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面向学习类应用的 Swift 包：FSRS-6 间隔重复、学习队列、键入答案匹配与测验。

2星标数最新版本: v2.0.0 · 更新时间: 2026年10月15日
支持平台:iOS 17macOS 14tvOS 17watchOS 10visionOS 1

许可证: MIT

摘要

  • 面向闪卡应用的学习逻辑：FSRS-6 间隔重复、学习队列、输入答案评分和测验。
  • 测试在八种配置下重放来自 py-fsrs 6.3.2 的 2,400 次复习，并在每次复习后比较结果。
  • SM2Scheduler 让 SM-2 数据继续可用，并在保留每张卡片到期日的同时将 SM-2 卡片转换为 FSRS。
  • 仅依赖 Foundation 在设备上运行，适配 Swift 6 严格并发，且不包含任何神经网络。
  • 在标签 v2.0.0 上，于 macOS 27.0.1 使用 Swift 6.4 通过了 11 个套件中的 124 项测试。

EducationAI 承载了闪卡或学习类应用的学习逻辑。FSRSScheduler 使用 FSRS-6（Anki 的 FSRS 调度器背后的记忆模型）决定每张卡片何时再次出现，其测试将 2,400 次复习与参考实现 py-fsrs 6.3.2 进行比对。SM2Scheduler 让 SM-2 数据继续可用，并将其转换为 FSRS。围绕调度器，还提供学习队列、支持拼写容错的键入答案评分、测验、难度调节器、工作量预测、复习统计和学习连续天数。它在设备上运行，只使用 Foundation，并针对 Swift 6 strict concurrency 编写。其中没有神经网络：FSRS 是一种统计记忆模型。

功能特性

  • FSRS-6 已对照参考实现验证：测试在八种配置下重放由 py-fsrs 6.3.2 计算的 2,400 次复习，并在每次复习后比较稳定性、难度、到期日和可提取性
  • 学习与重新学习步骤、期望保留率、最大间隔、间隔模糊（fuzz）和自定义权重（FSRS-6 的 21 个或 FSRS-5 的 19 个）；为答题按钮提供四种评级的预览
  • 按已发布规范实现的 SM-2，以及将 SM-2 卡片转换为 FSRS 并保留每张卡片到期日的转换功能
  • 键入答案评分：忽略大小写、重音、字符宽度和标点，且不依赖设备语言；按答案长度容忍拼写错误；面对恶意输入时只做有界的工作量
  • 由卡片生成的选择题和键入题测验；每个结果都会为调度器建议一个评级，已保存的测验在加载时会重新评分
  • 学习队列：包含每日上限、逐日预测、保留率统计、按学习者的自然日计算的连续天数，以及将正确率保持在目标区间内的难度调节器
  • Sendable、Codable 值类型：每个函数都接收其所用的日期，随机数来自可设置种子的生成器，已存储的值在使用前会先校验，而不是直接崩溃
  • 无依赖，仅使用 Foundation；DocC 参考文档含四篇指南，另有适用于 iOS 和 macOS 的示例应用 StudyDeck

快速开始

swift
1struct FlashcardsView: View {
2    @State private var cards = [
3        Flashcard(front: "Capital of Japan", back: "Tokyo"),
4        Flashcard(front: "Capital of Kenya", back: "Nairobi"),
5        Flashcard(front: "Capital of Peru", back: "Lima")
6    ]
7    @State private var showsAnswer = false
8    private let scheduler = FSRSScheduler.default
9 
10    var body: some View {
11        if let card = StudyQueue.cards(from: cards).first,
12           let index = cards.firstIndex(where: { $0.id == card.id }) {
13            VStack(spacing: 24) {
14                Text(card.front).font(.title)
15                if showsAnswer {
16                    Text(card.back).font(.title2).bold()
17                    HStack {
18                        ForEach(Rating.allCases, id: \.self) { rating in
19                            Button(String(describing: rating).capitalized) {
20                                if let outcome = try? scheduler.review(card.review, rating: rating) {
21                                    cards[index].review = outcome.state
22                                }
23                                showsAnswer = false
24                            }
25                            .buttonStyle(.bordered)
26                        }
27                    }
28                } else {
29                    Button("Show Answer") { showsAnswer = true }
30                        .buttonStyle(.borderedProminent)
31                }
32            }
33            .padding()
34        } else {
35            Text("All done for now")
36        }
37    }
38}

安装

Xcode (File › Add Package Dependencies…)

text
1https://github.com/muhittincamdali/educationai.git

Swift Package Manager (Package.swift)

swift
1dependencies: [
2    .package(url: "https://github.com/muhittincamdali/educationai.git", from: "2.0.0")
3],
4targets: [
5    .target(name: "YourApp", dependencies: [
6        .product(name: "EducationAI", package: "educationai")
7    ])
8]

截图

示例应用的复习界面：卡片 Capital of Vietnam，答案为 Hanoi，记忆度 90 %，以及四个评级按钮，标签分别为 10m Again、1mo Hard、2mo Good 和 3mo Easy
一道键入答案的测验题 Capital of Morocco，回答为 Raba：反馈为 Almost，正确拼写是 Rabat，有一处拼写错误，该卡片按 Hard 安排复习
进度界面：连续 21 天，最佳连续纪录 21，保留率 91 %，84 次复习，以及未来 14 天每天到期卡片数量的柱状图
牌组列表：每个首都及其所属国家、到期时间和当前的记忆程度，例如 Hanoi 现已到期，记忆度 90 %

时间线

  1. 仓库创建；8 月 7 日打上 1.0.0 标签：一个带有学习模型的 EducationAI 类，依赖 Alamofire、RxSwift、SnapKit 和 SDWebImage

  2. 去除依赖后重写，拆分为 SM-2 调度器以及测验、进度、推荐和游戏化引擎

  3. 新增了对本地文件夹（../SwiftAI）的依赖，以及占位的“neural tutor”和“enterprise”类型；该包对其他任何人都无法再解析

  4. 2.0.0：围绕与 py-fsrs 6.3.2 一致的 FSRS-6 调度器重新构建；6 月的代码和所有 1.x 类型均已移除

相关链接

GitHub 仓库文档SPM: https://github.com/muhittincamdali/educationai.git

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