[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"$f2x616r7lu6me4":3},{"code":4,"message":5,"data":6,"timestamp":64},10000,"success",{"full_name":7,"position":8,"description":9,"language":10,"stars":11,"forks":12,"stars_gained":13,"age_days":8,"hn_threads":14,"one_liner":15,"summary_md":16,"topic":17,"github_topics":20,"license":33,"homepage":34,"updated_at":35,"history":36,"related":37},"designfuchen\u002Fword-atlas",1,"词光 · Word Atlas — Illustrated IELTS vocabulary with 7,298 words, UK\u002FUS audio and FSRS review. Open-source app + CC BY 4.0 dataset.","TypeScript",1665,417,992,[],"面向雅思备考的插图单词应用，7,298 词配图、发音与 FSRS 复习，词库可单独取用。","如果你在备考雅思，或者想要一份现成的词库数据，值得打开看看；如果你需要逐条人工审校的释义，或团队共享的学习平台，它不合适。\n\n## 解决什么问题\n\n翻开一本单词书，读到 abandon 就合上，之后再也没有理由回来。真正的缺口不是“没见过”，而是“想不起来”：清单没有画面提示，没有复习节奏，也不告诉你到底记住了什么。词光把清单换成一张张词卡——插画、英美发音、例句和一个小测验——再用 FSRS 安排下一次出现。用户得到的是一套每天能重复的流程，而不是翻一遍就结束的阅读。\n\n## 有什么不同\n\n最显眼的是内容规模：项目称 7,298 个词每个都有原创插画，全库有 14,596 条例句和 22,905 段录音，插画画的是第一条例句里的场景。保持这种覆盖率靠的是内容生产，而不是界面。仓库直接放出词库的 JSON 和 CSV，以及图片、音频目录，所以这些素材可以用在应用之外：做成 Anki 牌组、小测验、甚至测试集。\n\n复习层用的是 FSRS（与较新版本 Anki 同类的间隔算法），提供四种题型，并且只算第一次作答的分数，重试不会抬高正确率。词汇星图用 WebGL2 渲染，不支持的设备会降级；进度可以导出成文件，换设备再导入。离线只覆盖已经看过的词和媒体，不是整个 7,298 词的库。需要接受的取舍是内容来源：README 说明释义、例句和插画由语言模型、图像模型和 ElevenLabs 语音生成，经过结构、引用和一致性自动校验，但没有逐条人工审校。把它当学习工具，别当释义和用法的权威。\n\n## 谁值得试\n\n适合想要免费、免注册、每天能坚持复习的雅思考生，尤其是喜欢用画面提示代替干巴巴词表的人；也适合想拿一份有明确授权的词库做牌组或原型的开发者。不适合需要人工核实词典内容、需要老师管理班级共享进度，或者想一次下载全部单词和媒体离线使用的人。如果界面和音效让你分心而不是进入状态，在浏览器里打开[在线版](https:\u002F\u002F0xlei.tech\u002Fwords\u002F)试几页就行，不用安装任何东西。\n\n## 使用条件与边界\n\n应用在浏览器里运行，可以直接用在线版；自己部署需要 Node.js 20+，构建产物是静态站点，可以放到任何静态托管上，也支持子路径部署。词库可以单独下载为 [JSON](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdesignfuchen\u002Fword-atlas\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdata\u002Fword-atlas.json) 或 CSV，字段说明见[数据集文档](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdesignfuchen\u002Fword-atlas\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fdataset.md)，所以不运行应用也能拿到大部分价值。\n\n长期的维护成本主要在“可信度”：内容由模型生成且未逐条复核，遇到错误释义或与例句不搭的插画，需要有人提 Issue 或直接改数据再提 PR，项目也明确欢迎纠错。README 还说明这不是官方雅思词表，也不承诺提分。如果准确性对你很关键，先在你关心的领域抽查若干词条，再决定要不要长期依赖。\n\n## HotRepo 点评\n\nHotRepo 只有 2026-10-25 的一次记录：309 个总 star，新项目榜第 24 名，这不是总榜排名；也没有可比的每日榜单历史，所以现在还无法判断热度能否持续。这里更值得长期保留的是词库本身：接入自己的流程前，先确认[内容授权](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdesignfuchen\u002Fword-atlas\u002Fblob\u002Fmain\u002FCONTENT_LICENSE.md)和每个词条的字段是否符合需要，并想清楚自动生成的内容能否达到你的准确度要求。",{"slug":18,"name":19},"learning","学习资源",[21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32],"chinese","dataset","english-learning","flashcards","fsrs","ielts","language-learning","pwa","react","spaced-repetition","vocabulary","webgl","NOASSERTION","https:\u002F\u002F0xlei.tech\u002Fwords\u002F","2026-10-25T18:46:22Z",[],[38,43,47,52,56,60],{"full_name":39,"one_liner":40,"language":41,"stars":42},"TheAlgorithms\u002FJava","面向 Java 学习者的算法实现合集，适合阅读、练习和参与开源贡献，而非当作工具库依赖。","Java",66468,{"full_name":44,"one_liner":45,"language":41,"stars":46},"kdn251\u002Finterviews","面向面试刷题的提纲式学习清单，汇总数据结构要点、复杂度速查表和在线判题平台入口。",65499,{"full_name":48,"one_liner":49,"language":50,"stars":51},"Asabeneh\u002F30-Days-Of-Python","一套从真实终端和编辑器起步、按自己节奏推进的 Python 自学课程。","Python",77204,{"full_name":53,"one_liner":54,"language":41,"stars":55},"krahets\u002Fhello-algo","一本带动态图解、多语言可运行代码的数据结构与算法入门教程，面向零基础自学者。",131082,{"full_name":57,"one_liner":58,"language":50,"stars":59},"HKUDS\u002FDeepTutor","一个可自托管的个人学习工作台，把辅导、出题、资料研究与视频阅读围绕自己的资料和记忆串起来。",42620,{"full_name":61,"one_liner":62,"language":50,"stars":63},"521xueweihan\u002FHelloGitHub","用月刊形式推荐有趣、入门级的开源项目和开源书籍，给想接触开源但不知从哪下手的人一份人工筛选的清单。",184326,1793066978]