docs: 建立LPT概念与设计文档

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2026-08-05 23:28:52 +08:00
commit 9d80275ef3
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# 学习闭环
## 闭环结构
```text
学习任务
开始学习会话
记录学习预期
学习中产生知识碎片
结束会话并汇总学习报告
进入复习与应用
```
## 各环节的设计意图
### 学习任务
学习任务是长期组织的单元。用户先确定要学什么,再围绕它开展多次会话。
### 学习预期
预期让每次学习有明确目标。目标不需要宏大,只需要让用户知道自己这次要完成什么。
### 知识碎片
碎片是学习过程中的真实记录。它降低了“边学边记”的成本,让学习内容不会在会话结束时才靠回忆重建。
### 学习报告
报告把碎片收敛成一次学习的完整结果。它可以由系统先聚合,再由用户修正,避免把完整报告变成书写压力。
### 复习与应用
复习让学习结果被再次激活,应用场景让复习有现实意义。两者共同决定“这次学习到底留下了什么”。
## 闭环意义
系统不把学习看成一次性的“开始-结束”,而是看成“计划、执行、记录、复习、应用”的循环。每个学习任务都可以在这个循环中不断推进。
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# 模块边界
## 任务管理
负责学习任务的创建、修改、删除和优先级计算。
任务管理关心“有哪些学习任务”和“接下来先学什么”,不负责具体学习过程中的记录。
## 学习执行
负责一次学习会话从开始到结束的完整过程:
- 记录学习预期。
- 产生知识碎片。
- 汇总学习报告。
- 追踪时间与状态。
学习执行产生学习过程中的原始材料。
## 复习
负责消费学习执行产生的材料:
- 滚动展示知识碎片和学习报告。
- 维护标准思维导图。
- 提供回忆对比和遗漏项回溯。
复习模块不要求用户逐条整理学习材料,材料是自动整理和对照分析的数据来源。
## 应用场景
应用场景属于学习任务,而不是复习模块。它表示任务完成后用户希望具备的应用能力,参与标准导图生成,为复习提供现实语境。
## AI 能力
AI 是独立于核心业务流程的增强层:
- 聚合知识碎片为报告草稿。
- 从学习材料中生成标准导图。
- 对用户回忆进行语义对比。
AI 能力可替换、可降级,不影响学习执行和复习的基本流程。
## 边界总结
- 执行模块产生数据。
- 复习模块消费数据并形成反馈。
- 应用场景定义学习目标。
- AI 模块增强整理与对比,但不承担核心闭环的完整性。
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# 设计原则
## 工具,不是约束
LPT 是辅助学习与生活的工具。系统可以量化、提醒、建议,但不应该强迫用户按固定节奏学习。
例如:
- 时间刻度是参考,不是 KPI。
- 休息和暂停由用户决定,系统只在需要时提供支持。
- 复习入口可以低门槛出现,但不要求用户逐条处理所有内容。
## 量化,但不评判
系统记录学习时间、知识碎片、回忆覆盖率和任务优先级,目的是让用户看见自己的学习过程,而不是给用户打分数。
“有效学习时间低”是一种可观察的事实,不应当被当作错误处理。系统要做的只是呈现数据,并帮助用户做出下一步选择。
## 低阻力优先
任何需要用户付出大量整理成本的功能,都可能让学习流程中断。因此:
- 用知识碎片代替必须写完整的报告。
- 用滚动 Feed 代替强制复习清单。
- 用 AI 草稿降低从碎片到报告的书写负担。
## 引导,而不是要求
系统可以推断“哪些内容更需要复习”,并让这些内容优先出现,但不应替用户决定必须学什么。
随机展示是为了制造偶然接触,智能排序是为了让偶然接触更接近真正需要复习的内容。两者结合,而不是互相替代。
## AI 增强,但不依赖
AI 负责降低书写负担、提取知识结构和进行语义比较。核心学习流程必须在 AI 不可用时仍然可用,通过内置规则继续完成基本功能。
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# 复习回路
## 复习的两种机制
系统把两种记忆机制组合在一起:
1. 偶然接触:通过滚动 Feed 让用户无意识看到自己写过的内容,为记忆“播种”。
2. 主动回忆:用户点击内容后先尝试回忆,再展开原文,通过提取练习巩固记忆。
## 从轻量复习到深度复习
```text
滚动 Feed
看到内容并尝试回忆
点击进入详情
标准思维导图
选择复习起点
回忆对比
定位遗漏项并回看原文
```
## 标准思维导图的作用
标准思维导图是复习的基准结构:
- 用户可以在脑中重绘它,检验自己记住了多少。
- 用户可以从任意节点开始复习,不必按顺序处理所有碎片。
- 系统可以用它判断哪些内容被回忆到、哪些内容遗漏。
## 回忆对比的作用
回忆对比把“我好像学过”变成可定位的差异:
- 命中的内容说明已经掌握。
- 遗漏的内容直接指出需要回看哪里。
- 额外回忆的内容可能是用户自己的联想,也值得保留。
## 智能排序与随机性
复习内容不应完全随机,也不应被强制排序。系统可以综合“多久没复习”和“上次回忆覆盖率”让更需要复习的内容更常出现,同时保留随机感。