v2.2.0

• 学习数据暂时无法读取、格式异常或版本过新时，保留原文件并阻止覆盖，恢复后可重新加载。
• Markdown 链接和图片在渲染前检查地址，拦截危险协议。题库在读取文件前检查类型、大小和空文件。
• 移除已停用的大纲和真题自动检索代码。出题继续使用手动导入的资料和本地练习范围，考研初试日期仍可联网核验。
• 将页面、组件、样式和 Markdown 渲染拆成独立模块，生成供 DSH 加载的前端入口。
• 新增自动回归和源码覆盖率统计，集中整理历史验收记录和版本说明。

v2.1.3

• 考试大纲和难度对照用真题改为按科目手动导入。每日出题不再等待联网检索；没有导入大纲时，可按内置范围、自定义范围或科目名称出题，并标明依据。
• 只有两个不同年份都有同题型真题才进行独立难度校验。资料不足时仍可出题，详情和列表显示「未进行真题难度校验」；详情也会标明「未进行考试大纲校验」。保留盲解、答案比对和分歧主裁。
• 内置科目保留思想政治理论和数学一、二、三。侧栏隐藏停用科目并保留其记录；在科目管理中经两次确认并保存后，可删除科目及其本地记录。
• 设置区新增大纲管理和真题管理；题目详情的状态标签移到科目名之后。

v2.1.2

• 在线出题先确定题型，再检索至少两个不同年份的同题型真题。证据不足时补检，或切换到已有两年证据的允许题型。
• 真题难度无法评定时，答案和大纲范围均经独立核验的题目仍可发布。题目详情与列表显示「未通过真题难度校验」，省去难度分数。明确超纲或难度失真时仍重新命题。
• MathJax 升级到 4.1.3，使用 New Computer Modern 字形和离线 SVG。调整行内公式基线、独立公式间距和长公式溢出处理。
• 批量管理时点击整张题目卡片即可勾选。全选或全不选后禁用对应按钮，并精简考试年份选择区。
• 用本机 DSH 默认模型实测数学一与自定义 408 各只保留一年真题的情形，两科均完成独立答案与范围校验，正常出题并显示难度未校验标记。

v2.1.1

• 插件接口通过 DSH Connection 校验会话，复用宿主的来源检查。运行此版本需要支持 Connection Fetch 路由的 DSH。
• 题库导入保留解析中的编号步骤，预览支持逐题勾选。题干过短或选项不全的选择题不入库，已发布的残缺选择题可以跳过或查看答案后自判。
• 阅读和完形按单选校验，历史题的无效答案进入待判定。提交超时后按作答 ID 核对保存结果，防止重复计数或静默覆盖选项。
• 停用科目仍可查看历史、收藏和错题。历史题按最近出题日期排序，初试结束后才切换默认届次。
• 联网核验同时按考研届次和实际考试年份检索，仅从官方公告正文提取明确的初试起止日期。已实测 2025、2026、2027 三届。
• 更新插件 Logo，统一标题与侧栏入口图标。侧栏显示启用和停用科目数，倒计时突出剩余天数并简化来源说明。

2.1.0

2.1.0（2026-11-06）

出题与考试依据

• 出题采用命题、仅含题干及选项的盲解、答案比对和分歧主裁；答案通过后进行独立范围与难度评审。
• 自定义科目可根据名称和代码自主检索，独立核对考试身份、大纲正文和至少两个年份的真题；区分专业代码与考试科目代码，信息不清时不猜测院校或考试。
• 转载大纲保留来源限制，已读新版公告不能因模型漏选而绕过；资料不足或校验未通过时不发布题目。
• 在线命题增加全历史归一化去重、近期近似检查、近期题型和知识主题频次安排；指定主题还需独立评审确认，发布前再次检查并发历史。

作答、列表与追问

• 缺少有效选项答案的选择题保持待判定；人工判分绑定具体作答ID，避免多标签页串记录。
• 今日重复题按当日练习状态展示答案，兼容旧作答时间戳，保留历史记录和当日完成状态。
• 全部、收藏和错题本默认50道分页，作答统计建立索引，保留跨页全选、批量管理、页码和滚动位置。
• 防止旧栏目、旧题目及迟到回复覆盖当前页面；跨日生成完成后同步列表和数量。
• 追问支持并发去重、中断恢复和原消息重试，清空后丢弃旧回复；上下文区分已核验、未核验和缺失答案，不将模型结果称为官方答案。
• 出题、修订和追问提供超时与取消，释放任务后可重试，迟到结果不再发布。
• 设置区显示当前版本，自动和手动检查npm的daily-question更新。

PDF与稳定性

• 按实际页树顺序读取文本型PDF，拒绝异常页树。
• 在线资料与题库PDF使用可终止的受限工作线程，限制解压、对象、页数、文本量、并发、排队与解析时间。
• 新增对应回归检查；本次发布通过全部离线测试，并核对安装包与源文件一致。

已知边界

• 本次未重新进行真实浏览器或付费模型完整联网验收。自主检索仍为实验性能力；最近记录的408自主检索因缺少可核对的大纲正文而停止，不能承诺任意自定义科目均能取得资料。
• 支持独立图片试卷识别及PDF文本层提取，扫描PDF仍不提供OCR；模型校验不等于官方认证，难度为模型对照估计。
• 仍使用单文件JSON；超大规模有全量保存成本，不支持多个宿主共同写入同一数据文件。文本去重不保证识别全部语义重复，主题安排不等同于官方整卷权重。