DeepReview v0.6.2

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DeepReview v0.6.1

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DeepReview v0.6.0

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DeepReview v0.5.0

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DeepReview v0.4.1

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DeepReview v0.4.0

Full Changelog: v0.3.0...v0.4.0

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DeepReview v0.3.0

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DeepReview v0.2.1

概述

基于 ponytail-audit 全仓库扫描的维护性发布，清理过度工程化代码，无新功能。

Changed

死代码清理（13 项接受 / 1 项拒绝并修正原评审误判）

• 删除未使用的 ReviewPlan、ReviewScheduleItem、QueryFilters、StatisticsResult 模型
• 删除 Storage.save_review_plan / load_review_plan 方法（FSRS 已替代旧复习计划系统）
• 删除 _calculate_next_review_interval / _calculate_next_review_date 兼容别名（仅测试覆盖，业务无调用）；保留 REVIEW_INTERVALS 常量供遗忘曲线 UI 展示
• 删除 _validate_classification（仅测试覆盖，classify_question 业务函数不调用）
• 删除 find_closest_knowledge_point / validate_subject（无任何引用）
• 删除整个 web/schemas.py（QuestionUpdateRequest / ReviewDoneResponse 均无路由引用）
• 删除 web/templates/errors.html（无路由引用）

简化重复代码

• export.py 复用 storage.base_dir，删除重复的 _DEFAULT_DATA_DIR 定义
• storage.py 方法内 3 处 import json as _json 改用顶部已导入的 json
• 删除 storage.py 未使用的 datetime / timezone / timedelta 导入
• 删除 web/routes/questions.py 未使用的 Jinja2Templates 导入
• 修正 __init__.py 的 __version__ 不一致（0.1.0 → 0.2.1）

Fixed

• 补充 _json_default 的 docstring 说明：明确 model_dump() 返回的 dict 中 created_at 仍为 datetime 对象，json.dumps 需要此 handler 序列化（原 ponytail-audit 误判为死代码，复核后拒绝删除）

Testing

• 143 项测试全部通过（0.2.0 基线 149 项 − 6 项被删死测试 = 143 项，完全吻合）
• MCP 工具注册验证：11 个 tool 全部可导入
• Web 路由响应验证：10 个关键路由 TestClient 实测全部 2xx
• FSRS 端到端工作流验证：4 档评分 + ReviewLog 持久化 + 查询
• 数据安全规则检查：127.0.0.1 绑定、本地 PaddleOCR、本地存储、无 PII 字段

Full Changelog: v0.2.0...v0.2.1

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DeepReview v0.2.0

Changelog

All notable changes to this project will be documented in this file.

The format is based on Keep a Changelog,
and this project adheres to Semantic Versioning.

[0.2.0] - 2026-07-25

Added

• FSRS v6 间隔重复调度系统：替代固定艾宾浩斯查表（[1,3,7,14,30]），引入基于 DSR 记忆模型的动态调度
  • 4 档评分交互（忘记/吃力/顺利/秒懂），复习时间随评分动态调整
  • 目标保持率默认 0.9（FSRS 标准）
  • 老数据（无 fsrs_state）首次复习自动初始化，向后兼容
• ReviewLog 持久化（review_logs.jsonl）：每次复习记录追加一行，作为 Optimizer 个性化参数的数据源
• FSRS 参数优化 UI 面板（复习页底部）：
  • 展示当前调度器状态（默认/个性化）+ ReviewLog 积累进度（X/1000）
  • 「分析参数」按钮触发 Optimizer 计算个性化 21 参数
  • 「应用参数」按钮确认后替换全局调度器并持久化到 fsrs_params.json
  • 数据量不足时显示警告（不阻止计算），让用户自主决定
  • 应用后自动刷新页面，下次启动自动加载持久化参数
• 3 个 FSRS API 路由：
  • GET /api/fsrs/status — 获取优化状态
  • POST /api/fsrs/optimize — 触发优化计算
  • POST /api/fsrs/apply — 应用优化参数（Pydantic 校验 desired_retention 0.5-1.0）
• fsrs[optimizer] 依赖：拉入 numpy/torch/pandas，支持 UI 触发的参数优化计算
• Improvement 模型新增 fsrs_state 字段：存储 FSRS Card 序列化状态（JSON）
• tools/fsrs_scheduler.py 封装层：init_card / schedule_review / get_retrievability / optimize_parameters / apply_optimized_parameters / load_persisted_parameters / save_persisted_parameters

Changed

• storage.mark_reviewed 新增 rating 参数（默认 3=Good），调用 FSRS 调度替代固定查表
• routes/review.py mark_review_done 新增 rating: int = Form(3) 表单参数
• 复习页「完成」按钮替换为 4 档评分按钮（忘记/吃力/顺利/秒懂），颜色由红→蓝递增
• web/app.py create_app 启动时自动加载持久化 FSRS 参数，加载失败降级默认参数

Testing

• 新增 149 项测试（0.1.0 基线 80 项 → 0.2.0 共 149 项），覆盖：
  • FSRS 调度封装层单元测试（17 项）
  • FSRS 与 Storage 集成测试（13 项）
  • ReviewLog 持久化测试（13 项）
  • FSRS API 路由测试（14 项）
  • 参数优化/应用/持久化往返测试（11 项）
  • E2E 可视化测试（8 项，含 Playwright）
  • Web 路由/服务/存储基线测试（73 项，全部回归通过）

Dependencies

• fsrs[optimizer]>=6.0.0（新增，含 numpy/torch/pandas 约 130MB）
• fsrs>=6.0.0 → fsrs[optimizer]>=6.0.0（升级依赖声明）

[0.1.0] - 2026-06-16

Added

• K12 错题收集与智能分析 MCP Server 初始版本
• OCR 识别（PaddleOCR，可选依赖）
• 错题结构化、分类、分析、改进建议
• 本地 JSON 文件存储引擎（原子写入）
• Web 可视化界面（FastAPI + HTMX + Alpine.js + ECharts）
• 复习追踪（固定艾宾浩斯间隔 [1,3,7,14,30]）
• 统计分析（学科/知识点/错误类型多维统计）
• 数据导出（JSON/Markdown）
• GitHub CI/CD + Release 工作流

Full Changelog: https://github.com/yecllsl/DeepReview/commits/v0.2.0