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DeepReview v0.2.0

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@yecllsl yecllsl released this 25 Jul 03:05
v0.2.0
668d980

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

Assets 2
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