作为同样不是程序员——之前 chatgpt3.5 开始流行后（ 2 年前）找到这里开始潜水的爱好者，我也有一些不吐不快的想法。就是说：总得讲一个能量守恒，自己不付出努力，不去思考，就别想得到回报！签到 400 多天，到了今天我也一行代码不会写，但我懂逻辑，问题本身就是解决问题的钥匙，只要我逻辑地表达，基于预测技术的 AI 大模型，必定能够通过窄化 tokens 分布，帮我解决问题，实现我的目的——这无关我是否术语运用的精准与否（是问题描述阶段，通过请求中多轮的互动，寻求知识地图，达到同一性），有赖于 AI 大模型技术的发展，让我能够实现一些过去想都不敢想的自我需求的实现。

在长期使用过程中，有很多例子可以分析，也有很多心得——我在知乎有些回答，可以作为此处分享的补充：

普通人是使用大模型 API 还是免费窗口？AI 幻觉和人类错误的本质区别是什么？在 AI 便利时代，我们如何保持个体独立思考的能力？

这里就说一个最近的个人英语学习工具——

目前够用状态的演示视频：B 站视频

我最初的提问是从此处开始的（节选一些）：

您好，有些关于学习英语（美式英语）的问题——并非直接相关，而是极具个性化的，属于我个人学习感受到一些问题需要请教。我会尽可能的详尽地表述我的问题、思考和想法，以下是具体的说明：

一、 目的与追求

定义：元逻辑的介绍。解释：并非有问题强相关，而是背景介绍。具体：
成年人，基于兴趣重新强化和学习英语的兴趣。目的是学习英语，偏好美式英语。追求是生活化，口语交流，并非应试、考证或学术研究。

二、学习方式-前历史

例文例句——原文语境驱动：
任意单词、语法、时态等知识都是围绕例句、例文等各形式的文本展开的；在与您交流这个节点，这轮学习的时间持续了 20 天（每天约 3-4 个小时）的学习惯性；
当前学习形式：
markdown 文本编辑器；用来作为学习文档的载体（后续会给到一些具体文档供您了解）；mp3 音频资料；有开放资源的下载，有自己调用语音模型生成（毕竟不是每个例句例文都有真人口语念读）；词典软件；本地 mdx 电子词典、API （如剑桥词典）等工具；听读、跟读、抄记多维（因为目的并非考试或追求应试，所以我并没有寻求所有的单词都要娴熟背诵，是在抄写、听读、念读等多轮、多次的过程中自然背下的——关于这点的另外考虑是，天天接触汉字，到现在都会有“提笔忘字”的情况，作为非母语的英语学习者，我没有必要非得背得出，当看到单词，能读，能念，知道意思，有印象就足够了；）

三、当前遇到的一些困扰

多维割裂下的自成体系与我个人一体性的矛盾：
首先是我个人是成系统学习英语的；词典软件（欧陆）是一个独立的方面；音频文件是需要独立播放软件去播放的；md 文本编辑器也是独立的软件（这是主体，逻辑第一性）；因此，这个问题可以总结为：“我的形式之间缺乏关联，极其分散我的注意力，换言之，难有沉浸式学习的体验”。
重复开销的与文档内容的冗余：
学习素材（文本）是以 md 文档为主题（或者说是库）为分类整理的；而音频文件跟随文档主题分类；由此产生某些文档里面的单词我已经生成过音频文件，再其他地方学了一下，由于我有时候偷懒或忘记，就会重复生成；
md 文本编辑器的结构体验不太令我满意：
由于不想用商业的表格文件，故而我使用 md 文件来做排版和制表；我的词汇学习所以表格形式体现（后面会给到）；造成排版、阅读上的体验不佳；

四、思考与问题

寻求形式替代：
有想过用 html 形式即网页应用的模式来学习（音频、文档、排版、词典的统一）
个性化下的时效负担：
不想割裂学习惯性（ 20 天的延续）；寻求一个较为简单，技术原理不复杂，可以较为高效的迁移；
多样化的其他形式的咨询
当前是否有相关的优秀开源项目（不想用手机端等应用，我的日常围绕 pc——Windows 系统电脑，故而学习也是如此）是否有其他的，可能的实现方式我有一台闲置的云服务器（ 60G 硬盘\4G 内存\2VCPU\30M 宽带\与我本地 70 毫秒延时），是否也可以有什么方式利用;
围绕可能性分析、方式探索，而非具体功能的实现或帮我写代码：
换句话说，我需要听取您的分析（您的知识面极广、逻辑能力极强）听取您的其他方面的综合探索（我的见解可能过于偏狭）概言之，是对问题的讨论，而非寻求您直接的“答案”——因为如前所述，我的问题是个性化极其鲜明的，在我有限的篇幅内，我不太可能讲清楚我的所有思考和问题，您就更不可能知道我所有的方面细节，您只能通过我的描述，逻辑的分析；故而，我认为此时寻求您给到准确的“答案”，即“你可以这么做”，是不太现实的。
谢谢，大致交代清楚，以下是两个具体的文档形式（其中一个是用语法缩写，另一个是中文描述），节选部分供您参考：

# 英语例文学习## 原文与译文 一> **原文**>> What we **seek** **throughout** our lives **should** be the **lifestyle** we **love** and the person we **aspire** to be. So it doesn't matter if you **take** a few **detours**, **nor** does it matter if you **spend** a lot of time on the **journey**. It's **okay** to be **different** from what the **world** or **others** **expect**, **as long as** you're on the **path** to **becoming** **yourself**.>> If you can't **catch** the **sunrise** at **five** in the **morning**, you **might** as **well** **take a look** at the **sunset** at **six** in the **evening**. What I **mean** is, it's **never** **too** **late**. I **hope** you **have** the **courage** to **face** the **wind**, the **snow**, the **beating** **drums**, the **sonorous** **bugles**, and the **setting** **sun**. I **hope** you **always** **live** **freely** and are **always** on the **way** to **appreciate** the **flowers**.>> **译文**>> 我们一生所追寻的，应该是我们热爱的生活方式和我们渴望成为的那个人。所以，即便你走了一些弯路也没关系，即便你在旅途中花费了很多时间也没关系。与世界或他人的期望不同也没关系，只要你在成为你自己的道路上。>> 如果你赶不上清晨五点的日出，不妨看一看傍晚六点的日落。我的意思是，永远不会太晚。我希望你拥有勇气去面对狂风、暴雪、激昂的鼓点、嘹亮的号角和沉落的夕阳。我希望你总是活得自由，总是在欣赏鲜花的路上。## 词汇表| 现在时 | 现在时变化 | 过去时变化 | 词性 | 中文 || :-----: | :---------: | :-------------: | :----: | :------: || **seek**<br>`/siːk/` <br> `现在时` | seeks<br>`/siːks/`<br>`三单`<br>seeking<br>`/ˈsiːkɪŋ/`<br>`现在分词/动名词` | sought<br>`/sɔːt/`<br>`过去式/过去分词` | v. › 动词 | **寻求**；追求；试图 || **throughout**<br>`/θruːˈaʊt/`<br>`-` |  |  | prep. › 介词<br>adv. › 副词 | prep. **遍及**；贯穿<br>adv. 自始至终；到处 || **should**<br>`/ʃʊd/, /ʃəd/`<br>`现在时` |  |  | mod. › **情态动词** | **应该**；将会；可能 || style<br>`/staɪl/`<br>`现在时` | styles<br>`/staɪlz/`<br>`复数/三单`<br>styling<br>`/ˈstaɪlɪŋ/`<br>`现在分词/动名词` | styled<br>`/staɪld/`<br>`过去式/过去分词` | n. › 名词<br>v. › 动词 | n. 风格；方式；时尚<br>v. 设计；称呼 |

## 原文与译文 二> **原文**>> **God helps those who help themselves.**>> **译文**>> 天**助**自助者。 / 上帝**帮助**那些**帮助自己**的人。## 词汇表| 词性 | 原型 | 现在时形式 | 过去式形式 | 释义 || :----: | :----------: | :--------------: | :-------------: | :------: || **n.** | **God**<br>`/ɡɑːd/`<br>`God-n-base-sg-proper` | `gods-n-gods-pl` (多神教中的神) | - | `n.` **上帝**；神 |

以上，构成我这次的完整表述，我尽可能地用逻辑的，结构地的语音来表述，但愿我做到了这一点。期待您的洞见，澄清我的想法，进一步让我的认知更加明确和具体，有劳您，感激不尽！

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一些阶段性互动回答：

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no one 单词卡的三段式结构的全貌，从上往下：
no one （主体，单词对应文件，和我们现在的音频文件匹配属于形式不同，但逻辑其实是一致的）单词卡模块是四个组成：（ 1 ）基本释义；（ 2 ） AI 释义（当前例句）；（ 3 ）词典词库（扩展部分，权威性注解）；（ 4 ）变化形式（知识扩展）；状态区域、标签区域、数据支持功能区域；（这部分是以后供扩展的方面，我之前提到的语法标签在这里就起到了直观的语法缩写提示和标签化运用，比如nature-n-base-sg是原型，是自然界；在原文语境的文本当中——例句例文驱动下，就有Nature-propn-title的标签；）
关于四个组成的想法是：
可以进一步解耦和作为小的独立组件；比如基本释义，我完全可以调用词典 API （剑桥）或其他词典；格式匹配和转化一下，是方便的（和我们目前的形式上是一致，基础释义）；AI 释义（当前例句），是针对性的，根据当前语境下的释义（灵活性，结合语境、知识点），因为我们用 js 的方式，调用 API 生成也是方便的（ http 端口调用即可），也有更新的余地，比如不满意一个解释，我或许就可以灵活调整；词典词源这部分，其实就是调用如词典 API （剑桥词典），或 deepl （我每个月有 50 万字符的免费额度），以及本地词典文件（ mdx 的文件\mdd 的媒体资源文件格式），而词源的内容则根据来源，不论是调用 API ，还是有针对性的设计提示词，让 AI 生成，都是可以的，可以针对性极强，灵活性更强；
词库的思考（因为单词卡形式所导致的思维惯性）一些扩展性的思考此处也简单的总结一下：
本质上，因为 id 的唯一性（词汇的音型是不同的，长什么样，发什么音——同义词近义词，一词多义等情况，则是例文例句语境驱动结合 AI 释义针对当前语境来解决），故而但凡具有意义，独立成词的单词，哪怕是"a", "an", "am", 其在基本释义中都是有解释的（比如"a" art. 一（个/件...）），都是有唯一 ID 单词卡的；此处需要插入一个补全信息：我的学习工具不追求穷尽，是我个人学习英语，总词汇量天花板我认为都不会超过 2 万词汇量左右——这都是夸张的数据了，作为非母语的英语学习者，当我能够掌握一万词汇量，我就足以实现“英语自由”了，那么作为数据形式，并不会占据多少空间（加上文本形式也一样的）；故而，就有了词库（放这部分数据的地方）的思考：
我原本打算设置三库：
单词词汇库：比如 no 和 one 是两个单词；又比如 work 和 out 是两个单词短语复合库：比如 no one 结合起来就成了是短语，又比如“work out”合起来是动词短语，指“锻炼”。专有术语库：专有名词、地名、人名、学术属于等概念的词汇或短语；
也就是说，这个分类是 1 和 2 分类的综合，比如单独出现的词汇：Shanghai ，本该放入单词数据库里面，但因为是专有名词（地名），就得关在术语库里面；又比如 Vietnam war ，作为词汇 war 放进单词分类数据库，vietnam 和 vietnam war 则放入专有术语库（越南和越南战争）
现在打算是两库：
vietnam 和 war ; 作为两个单词放入单词词汇库vietnam war ；作为整体，放入短语复合库work 和 out ，放入单词词汇库； work out （或其变化形式 working out ），放入短语复合库即，取消专有术语库；
总的来说，逻辑一贯是，音型 ID 的唯一性；也考虑到二元逻辑判定比三重逻辑判定更容易实现和简单。
延续上述的逻辑下的一些综合性思考：
出现在单词卡里面，或作为整体 html 应用来说，我的构思可以总结为：可见即可听；换句话就是我为什么会这么来体现词性：pron. › 代词 › pronoun：没有人；谁也不 这是没必要的，因为任何人只要好好学英语，随着学习积累，自然能够看到 v.就知道动词，看到 pron. 就知道是代词，本质上我的这个设定是“多余”；那么根本考虑是可以点，如果有相应的 mp3 资源，就可以听发音；音标也是一样：音标=单词=MP3=播放（能不能播，有就可以）；形式变化虽然是逻辑关联，可能我只学过 knows ，但在形式变化当中，作为逻辑关联的了解性（因为单词卡只以长什么样为唯一 ID ，即 no one 单词卡），而非具体单词学习的知识性（例句没有 know 就没学到=没有 know 单词卡=非知识性），所以，作为了解这方面的认知上的扩展，这些列举的变化都是可点，可听发音；有些长的不一样，如 sought-v-seek-past-pp 是 seek 的不规则变化的过去式过去分词，不论我是否简化数据存储方面（两库）的情况，都会面临一样的分离性问题，即我们有 sought.mp3 ，有单词卡，彼此之间是没有逻辑关联的；如果不建立与 seek 的联系，不建立语法标签的直观编码系统，在学习上就无法形成系统性思维，知识体系的逻辑关联；由此在我看来，我的学习工具归根到底：例文例句驱动，其本质也是单词词汇，无词不成句罢了。单词卡是各部分的逻辑关节，不仅是文本、词义、音频，也是以后数据方面互通的枢纽；此处回应一下刚才没有直接解释的两库问题：
现在有 AI 了，这部分的工作在基于我自己学习场域下，我交给 AI 来处理；在我的例句例文的文本驱动下，基本翻译本身和传统使用场景一样，面对密密麻麻的释义；如牛津、韦氏高阶等，一个动词be有各种释义和解释，信息密度是过度的；在基本释义的情况下，简单释义即可，如 v. 是；存在；等于；但必须要有具体知识来综合一方面的信息密度过大，一方面解决查词典效率不高（要自己翻找）；那么就是 AI 释义的作用，围绕例句，表达此处的具体意思和当前形式；如 is\was\am\are 等“长的不一样，但都是 be 的变化形式”；也可以提供如此处做 aux. 构成进行时态和被动语态等释义；而前大模型的能力不需要质疑（如 openai\google 等），都是强大的大语言模型，它们能够区分清楚（特别是结合语境，几乎不会有误）——但也不是说我迷信 AI ，而是也有所考虑，即本地权威词典、API 剑桥词典、词源这些构成单词卡其他方面的组成的意义所在了，既是深入了解单词的学习意义，又有作为 AI 释义的交叉验证的功能意义。
想法基本交代清楚了，也有并非当务之急，而是我个人的审美取向的信息要交代：
您帮我实现的这个框架我很认同，是个非常好的起步模板；但审美上我有些不太喜欢；我并不认为发音需要独立区域，也并不认为需要一个图标，在我的 demo 当中，音标就起到发音的作用（与词典软件逻辑一致），对称美学、色彩方面，我也是有所追求；因此，这部分是因为我个人有美学方面的追求，故而作的一些小小的补充说明，也给到您做一定的了解；

最后构成前述内容的综合，与我一些问题、思考、想法的总结性提问，两个部分：

首先是澄清内容：
我这次并非寻求您的具体功能的解答或实现；而是想先听取一下您的意见和想法；因此，第二部分当中，我有 5 个面向的问题作为“又一次如此啰嗦（哈哈…）”的总结；我的这五个问题是构成辩证关系，您可以认为是一个问题群。
五个面向的问题：
综合性问题：即您如何看待这个 demo 和我的想法？模块化问题：因为已经使用代码来实现学习工具的效率追求，因此很多工作做在前期是至关重要的，也涉及到 AI 的使用，那么就需要完成模板的通用性（以后就可以结构化让 AI 输出或综合信息的耦合了，也更能支持功能的多样化，比如 A 例文的单词我已经学过了，在以后的 B 例文里面又出现，我一时想不起来，就可以通过抽屉或弹出或鼠标悬停提供本地存数的单词卡数据——特别是鼠标悬停，完全可以是基本释义的调用，如鼠标悬停某个单词——当数据库已有则调用基本释义部分：代词 /ˈnoʊ wʌn/ 没有人；谁也不），故而，我认为样式、模块、调用逻辑等十分系统性或模块化/结构性思维，是至关重要的底层逻辑，直接相关我们的框架（不涉及具体内容如单词释义）如何有效、高效、有用、好用的本质问题，因此，在我问题总结方面，这个问题，其实是最具有挑战性的问题，也是我自己难以把握，需要您的洞见提供充分澄清的具体面向。换句话说，单词卡如果作为独立组件，我的静态 demo 如何进行抽象区分，特别是会有一个等同于音频库的单词库性质的存在，如果不做好合理的抽象，单个文件未免过于冗余如何定性的问题：随着不断学习和积累，自然会越来越多，目前的单个文件形式，我认为会造成一些潜在的困扰；我们左侧的跳转功能区，应当和文本编辑器的逻辑相似，即，是否可以是文件形式的（或许可以调用一些库，或许也可以使用 TAURI 的框架提供系统级权限方面的支持——如文件管理权限）；可行性问题：在您帮我搭建的这个框架下，您认为我们应当如何有效的调整？实践性问题（最小化验证问题）：由上述四个问题构成了从“怎么想”到“怎么做”的逻辑转向（当然，此处并非矛盾，和我之前讲的并非具体功能的实现，依然是讨论），因此，实践性问题就是最小化验证的问题（并非局限于功能，具体内容可以最小，但模板，基础框架的美学追求是我刚才提到，在此处的逻辑收束，功能最小化运营，审美的初步“定调或定性”，是这个问题的具体内涵）。谢谢，但愿我表述的足够清晰，能让您知晓我的思考。若有错误表达或逻辑不够严谨的地方，还请见谅，有劳您啦！

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十分感谢您，现在，考虑到以下问题，我认为我们可能还需要一轮对话（非具体实践）来进一步确认：

严格说，最小化验证其实是有两个部分组成的：
框架（刚才所说的一切）；仅就最小化验证来说，用您给到我的例句，作为内容，足以验证；但本质上，我认为应当有一个“文本生成”的前提，这个前提导向了 → 左侧索引的跳转逻辑，即，往哪里跳？
由此，这轮对话的核心，其实围绕的是文本的处理形式，从通俗的语言来说，这个流程的逻辑是：
学什么：文本内容，例如您的例句"Artificial intelligence made significant strides in 2025."怎么学：通过我们的框架来学，也就是说，怎么学的前提，是学什么；开始学：正常的学习，但其实这里面有一个双向的潜藏的逻辑，开始学是最终的，学什么是最初的，当中还有一个因为我给了您例文，和我们之前讨论的思维惯性下，被遮蔽了的过程（我也是才发现）；即数据处理的环节：文本驱动，单词学习，播放听读，我们的框架虽然限定好了：1-素材 → 3-界面 ← 2-加工从逻辑上说，我们看到的这个学习界面的形式，逻辑上其实是第三步；例句是第一步；为顺序上，1 是素材，2 是中介开始学，3 是加工；但本质上，是 1-素材-2 加工-3 学习界面；
故而我认为，最小化验证，其实就要从文本处理这里入手（因为有了您提供的例句，素材就可以跳过，但加工环节不可以直接拿来用的）：
即是说，不能安于现状（已经整理好）——目前的模板，其实不纯粹（有内容）；应当是空模板 → 内容填充 → 该模块生成 → （如需）其他模块完成 → 学习界面综合展示；这样，应当才是“跑通”的最小化验证；
这么考虑下，左侧的导航调整逻辑，其实也就关联上了（但我认为现阶段或许不需要，我会在最后的补充部分做一定的说明）：
如果技术上能实现，左侧就作为文件管理目录树，可以新建学习主题分类（一级，如您帮我设计的新闻，但本质上我认为不应该是后端的，不符合我从 MD 文本使用的逻辑，毕竟再怎么综合和统一，本质上文本驱动的逻辑自然是文本第一性的，逻辑在先的）、新建子题（二级）——或各级，然后是具体的学习文本（如 ES-A-001 的编号）；因此，在技术上，是否有困难（如权限，读写本地硬盘之类的），是需要进行可行性分析；
如何加工的逻辑条件，我认为也有了一些较为明确的步骤：
文本 → 确定哪些单词需要制卡（分词；如果是短语性质，组合性质，就可以在这个环节就调用 AI 来初步分词） → 制卡 → 音频资源（这步我目前手动进行，也是客观条件，以后再考虑自动化） → 某编号的学习文本完成，可供学习了由此，这个方式就不限于一个文本=1 个例句，完全可以逐步添加：
基本释义是固定的；AI 释义是灵活的，换句话说每次都是根据语境生成的（本地缓存，默认调用已有，不重复）；如果我有需要，就可以再次生成，更为针对目前的例句或篇幅更大的例文来解读；而所谓逐步添加更新，就是文本例句-词汇学习之后，再复刻一个，两者名义上是区分的（比如我们没必要给 AI 之前毫不相干的例句，而永远围绕当前例句），而如果是短文例文形式，那么本身就不太需要合并，因为篇幅和词汇已经够多了；
所以我认为，我们应当是从加工这个环节开始，也就是我认为，您不应当帮我写释义（即，您应当帮我实现框架），确保整个框架走起来。用一个比喻：您是我的教练。教练，您可不能亲自上场打比赛！
故而，我认为最小化验证的逻辑是：验证的不是看界面，验证的是这个画面从无到有的展现；
（当然，样式这方面是先看，先定调）因此，成本上也无所谓（ openai api 我的层级，他们目前给到我每天 100 万 token 的免费额度），测试测试如何让 AI 帮我们完成数据的加工处理（基本释义，我有一个以前用来测试的剑桥词典 API 的脚本，等一下也供您参考）；
总结的说，我认为最小化测试，其实是两步走：
样式定调，模块化解耦，确定“空的”模板；内容加工（并非内容展示，也不需要您做，其实就像我刚才说，您是教练呀），因为全流程跑通，空模板+内容加工，就已经=学习界面了（这个逻辑其实一般难以察觉的）；由此进一步总结的说：例句形式不同，但本质不同，换一句句子也好，一篇文章也好，一篇论文也好，本质上都一样的，如果聚焦于“教练亲自上场打比赛”，那么换一个形式的文本，我难道还要来寻求您帮助吗？对吧！

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由此可见，关于权威词典的发音，以后其实也可以融入进去（目前是我自己准备的，不采用外部源，就算以后使用，也是以我自行准备的音频、MP3 资源为第一性，预留方便扩展的余地即可），此处给到您作为参考和补充信息是，因为格式清晰，在后面提到的结构性问题当中，这个脚本完全可以以另一个形式，改为为我们服务的，提供基本释义方面内容支持的参考——因为返回部分都是框定的，自动化解决是比较容易的；有些单词或短语剑桥词典的 API 是没有的，那么为了方便起见，可以让 AI 提供，比如通用的基础翻译，这方面是没有多少误差的（仅是词典 API 没有的情况下）第三点则是关于技术选型的再分析和确认：
毕竟我刚才提了一下有关于文件管理方面的问题（浏览器为了安全起见是有局限的）；但如果采用其他技术栈，那么无非又一次违背了学习本身作为元逻辑的基础 → 学习惯性的保持我难以放弃的因为学习习惯的形成（目前 20 天了）讲老实话，不容易；轻易造成断档，再要恢复会具有一些潜在的困难；由此，我还是认为 html + js + css 的方式实现，是简单有效的（后期扩展，因为技术原理的一致性，迁移到其他前端一致的框架也没有什么难度）；学习文本的，完全可以按照 js 文件的结构化数据来读取；如现在的js/lessons-data.js形式；无非是进一步的细分，做一层抽象而已，即入口尅不需要囊括内部的内容，而是如唯一 ID 的编号（仅对应如category: "例句 (Example Sentences)"）；而具体的文本 ID ，则是被分类的数据，可以放在另一个路径下，做统一归档；由此这个逻辑反过来说，我只需要在对应的路径下，将.js 文件（严格满足我们框架的格式）放进去，就可以新增或改写我们的学习文本；而文本处理，基于框架的完成，无非是格式化（结构性返回，也可以分步骤，用不同的代码去获得，所谓"case-by-case"，AI 的（各种，如分词、变化形式的关联、语法编码、甚至词源）、词典 API 的，以后留待扩展的本地词典等，然后综合各种得到的结构性数据，汇总形成一个如同id: "Es-A-001"形式的文件，进行学习；（甚至我认为，因为有些 API 的调用，或库的支持性问题，也可以结合如 python 的脚本专门提供——无非是如何保存结构性属性和最终汇总，也是简单高效的实用主义；故而，框架的作用，最小化验证的目标，我认为就清晰了（词源、本地词典这两部分，我原先默认折叠，也是这方面考虑，因为是初期并不急需的——但功能要预留，模块要建立，否则就有悖于所谓“模块”的概念了）；
由此，也就导向了一个自然的逻辑：
我认为需要一个文本处理的环节，这个环节和 html-js-css 无直接关联也可以，因为学习的，需要的是 js 文件，而 js 文件，需要的是严格满足结构性设计要求，那么本质上，只要满足结构性要求，什么方式快速高效简单直接就用哪个（本质上我不是开发给别人用的项目，而是自我需求的满足和实现）；故而，这方面，您也可以帮我探索一下，什么方式好，什么方式容易；这也是我给到您 python 脚本作为示例的目的之一，我并不确定 js 和 python 在这方面哪个更合适（而网页三剑客是固定搭配，更为流行，AI 则是 python 更为强势——AI 开发方面，应用方面则并不见得有多大；我没有开发 AI 技术的目的，仅是运用，那么没有本质区别，任何语音都可以用 HTTP 端口的方式调用 AI 大模型）；
最后，复归我开头那句：我认为我们可能还需要一轮对话（非具体实践）来进一步确认，以及本轮互动我所总结的问题是：
项目分组，即框架-学习工具的基础——按轻重缓急，逐步拆解各种子项（所先解构，再建构）的逻辑：
以例句"Artificial intelligence made significant strides in 2025."为例，从无到有，需要什么；（补充说明，2025 作为纯数字，不应被视为单词，日期应当是发音，而不是形式，阿拉伯数字 2 不做单词卡，英文 two ，做数字卡，而星期一如 monday 或缩写也自然是做卡，或具体有英文意义的内容才应被视为单词卡——为 2025 只做单词卡，有一些诙谐；只有在数字发音上（有需要，如 2025.mp3 ，但归根结底，这里应当是语音方面，人为选择或全部进行——和 AI 无关，和单词卡无关的），因此，数字方面由我手动或以后涉及到音频自动调用 API 生成的情况下，才有意义——这里也就是说，TTS 功能模块，也需要在初期确定，具体的现实因素是，我有网页端订阅，量也少，也就不需要用 API 调用，用完了，或按需调用，则必然是用 API 方便，因为在分词阶段本身是需要查重的（是否有对应的单词卡 = mp3 文件），有，就不制作；没有，单词卡和音频也就是一同制作的了；（当然，我之前说动态更新——Ai 释义方面，逻辑上就是新例文先学起来再说，不需要重新制作单词卡，只有我自行操作才会重新生成针对性的更新一下罢了——那么此时 AI 释义的数据，就关联到了学习文件的 ID ，既然有不同 ID ，有不同的 AI 释义，就有了不同的数据性质和扩展的应用空间，后面会稍作展开），所以您需要考虑进去）模块功能的细分——项目分组应当分为几个部分；（预留的位置，目前其实仅是词典词源部分，其他的其实都是需要的，那么在这部分里面，就足以用伪代码或本文作为占位展示）；学习文本的分级，如何灵活设定，对应的数据集如何归档汇总，是否需要每个层级的入口做一层抽象，所谓递进；（补充：我认为此时不需要学习反馈的具体功能，如已掌握、已学习等，但这部分作为功能性结构，是具有意义的，为了以后扩展的方便，我认为应当做好 JS 的工作，目前可以仅做伪代码或占位）
数据管理（学习文本）如何进行结构性设计：
目前涉及到的结构，如何定义；不同数据如何归档存储和关联（我认为初期语法标签的编码虽然看上去重要性不高，仅做直观展示知识信息，但其实是数据后期如何深度应用的真正基础，所以我认为这方面也是有必要重视的）；——比如我刚才提到的不同 ID 下的 AI 释义；（发音则没必要，单纯查重逻辑而已，音型本质就是逻辑唯一性的，单词和短语的区别本身就是两库，所以只针对内部查重，例子如同vietnam.mp3, war.mp3, vietnam_war.mp3, artificial.mp3, intelligence.mp3, artificial_intelligence.mp3 不再累述）另一个重要的数据管理的直接就是文本处理的核心，即 → 以我为主的逻辑，我们的词库（两库）内，没有的单词 → 全部都要制卡 → 全部作为学习界面的词汇进行学习：
这个逻辑其实就是生词逻辑，或者说是如何分词，如何决定什么叫做核心词汇；也就是说，从主观层次，改为客观数据——围绕我们本身的存在，不以通识当中的，常见词，高频，通用，即一开始所说的“a, an, am, are”等一致逻辑；以我为主，以我们本地的库里有没有为主；那么随着学习过程，自然很多次就被排除掉了： 分词 → 库里有 → 不作新卡 → 不作新音频 → 不视为词汇学习的组成，即不视为生词（仅作为我之前说的例文区域的鼠标悬停，这里是必然的逻辑，因为下面没有，原文区域发音悬停区域就必定有基础释义——逻辑必然）而点击展开历史数据的功能，抽屉也好，其他形式也好，无非是如果运用，在框架这里，预留接口即可，不需要具体实现，但凡接口留好，很容易就实现的，毕竟 ID 数据（单词卡或历史数据，因此历史剧与和运用和设计好很重要的）=唯一；例文 ID=唯一；两者形成组合=灵活应用的条件；
而关于音频、单词卡这些数据，可见上限不会超过 2 万个单词卡，没有资源方面的困扰和性能的忧虑，我们应当如何预留将来的，比如引入嵌入向量，在学习界面丰富功能，增加功能 AI 结合词汇学习后，对文本进行语句的结构分析等，增加互动功能，并进一步调用向量存储的数据，围绕我自身（毕竟高度个性化，量身定制）提供如同“全新全新为我服务的 AI 英语老师”，它知道我学了什么，知道我现在在学什么，然后有机的将现在所学，过去所学，联合起来，更有效帮助我学习；比如"我需要请老师辅导我（ AI ）；我需要复盘自己的学习心得（历史数据）；我需要整理自己的学习档案（嵌入向量）；我需要讲明白我学了什么，我的问题是什么，我的目的是什么（体系化结构下，当前学习的内容，以及我主动提问，问出的问题，由此复归这一整个逻辑，它知道我的历史数据，因为进行了嵌入向量，明白我现在的问题，及其精准的回答了我现在的问题）——当然，现在过于理想化，但本质上，从框架的建立初期，完全可以预留方便的接口，无非是一个如何实现的问题；这些问题，我认为应当想的越早越好（框架一旦固化，迭代式更新的难度就很高了，成本也就太大了）
如何加工内容的问题：
虽然并不需要您帮我“写内容”，但本质上，您作为教练，您需要如何部署、如何引导 AI 、如何确定各方面功能性实现的具体路径的；比如说，您不用写基本释义是什么，但您需要告诉我，基本释义怎么就获得的（功能性代码）；又比如说，您不用写 AI 释义，但您得让 AI 写出来满足我们格式要求、内容要求的功能性代码（教练）；
我最后所认为的，应当是元逻辑的基础性（真正的第一步的所在——需要您审视和把握），以及逻辑总结：
明确，并且再次澄清我们的核心原则：例文例句（文本）驱动下的个人英语学习工具：
前提是明确的，穷尽其逻辑基础，一定是：文本必要条件是确定的：词
形式（非单词形式，而是学习面板），关联本质，但并非不可替代：
学英语是根本原动力，元逻辑；不存在不用这种方式学不好英语；形式是锦上添花，是个人追求，是好上更好；
主体，我个人，个性化，非专业项目：
我的需求就是我的动力，我的需要就是我的远景；
第一步怎么迈，基于文本（什么形式都行），千变万化，无非是如何处理单词卡为第一要务：
因为我们已经多轮讨论，及其深刻的互动，思考也及其深入；那么说单词卡重要，我们要首先做单词卡，似乎是顺理成章，但我认为逻辑有误；真正的第一步是：结构性模板的确定
显示的界面里面有什么 → 先前您为我搭建的基础框架无非就已经囊括，即：原文区域与词汇区域，而容易失去察觉到是，我们有很多因为显示的地方不同，所以有不同显示的形式，如鼠标悬停代词 /ˈnoʊ wʌn/ 没有人；谁也不，词性只显示中文代词，而关于词性，比如代词，我们却有三个：（ 1 ）缩写：pron.（ 2 ）英语全称：pronoun；（ 3 ）中文：代词；由此，结构性模板，也必然是根据场景，一体多面，如果不能逻辑地安排好，后续恐怕无法有效的耦合； → 而在这次，我的 html 静态 demo 里面，也给了更为详细的有什么，而我给到了一部分如语法标签编码，但其实并非非此即彼的逻辑，即您也有效补充的标签——您的补充是语义层面的标签化，而非单词层面语法层的编码（即原文类型的标签，不论是分组归纳、知识图谱、逻辑关联或以后的嵌入向量检索，语法标签+标签+ID 数据共同结合起来形成了在元数据层次上的极其精准的坐标，更加容易让 AI 知道如何为我服务）→那么本质上，就是先规定我们的 js 或 json 的结构性组成，为了简化逻辑，不需要使用剑桥词典 API 的音频播放，默认以本地音频库为第一性，那么其实也就有各种组成和形式，比如 demo 里面no one因为有形式方面的释义内容，有更为丰富的部分，而knows没有形式方面的说明，这可能需要在结构性定义当中做好设计，给到 AI 选项，如需要就有相应的定义，如返回无或无需，则这些方面就不需要显示（依然聚焦到结构性定义的范畴中了） 而在具体开发实践中，结构型数据也是轻重缓急的支持 →有数据结构的标准模板 → 外观设计（大模样的具体形式） → 样式调整（细节优化）有数据结构的标准模板 → AI 提示词 → AI 能结构性返回（比如 openai api 本身就支持范围标准的 json 格式） → 提取数据 → 成为单词卡 → 前端动态的灵活性有数据结构的标准模板 → 各种数据应用的后续扩展条件 → 更新丰富功能的基础有数据结构的标准模板 → 个性化服务的定制 → 学习效率的倍增器
由此我认为，固然不寻求您的具体实现，但结构化模板，数据提取的标准是本轮再确定、再确认时应当聚焦的地方；
如果在讨论过程中，您认为可以初步给到标准结构性模板（数据标准）的全面且完善的定义，那就请您尽可能的给到，不论后续如何展开，是否需要沟通，这一步我认为才是基础；因为归根到底，我对美学的追求，也要服务于现实（比如我们既然用前端三剑客的组合，引入 UI 库，方便开发也无不可，那么基本形式确立，具体细节就可以以后再说，我自行调整也方便）；各种框架也好，分组、解耦也好，我看似说的很详细但其实直到此时，我才具体的，实际的，清晰明确的将其澄清，即结构性数据提取也好，设定也好的模板——因为本质上，我们的模块化解耦无非是为了最后的耦合，有一个统一的数据结构模板，就代表了=项目的分组、模块化的独立、最终耦合的骨架了；总之，我前面不断强调分、分、分、分，最终可以用一个结构数据标准化模板形成一个辩证统一的具体实际的实践第一步的脚踏实地。
综上所述，这次依然是再确定，而非具体实现（结构化模板，如果您认为我的信息、思考以及我们多轮互动下足以实现，那么就请您仅就这部分，给我一个反馈）。
题外话：俗话说千里之行，始于足下。不学习，光说总是没有用的；就好比我刚才，学英语不以用了这个形式就能学好，也不以不用这个形式就学不好为转移——"Speaking a language is a learned behavior."贵在坚持。我对荀子的名言：“累土不辍，丘山崇成”深以为然，这也是我多次强调“学习惯性”的重要性的原因。而我如此尽我所能的详述，也无非我知道，饭要一口一口吃，事要一件一件做，什么事情是当务之急，什么事情是未来可期，我也能分辨。最终，无非是"case-by-case"。--由于我不会编程，标准句尾的话是：求“喂饭”——对我进行“投喂工作”，我是技术小白哈哈，代码块修改会很头疼。Output Full Code!Pretty please~