DeepCard - 基于LLM的闪卡应用

项目概述

DeepCard 是一个基于大语言模型(LLM)的智能闪卡应用，支持从多种内容源自动生成学习卡片，并提供科学的记忆复习系统。

核心功能

1. 内容生成

• 基于博客文章、微博、书籍等内容生成闪卡
• 支持完全基于LLM的自定义闪卡生成
• 智能提取关键知识点和概念

2. 资源关联

• 卡片能够快速回归到原始资源
• 支持多种内容源格式和链接

3. 记忆系统

• 基于遗忘曲线的复习提醒
• 科学的学习进度追踪

技术栈

后端

• 语言: Python 3.11+
• 框架: FastAPI
• 数据库: SQLite (开发) / PostgreSQL (生产)
• 缓存: Redis
• LLM集成: OpenAI API / Claude API

前端

• 框架: React 18 + Next.js 14
• 语言: TypeScript
• 样式: Tailwind CSS
• 状态管理: Zustand
• UI组件: shadcn/ui

开发工具

• 包管理: Poetry (后端) + pnpm (前端)
• 代码格式化: Black, isort (Python) + Prettier (TypeScript)
• 类型检查: mypy (Python) + TypeScript
• 测试: pytest (Python) + Jest (TypeScript)

架构原则

1. 简单: 避免过度设计，采用当前最合适的方案
2. 适用: 解决实际问题，不追求完美的架构
3. 演进: 支持渐进式迭代，便于后续扩展

领域驱动设计 (DDD)

核心领域

1. 卡片领域 (Card Domain)

• 卡片创建、编辑、删除
• 卡片内容管理
• 卡片类型和格式

2. 资源领域 (Resource Domain)

• 原始资源管理
• 内���解析和提取
• 资源关联

3. 学习领域 (Learning Domain)

• 记忆算法
• 学习进度追踪
• 复习计划

4. 生成领域 (Generation Domain)

• LLM集成
• 内容生成策略
• 智能提取

项目结构

deepcard2/
├── backend/                 # 后端代码
│   ├── app/
│   │   ├── domains/        # 领域层
│   │   │   ├── card/       # 卡片领域
│   │   │   ├── resource/   # 资源领域
│   │   │   ├── learning/   # 学习领域
│   │   │   └── generation/ # 生成领域
│   │   ├── infrastructure/ # 基础设施层
│   │   │   ├── database/   # 数据库
│   │   │   ├── llm/        # LLM集成
│   │   │   └── cache/      # 缓存
│   │   ├── application/    # 应用层
│   │   │   ├── services/   # 应用服务
│   │   │   └── dto/        # 数据传输对象
│   │   ├── interfaces/     # 接口层
│   │   │   ├── api/        # API路由
│   │   │   └── middleware/ # 中间件
│   │   └── shared/         # 共享模块
│   │       ├── models/     # 共享模型
│   │       └── utils/      # 工具函数
│   ├── tests/              # 测试代码
│   ├── poetry.lock         # 依赖锁定
│   └── pyproject.toml      # 项目配置
├── frontend/               # 前端代码
│   ├── src/
│   │   ├── components/     # 组件
│   │   ├── pages/          # 页面
│   │   ├── features/       # 功能模块
│   │   │   ├── cards/      # 卡片功能
│   │   │   ├── resources/  # 资源功能
│   │   │   ├── learning/   # 学习功能
│   │   │   └── generation/ # 生成功能
│   │   ├── hooks/          # 自定义钩子
│   │   ├── services/       # API服务
│   │   ├── store/          # 状态管理
│   │   ├── types/          # 类型定义
│   │   └── utils/          # 工具函数
│   ├── public/             # 静态资源
│   ├── package.json        # 项目配置
│   └── next.config.js      # Next.js配置
├── docs/                   # 项目文档
├── docker-compose.yml      # 开发环境
└── README.md              # 项目说明

数据库设计

核心表结构

cards (卡片表)

• id: 主键
• front: 正面内容
• back: 背面内容
• type: 卡片类型 (basic, cloze, qna)
• source_id: 来源资源ID
• created_at: 创建时间
• updated_at: 更新时间

resources (资源表)

• id: 主键
• title: 标题
• url: 原始链接
• content: 原始内容
• type: 资源类型 (article, book, social)
• created_at: 创建时间

learning_records (学习记录表)

• id: 主键
• card_id: 卡片ID
• user_id: 用户ID
• ease_factor: 难度因子
• interval: 复习间隔
• repetitions: 重复次数
• next_review: 下次复习时间
• last_review: 最后复习时间

开发计划

Phase 1: 基础功能 (MVP)

1. 项目基础结构搭建
2. 数据库设计和基础API
3. 简单的卡片创建和管理
4. 基础的前端界面

Phase 2: 核心功能

1. LLM集成和卡片生成
2. 资源内容解析
3. 基础记忆算法实现

Phase 3: 高级功能

1. 完整的记忆系统
2. 高级生成策略
3. 性能优化和用户体验提升

快速开始

使用Docker (推荐)

# 1. 克隆项目
git clone <repository-url>
cd deepcard2

# 2. 一键启动开发环境
./start-dev.sh

# 3. 访问应用
# 前端: http://localhost:3000
# API文档: http://localhost:7001/docs

本地开发

详细开发指南请参考 DEVELOPMENT.md

项目状态

✅ 已完成

• 项目架构设计
• 数据库schema设计
• 基础项目结构
• 开发环境配置

🚧 进行中

• 用户认证系统
• 数据库模型实现
• 基础API端点

📋 待开发

• LLM集成
• 前端界面
• 记忆算法
• 部署配置

部署策略

开发环境

• Docker Compose 一键启动
• 热重载开发服务器
• 数据库迁移和种子数据

生产环境

• 后端: Uvicorn + Nginx
• 前端: Next.js 静态生成
• 数据库: PostgreSQL + Redis
• 容器化部署 (Docker)