Alpha 阶段总结报告

🌟 Alpha 阶段总结报告

产品交付：新闻稿
漫游式渐进阅读插件 Alpha 版本发布：让学习变得更轻松、更智能

我们非常高兴宣布：
「漫游式渐进阅读（Roaming-Mode Incremental Reading）」插件的 Alpha 版本已正式完成！

这是一个基于思源笔记、围绕“稍后阅读”理念重新设计的创新渐进阅读方案，旨在解决现有工具中学习压力大、流程复杂、推荐不智能等长期痛点，让你在大量资料中轻松漫游，而不是被压垮。

🚀 Alpha 阶段核心成果

Alpha 阶段围绕“智能推荐 + 灵活筛选 + 低压力学习体验”完成了以下核心交付内容：

1. 智能优先级推荐系统

• 基于 自定义指标参数 + 权重（如难度、重要性、紧急程度、兴趣等）计算文章优先级
• 采用 轮盘赌算法 + 绝对优先级顺序 的混合机制
• 推荐结果既“随机有趣”，又“方向正确”，让你不会卡住也不会迷失

2. 可视化学习管理

• 条带状点图展示所有文档的优先级分布
• 拖动红点即可直接调整优先级
• 优先级列表支持批量调整、拖动排序
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3. 灵活过滤器与文档组织方式

• 支持多选笔记本过滤
• 支持根文档筛选
• 支持标签筛选（Alpha 后期加入）
• SQL 查询模式可筛选更多复杂场景
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4. 阅读过程中的实时动态调节

• 阅读时可直接调整指标
• 调节指标 → 优先级实时更新
• 支持单文档编辑（非只读）
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5. 漫游历史追踪

• 记录访问次数与上次访问时间
• 显示已漫游列表与优先级热力图
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6. 自动化支持

• 支持每次开启思源时自动重置已访问文档记录
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7. 移动端适配（Alpha 阶段末期雏形）

• 手机布局优化
• 浮动按钮交互优化
• 支持打开 tab
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🔍 用户调研与典型反馈

在讨论帖与社区交流中收集了大量反馈（如来自思源社区 Threads），总结如下：

典型正向反馈

• “终于有一个真正能用的渐进阅读插件了！”
• “优先级推荐比 SuperMemo 更好上手，也更贴近真实学习过程。”
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常见问题与改进方向

• 新用户被指标与权重设置劝退 → 需要更好的默认值与参数指导
• 渐进阅读逻辑对部分用户而言仍然复杂 → 考虑引导式教学模式
• 一些用户希望推荐更智能（如使用深度学习） → 已列入未来计划

🔧 交付过程与工程实践

整个项目 Alpha 阶段的开发风格可总结为 “持续迭代 + 快速验证 + 文档为中心”。

1. 非线性迭代节奏（探索—固化—重构）

• 反复经历“快速实现 → 深度打磨 → 重构设计”的周期
• UI、推荐机制、文档筛选方式等多处重新设计至更稳定方案

2. 文档即代码

• README 作为主要用户文档
• 讨论帖记录了设计理念与理论依据
• 结合 SQL 示例、点图说明、界面动图构建动态帮助体系

3. AI 辅助开发

深度使用了 Claude / GPT 作为开发助手，方式包括：

• 快速原型实现
• 复杂逻辑调试
• 文档自动生成
• 参数权重验证
• 自动提取 Git Commit 历史（类似 GitDash 的方向）

4. 开源生态整合

• 基于 terwer 的「文档漫游」插件二次开发
• 思源笔记强大的本地 & 插件生态支撑了数据组织和 UI 能力

⚠️ 风险管理

1. 用户体验风险：推荐卡住、推荐不准

风险描述： 用户可能在推荐机制中遇到“不喜欢推荐的文章”，导致失去动力。
解决方案：

• 混合推荐机制（绝对顺序 vs 概率轮盘赌）
• 用户可直接调整指标与优先级
• 提供继续漫游按钮降低卡住概率

2. 数据混乱风险：指标与优先级的同步问题

风险描述： 文档 priority 未与指标同步更新。
解决方案：

• 多版本中持续修复同步 bug（v2.2、2.3 等版本）

3. 项目管理风险：Scope Creep

风险描述： 诸如 SQL 查询模式、移动端、热力图等功能来自用户需求不断扩张。
应对策略：

• 明确“插件核心 = 推荐 + 稍后阅读”
• 非核心功能使用自定义参数延伸实现
• 移动端为独立阶段发展

🧠 从实践中总结的工程经验

1. 渐进阅读 ≠ 闪卡

• 闪卡是对抗遗忘，遵循遗忘曲线
• 渐进阅读是降低压力，提高学习推进率

2. 如无必要，勿增实体

• 插件并不支持摘录/制卡，而是交给思源生态
• 聚焦最小必要功能：推荐 + 管理 + 浏览

3. 低压力驱动学习（核心哲学）

• “遇到困难就跳，下次再战”
• 通过轻量推进获得更持久动力

🏗 项目管理风格总结

优势

• 高度灵活
• 能快速验证概念
• 文档、界面、逻辑随迭代不断成熟
• 与思源生态结合度高
• 用户反馈驱动新功能

劣势

• 难以预测时间成本
• 需求扩散风险较高
• 单人开发缺少 Code Review
• 自动化测试缺失，依赖手测

🧰 AI 工具的运用

构建了面向开发者的完整 AI 工作流：

• Claude / GPT 协同编码
• Agent Talk 跨设备共享信息
• 在 repo（vibe-coding-tutorial）中总结经验

🔭 展望与未来规划

1. 引入更智能的推荐机制

• 探索深度学习、行为建模等方式
• 更精准的“兴趣推断”与难度检测

2. 社区功能

• 分享推荐模型
• 交流渐进阅读实践

3. 移动端进一步强化

• 更强的交互
• 更本地化的数据缓存

4. 语音输入与无障碍设计

5. 渐进阅读领域理论文档化

• 撰写 “渐进阅读白皮书”
• 将经验沉淀成体系