当前首版支持 Windows 10/11 x64。v0.1.4 已完成独立 AI 学习助手、模型与 API 管理中心、做题本 PDF 结构化识别基线与低干扰 Token 预算；OCR 组件复用独立的
ocr-v0.1.0Release。
KyStudy 的目标不是记录更多数据，而是减少备考中重复、麻烦、容易拖延的准备工作：
- 把长期目标和节奏整理成可确认的学习计划；
- 从多本习题册和指定范围中挑出今天该复习的题；
- 保存题目区域、作答记录和错题反馈，避免反复翻找 PDF；
- 在需要时使用本地 OCR 或用户主动触发的 AI 辅助整理资料。
产品原则是：输入目标和节奏，系统自动安排；打开软件，只处理今天。
- 同时使用多本习题册、讲义和 PDF 资料，需要统一管理题目范围；
- 想把长期目标拆成今天能执行的学习任务，而不是只记录待办事项；
- 需要持续复习错题，并希望知道每道题为什么再次出现；
- 重视本地存储和数据控制，不希望学习资料默认上传到云端。
从资料导入开始，KyStudy 将“资料 → 题库 → 组卷 → 今日任务 → 复习反馈”串成一条本地学习闭环。你可以先只使用 PDF 阅读和题目管理，也可以逐步启用计划、OCR、思维导图和 AI 辅助，不需要一次配置完所有功能。
| 模块 | 能力 |
|---|---|
| 今日与计划 | 今日任务、周期计划、阶段展开、进度与逾期处理 |
| 习题册与组卷 | 导入 PDF、题目区域、题型/章节/习题册范围、拼卷与恢复 |
| 错题复习 | 掌握/模糊/不会反馈、可解释复习队列、未完成题顺延 |
| 资料阅读 | PDF 阅读、页码回跳、全文索引、规划资料引用 |
| OCR | 可选本地 OCR 组件，按需启动、可取消、结果需人工确认 |
| 思维导图 | XMind、FreeMind、OPML 导入，浏览、搜索和有限编辑 |
| AI 辅助 | 用户主动触发、外发范围预览、Token 预算和本地缓存 |
| 数据安全 | 本地 SQLite、Blob 文件库、完整备份和恢复副本 |
首版不会内置受版权保护的题库、试卷或学习资料，用户需要导入自己有权使用的文件。
README 只展示四个核心页面，具体的导入、组卷、错题反馈、PDF 阅读、思维导图和设置操作放在后面的使用流程中说明。
今日：集中处理当前任务
计划：查看周期安排和进度
习题册：管理题目和索引
资料：统一管理 PDF 与导图
- Tauri 2 + Rust
- React 19 + TypeScript 6 + Vite 8
- SQLite（本地数据库）
- PDF.js（PDF 阅读与文字层）
- 可选 RapidOCR / ONNX Runtime 本地组件
- Vitest、ESLint、Prettier、Cargo fmt、Clippy
从 GitHub Releases 下载 Windows x64 发行包：
源码、构建脚本和完整许可证文本位于公开的 KyStudy GitHub 仓库；安装包不包含完整源码是正常的，源码与二进制发行包分开提供。
- NSIS 安装包：推荐使用，默认按当前用户安装，不需要管理员权限；
- ZIP 便携版：解压后运行 kystudy.exe，适合临时使用或手动管理目录。
安装包不包含用户工作区、PDF、题目图片或 API Key。正式安装版与 ZIP 便携版的数据默认保存在程序旁的 data 目录；Debug 和显式干净预览才使用隔离的临时目录。升级前建议先使用应用内备份。
- 支持：Windows 10/11 x64；
- 许可证：GPL-3.0-only；
- 暂不提供：macOS/Linux 包、移动端、云端账号和多设备同步；Windows 正式版支持从 GitHub Release 检查签名更新；
- 在线 OCR 下载已配置为公开 HTTPS Release 资产，并在构建时写入 SHA-256；本地安装仍可作为兜底路径。
| 工具 | 版本 |
|---|---|
| Windows | 10/11 x64 |
| Node.js | 22.18.0 或更高版本 |
| pnpm | 11.9.0 |
| Rust | 1.97.1，x86_64-pc-windows-msvc |
| Visual Studio Build Tools | 含 MSVC 与 Windows SDK |
| Edge WebView2 Runtime | Windows 桌面运行所需 |
详细环境说明见 docs/DEVELOPMENT_SETUP.md。
git clone https://github.com/Trey5-7e/KyStudy.git
cd KyStudy
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm devpnpm check
cargo fmt --check --manifest-path src-tauri\Cargo.toml
cargo test --locked --manifest-path src-tauri\Cargo.toml
cargo clippy --all-targets --all-features --locked --manifest-path src-tauri\Cargo.toml -- -D warningspnpm tauri build
pnpm package:windows-portableNSIS 安装包输出到 src-tauri\target\release\bundle\nsis\，便携版输出到 artifacts\kystudy-windows-x64-portable.zip。构建与打包不应自动启动桌面程序。
下面是一条从首次启动到日常复习的完整路径。你也可以只使用其中一部分，KyStudy 不要求先完成全部配置。
- 启动 KyStudy，确认应用能够创建或打开默认工作区；
- 在“设置”查看数据目录、应用版本和运行状态；
- 如果你已有备份，先使用“恢复”导入；如果是新用户，可以直接进入“资料”开始导入。
工作区、索引、题目记录和复习反馈默认保存在本机。删除安装目录不会自动删除用户工作区，但升级或更换设备前仍建议先做一次应用内备份。
在“资料”中导入 PDF、图片或思维导图文件：
- PDF 可以作为阅读资料、规划资料或习题册来源；
- 导入后可查看页码、文字层和全文索引，后续计划可以引用具体页码；
- XMind、FreeMind、OPML 文件进入思维导图模块，可继续浏览、搜索和有限编辑；
- 扫描 PDF 或图片没有可靠文字层时，再按需启用 OCR，不要把 OCR 当作所有资料的必经步骤。
导入完成后，建议先打开资料确认页数、文字是否可检索，再进入题目校对或计划创建。遇到损坏文件、权限错误或格式不兼容时，保留原文件并重新导入，不要覆盖原始资料。
在“计划”中创建计划、阶段和执行节奏：
- 写下科目、目标和阶段说明；
- 设置学习日、休息日、每日数量或时间等节奏；
- 将资料页码、习题册或已有题目范围关联到阶段；
- 先查看预览，确认日期、数量、逾期处理和阶段顺序；
- 确认后再写入正式日程。
计划预览阶段不会直接覆盖正式日程。之后可以在“今日”看到当前任务，在计划页查看阶段进度；未完成事项会按规则顺延，不会伪装成已完成。
在“习题册”中，先完成题目结构校对，再进行组卷：
使用建议：推荐导入与习题册对应的做题本 PDF。当前版本暂不支持直接使用包含完整教材内容的整本习题册 PDF 作为题库来源。
- 打开习题册并检查 PDF 页码、章节和题号识别结果；
- 对识别不准确的题目区域进行调整，确认题型和章节；
- 在组卷时选择一个或多个习题册；
- 按章节、题型、题号范围和题目数量组合筛选；
- 查看候选题数量和最终题目列表，确认后生成练习或复习队列；
- 需要调整时可以返回范围设置或恢复上一次组卷结果。
推荐先用一个章节和少量题目完成试组卷，确认题号、顺序和预览符合预期后，再扩大到多本习题册或更大的范围。这样可以避免一次导入大量错误索引。
进入“今日”后，按当前优先级处理任务：
- 打开计划任务，完成学习、记录实际投入或标记跳过；
- 打开今日复习队列，按题目逐题作答；
- 任务中断时直接退出，重新进入后从未完成位置继续；
- 逾期或昨日未完成内容会按规则显示，不需要手工复制到今天。
如果当天时间有限，优先完成队首的顺延题和高优先级任务，再处理新安排的内容。
每道复习题完成后，选择最接近实际情况的反馈：
- 掌握：题目掌握较好，按渐进间隔安排下一次复习；
- 模糊：能做但不稳定，保留在较近的复习范围；
- 不会/做错：记录真实错题并提高后续复习优先级。
反馈会形成可解释的复习记录，而不是只改变一个分数。未完成的题目会保留在队列前部，避免因为刷新或切页丢失进度。
- OCR：在“设置”中按需安装或修复本地 OCR 组件；识别任务可取消，结果进入待确认草稿，确认前不会直接写入正式题库；
- 思维导图：导入 XMind、FreeMind 或 OPML 后，在思维导图模块中搜索、浏览和整理知识结构；
- AI：只在用户主动触发时调用。发送前先查看资料范围和预算，规划结果以草案形式返回，确认后才进入正式计划；AI 不直接覆盖原始资料。
建议在大量导入资料、完成一轮题库校对或升级版本前创建备份：
- 打开“设置”中的备份功能；
- 选择新的备份目录，不要覆盖已有备份；
- 定期在另一块磁盘或受控位置保存备份；
- 需要迁移时，先确认目标目录可写，再执行恢复并检查资料、题目和复习记录。
如果你只是想快速体验，可以按下面的顺序完成第一轮：
- 导入一份自己有权使用的 PDF；
- 在资料页确认页数和文字层；
- 创建一个科目和一个短学习阶段；
- 从单个章节组一份 5–10 题的小练习；
- 在“今日”完成练习并记录掌握反馈；
- 回到错题复习查看下一次安排；
- 创建一次备份，确认数据可以恢复。
完成这条路径后，再逐步增加多本习题册、OCR、思维导图和 AI 辅助，体验会更稳定。
- PDF、题目区域、导图、笔记和用户数据默认只保存在本地；
- API Key 存在 Windows 安全凭据存储中，不进入 SQLite、备份、日志或诊断文件；
- AI 调用前展示拟发送的资料片段，未经用户触发不会上传学习资料；
- 开源仓库和示例数据不包含完整试卷、习题册扫描件或个人学习数据；
- Issue、Pull Request、提交记录和截图中不得上传密钥、个人路径或受版权保护的资料。
- 文档导航
- v0.1.0 开发交接文档
- v0.1.0 最终验收记录
- v0.1.1 发布说明
- 精简开发流程
- 开发环境与依赖说明
- README 截图演示工作区
- 产品需求文档
- 页面信息架构
- 依赖许可证审计
- OCR 组件管理验收
- OCR 在线下载与发布边界
历史里程碑与 R1–R65 验收记录归档在 docs/archive/v0.1.0/，用于追溯行为契约和测试证据。
v0.1.0 发布后，KyStudy 的开发重点是把现有学习闭环做得更稳定、更容易坚持，而不是快速堆叠新模块：
- 稳定与反馈：优先修复真实使用中的数据、导入、组卷、复习和窗口交互问题；
- 核心闭环优化：根据实际学习记录改进计划执行、题目范围选择、错题复习和进度反馈；
- 本地智能增强：继续完善 OCR 和 AI 的可控性、可解释性与失败恢复，不默认上传用户资料；
- 发布质量：持续维护 Windows 安装包、数据迁移、备份恢复、许可证和文档，确认成熟后再评估跨平台或同步能力。
具体开发顺序会以用户反馈、可复现问题和数据安全边界为准，不承诺固定发布日期或未经验证的功能。
欢迎提交问题、可复现步骤、改进建议和代码贡献：
- 先搜索已有 Issues；
- 不要上传完整教材、试卷、题库、个人数据库或 API Key；
- 功能改动请同步测试和必要文档；
- 提交前运行前端与 Rust 质量检查；
- Pull Request 中说明用户影响、兼容性和验收方式。
KyStudy 使用 GNU General Public License v3.0 only。任何人都可以免费使用、修改和商用，但分发修改版时必须继续提供对应源码并保留许可证声明。
- 感谢 Tauri、React、Vite、PDF.js、SQLite、Vitest 及其贡献者；
- 感谢所有通过 Issue 和验收反馈帮助改进 KyStudy 的用户。