# 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。学习执行只按会话记录发生了什么，不决定内容最终属于哪个知识结构（见 [内容归属](../concepts/knowledge-ownership.md)）。

## 复习

负责消费学习执行产生的材料：

- 按任务汇总复习状态（复习总览）。
- 滚动展示知识碎片（复习 Feed）。
- 维护标准思维导图。
- 提供回忆对比、回忆记录和遗漏项回溯。
- 提供学习引导（开放式问题与概念边界纠正）。
- 记录复习耗时（回忆对比与学习引导）。
- 承接内容归属的调整动作与待归类内容的处理入口。

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。复习按内容归属聚合，而不是按内容产生于哪次会话：这是归类动作与复习动作放在一起的原因。复习不做调度：不生成到期清单，只影响内容的出现概率。

## 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。
- 时间轴与内容轴分离：时间按行为统计（学习会话→学习时间，复习行为→复习耗时），内容按内容归属聚合。
- AI 模块增强整理与对比，但不承担核心闭环的完整性。