docs: 确认内容归属与结构化报告方案

2026-09-19 22:37:12 +08:00
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 | 学习预期 | 开始学习前对本次学习目标的描述 | [学习预期](learning-expectation.md) |
 | 知识碎片 | 学习中随手记录的不完整内容，也称“学习报告残片” | [知识碎片](knowledge-fragment.md) |
 | 内容归属 | 一条知识碎片在知识结构上属于哪个学习任务 | [内容归属](knowledge-ownership.md) |
+| 记录上下文 | 碎片产生于哪次学习会话与任务，不可变且不可为空 | [内容归属](knowledge-ownership.md) |
 | 待归类 | 尚未确定内容归属的碎片状态 | [内容归属](knowledge-ownership.md) |
-| 学习报告 | 一次学习结束后汇总出的完整学习结果 | [学习报告](learning-report.md) |
+| 学习报告 | 一次学习结束后汇总出的结构化学习结果 | [学习报告](learning-report.md) |
 | 有效学习时间 | 学习会话中未暂停的实际投入时间 | [时间与效率](time-and-efficiency.md) |
 | 任务优先级 | 由多个维度综合计算出的学习任务排序依据 | [任务优先级](priority.md) |
 | 应用场景 | 学到的知识可以被使用到什么地方 | [应用场景](application-scenario.md) |
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 AI 任务是系统使用 AI 完成的三类学习处理能力：

- 聚合报告：把知识碎片整理成学习报告草稿。
+- 聚合报告：把知识碎片整理成结构化学习报告草稿——会话摘要、预期达成判断、按归属分组的碎片，以及自由总结草稿。
 - 生成导图：从报告、碎片和应用场景中提取标准思维导图。
 - 回忆对比：对用户回忆与标准导图进行语义层面的比较。

@@ -12,13 +12,13 @@ AI 任务是系统使用 AI 完成的三类学习处理能力：

 AI 用于降低用户的书写和整理负担：

- 报告不必从零开始写，AI 先给草稿，用户再修改。
+- 报告不必从零开始写，AI 先给结构化草稿（含碎片分组建议），用户再修改。
 - 导图不必用户手工搭建，AI 可以先提取结构。
 - 回忆对比可以容忍同义表达，而不只是机械文字匹配。

 ## 设计思路

-AI 是增强能力，而不是单点依赖。AI 不可用时，系统应能用内置规则继续完成报告拼接、导图生成和字符串匹配，保证核心学习流程不中断。
+AI 是增强能力，而不是单点依赖。AI 不可用时，系统应能用内置规则继续完成报告拼接、导图生成和字符串匹配，保证核心学习流程不中断：报告降级为按内容归属分组碎片并生成摘要，自由总结留空由用户填写。

 ## 相关概念

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 - 复习 Feed：碎片是滚动展示的核心内容。
 - 标准思维导图：碎片参与导图生成，并可追溯到原文。
 - 内容归属：碎片产生于某个会话，但它可以归属到另一个学习任务。
+- 记录上下文：碎片产生于哪次学习会话与任务，不可变且不可为空。

 ## 设计思路

 碎片不应被要求“整理得非常完美”。它是学习过程的原料，后续由用户或 AI 汇总成更结构化的内容。

 碎片“产生于某个任务”只说明它出现在哪里，不代表它只能属于那里：记录上下文不可变，内容归属可以调整，尚未确定的内容进入待归类状态。区分两者后，旁支知识不会污染原任务的知识结构。
+
+碎片一定产生于某次学习会话，不存在脱离会话的碎片：待归类只表示内容归属尚未确定，记录上下文始终存在。
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 # 内容归属

-> 状态：**草案，待维护者确认后实施**。文末列出三个待决问题，确认前不要按本文档改动实现。
+> 状态：**设计已确认，实现待安排**。三个待决问题已于 2026-09-19 由维护者确认，结论见文末。

 ## 定义

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 **待归类**是没有确定归属的状态。处于待归类的内容不会消失，也不阻塞任何流程，只是暂时不进入任何任务的知识结构。

+碎片一定产生于某次学习会话，不存在脱离会话的碎片：待归类只表示内容归属尚未确定，记录上下文始终存在。
+
 ## 要解决的问题

 在只有记录上下文的情况下，系统会强制把"记录地点"当成"内容归属"，由此产生三个后果：
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 ### 报告保持真实，旁支内容单独呈现

-一次会话产生的碎片可能归属不同任务。学习报告只收敛归属当前任务的碎片；旁支碎片在报告中单独呈现并标注其归属，不参与本次报告的正文推演。这样既保住报告的真实性，也避免报告与导图被无关内容带偏。
+一次会话产生的碎片可能归属不同任务。学习报告的摘要、预期达成判断与正文推演只使用归属当前任务的碎片；旁支碎片仍留在本次报告中，单独分组呈现并标注其归属，不参与正文推演。这样既保住报告的真实性，也避免报告与导图被无关内容带偏。

 ## 修改归属的后果

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 - 复习 Feed：归类动作的最低成本落点，也是旁支内容的复习入口。
 - AI 任务：只提供归属建议，不作为判定依据。

-## 待决问题
+## 已确认的结论

-以下三点需要维护者确认后再进入实现：
+以下三点于 2026-09-19 由维护者确认：

-1. **是否允许碎片脱离学习会话存在？** 允许后可以在任何场景随手记一条内容，代价是系统有向通用笔记工具漂移的倾向。若允许，这类碎片不参与时间统计、不产生学习报告。
-2. **学习报告是否改为结构化呈现？** 即报告由"会话产出摘要 + 按归属分组的碎片"组成，而不是一段自由文本。结构化后旁支内容天然分离，但会改变报告的形态。
-3. **归属是否保持单一、由标签承担跨领域关联？** 本文档的建议是保持单一。
+1. **碎片不可脱离学习会话。** 不存在没有记录上下文的内容：任何碎片都产生于某次会话，因此必然参与时间统计，也不存在“无处挂载的碎片”。代价是系统不向可以随手记录的通用笔记工具演进，这是有意的边界。
+2. **学习报告改为结构化呈现。** 报告由会话摘要、预期达成判断、按归属分组的碎片和自由总结组成；旁支碎片仍留在本次报告中，只单独标注归属、不参与正文推演。自由总结必须保留，否则卡点与下一步无处表达。
+3. **内容归属保持单一，跨领域关联由标签承担。** 学习内容很少只属于一个领域：一份侧重 A 领域的材料仍会带来 B 领域的碎片，但它仍归属 A，与 B 的关联用标签表达。如果用户持续在同一领域积累旁支碎片，说明该领域已值得作为独立学习任务，此时走“待归类内容升格为学习任务”的路径，而不是给它第二个归属。
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 学习报告是一次学习会话结束后的完整学习结果汇总。它由本次会话产生的知识碎片综合而来，而不是要求用户从零开始写一篇长文。

+报告由四部分组成：
+
+- **会话摘要**：这次实际学了什么。
+- **预期达成判断**：对照学习预期，判断目标是否达成。
+- **按归属分组的碎片**：碎片按内容归属分组呈现；旁支碎片单独列出并标注其归属。
+- **自由总结**：用户对本次学习的叙述，包括卡点、疑问和下一步打算。
+
+报告一定属于产生它的那次会话。会话中产生的碎片无论最终归属哪个任务，都会出现在本次报告中，只是分组不同。
+
 ## 设计意图

 学习报告的价值在于：
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 2. 与学习预期对照，判断学习目标是否达成。
 3. 作为复习材料和标准思维导图的输入。

+结构化不是为了形式整齐，而是让前两项可以直接被读取：预期与达成判断本来就是一组对照，不必藏在正文里做隐含比较；按归属分组则让报告与标准导图的取材口径一致。
+
+自由总结必须保留：报告同时承担叙述职责，卡点、疑问和下一步打算没有字段可以承载，取消它就失去了复盘的表达位。
+
 ## 相关概念

- 知识碎片：报告的主要来源。
+- 知识碎片：报告的主要来源，按内容归属分组。
 - 学习预期：报告中回答“实际学了什么”。
+- 内容归属：决定碎片在报告中的分组，也决定它进入哪份标准思维导图。
 - 标准思维导图：报告参与导图生成。
 - 复习 Feed：报告也参与碎片化展示。

 ## 设计思路

-降低报告的仪式感：用户的主要书写单元是知识碎片，报告允许先由系统根据碎片生成草稿，再由用户修改确认。
+降低报告的仪式感：用户的主要书写单元是知识碎片，报告允许先由系统根据碎片生成结构化草稿（摘要、达成判断、分组建议、总结草稿），再由用户修改确认。AI 不可用时降级为规则拼接：按内容归属分组碎片并生成摘要，自由总结留给用户填写。
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 ## 相关概念

 - 学习会话：属于某个学习任务。
- 知识碎片与学习报告：在一次会话中产生，最终属于该任务。
+- 知识碎片与学习报告：都在某次学习会话中产生；碎片按内容归属、报告按会话所属指向该任务。
 - 标准思维导图：每个学习任务对应一份知识结构基准。
 - 应用场景：挂在学习任务下，表示该任务最终能用来做什么。
 - 任务优先级：决定多个学习任务之间的先后顺序。