Qwerty Learner 自定义词库添加指南3分钟建好你的个人词库【免费下载链接】qwerty-learner为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/qwerty-learnerQwerty Learner 是一款为键盘工作者设计的单词记忆软件它把打字练习和背单词合二为一每个单词都要亲手敲出来肌肉记忆比单纯刷词卡牢得多。项目内置了从四级到雅思的两百多个词库但当你想练自己行业、项目或笔记里的词时内置库往往覆盖不到。自己动手加一个自定义词库并不难跟着本文 3 分钟就能跑通。先把仓库克隆到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/qwerty-learner词库文件长什么样认识 4 个字段打开public/dicts/目录你会看到几十上百个.json文件比如 public/dicts/CET4_T.json。它们本质都是同一个结构一个 JSON 数组每个单词是一个对象。最小可用格式只有两个字段name单词和trans释义数组[ { name: file, trans: [n. 档案, 公文箱, [计算机]文件] }, { name: command, trans: [n. 命令, 指挥, vt. 控制, 指挥] } ]如果你的词源带音标可以补上usphone和ukphone两个字段练习界面就会显示美式和英式发音。更多细节可以看官方文档 docs/toBuildDict.md。3分钟完成自定义词库配置整个流程就是放文件 登记索引两件事代码改动量很小。新建 JSON 文件写入单词数组文件放入public/dicts/目录在索引文件里登记一条记录启动项目验证词库出现词库文件放好后还需要在 src/resources/dictionary.ts 中登记一条索引记录这是应用发现你词库的唯一入口{ id: my-dict, name: 我的自定义词库, description: 行业术语与个人高频词, category: 中国考试, tags: [custom], url: /dicts/my_vocabulary.json, length: 300, language: en, }几个字段值得留意id全局唯一建议用小写中划线风格url指向你刚放的文件以/dicts/开头length填单词总数不用手数的话跑一下node scripts/update-dict-size.js会自动统计并回填language决定发音方案英语词库填en词库按每 20 个单词一章拆分300 个词就是 15 章练习进度会按章记录。装好依赖后运行yarn dev浏览器打开http://localhost:5173在词库列表里看到你的词库名就成功了 选中它点开始单词会逐个出现在打字面板上敲对才进入下一个。自定义配置常见坑新手第一次加词库基本都栽在下面这几个地方对号入座检查一下。JSON 不合法。最常见的三个元凶多写了一个尾逗号、用了中文引号、trans忘了写成数组。保存后先用在线 JSON 校验器过一遍比启动后报错好排查得多。id和已有词库撞车。登记前先搜一下dictionary.ts确认你的id没被占用否则两个词库会互相覆盖行为诡异。length数错了。显示章节数不准但词库本身能用所以容易一直没被发现。拿不准就用上面提到的统计脚本重新生成。忘了登记就直接启动。只放 JSON 文件、不改索引文件词库列表里不会出现任何东西这不是 bug是设计如此。再走一步把你的词库分享出去自定义词库最直接的用途是自用但你整理的词表如果恰好对别人也有价值完全可以提 PR 合入主仓库让更多人在词库目录里直接选到它。提交流程和规范见 docs/CONTRIBUTING.md核心是先提 issue 说明需求再发 PR 附词库文件与索引改动。如果你完全没有编程基础也可以在项目社群里直接找人代劳。自用和贡献其实只有一步之差。挑一份你手头现有的单词表——可以是考研笔记、工作术语表甚至上周的错词记录——按上面的格式转成 JSON 丢进去。词库一旦就位它每天都在默写模式和循环练习里替你强化记忆这是任何通用词库都给不了的针对性。现在就去建你的第一个词库吧哪怕先只放 50 个词跑通整个流程比什么都重要。【免费下载链接】qwerty-learner为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/qwerty-learner创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Qwerty Learner 自定义词库添加指南：3分钟建好你的个人词库
Qwerty Learner 自定义词库添加指南3分钟建好你的个人词库【免费下载链接】qwerty-learner为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/qwerty-learnerQwerty Learner 是一款为键盘工作者设计的单词记忆软件它把打字练习和背单词合二为一每个单词都要亲手敲出来肌肉记忆比单纯刷词卡牢得多。项目内置了从四级到雅思的两百多个词库但当你想练自己行业、项目或笔记里的词时内置库往往覆盖不到。自己动手加一个自定义词库并不难跟着本文 3 分钟就能跑通。先把仓库克隆到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/qwerty-learner词库文件长什么样认识 4 个字段打开public/dicts/目录你会看到几十上百个.json文件比如 public/dicts/CET4_T.json。它们本质都是同一个结构一个 JSON 数组每个单词是一个对象。最小可用格式只有两个字段name单词和trans释义数组[ { name: file, trans: [n. 档案, 公文箱, [计算机]文件] }, { name: command, trans: [n. 命令, 指挥, vt. 控制, 指挥] } ]如果你的词源带音标可以补上usphone和ukphone两个字段练习界面就会显示美式和英式发音。更多细节可以看官方文档 docs/toBuildDict.md。3分钟完成自定义词库配置整个流程就是放文件 登记索引两件事代码改动量很小。新建 JSON 文件写入单词数组文件放入public/dicts/目录在索引文件里登记一条记录启动项目验证词库出现词库文件放好后还需要在 src/resources/dictionary.ts 中登记一条索引记录这是应用发现你词库的唯一入口{ id: my-dict, name: 我的自定义词库, description: 行业术语与个人高频词, category: 中国考试, tags: [custom], url: /dicts/my_vocabulary.json, length: 300, language: en, }几个字段值得留意id全局唯一建议用小写中划线风格url指向你刚放的文件以/dicts/开头length填单词总数不用手数的话跑一下node scripts/update-dict-size.js会自动统计并回填language决定发音方案英语词库填en词库按每 20 个单词一章拆分300 个词就是 15 章练习进度会按章记录。装好依赖后运行yarn dev浏览器打开http://localhost:5173在词库列表里看到你的词库名就成功了 选中它点开始单词会逐个出现在打字面板上敲对才进入下一个。自定义配置常见坑新手第一次加词库基本都栽在下面这几个地方对号入座检查一下。JSON 不合法。最常见的三个元凶多写了一个尾逗号、用了中文引号、trans忘了写成数组。保存后先用在线 JSON 校验器过一遍比启动后报错好排查得多。id和已有词库撞车。登记前先搜一下dictionary.ts确认你的id没被占用否则两个词库会互相覆盖行为诡异。length数错了。显示章节数不准但词库本身能用所以容易一直没被发现。拿不准就用上面提到的统计脚本重新生成。忘了登记就直接启动。只放 JSON 文件、不改索引文件词库列表里不会出现任何东西这不是 bug是设计如此。再走一步把你的词库分享出去自定义词库最直接的用途是自用但你整理的词表如果恰好对别人也有价值完全可以提 PR 合入主仓库让更多人在词库目录里直接选到它。提交流程和规范见 docs/CONTRIBUTING.md核心是先提 issue 说明需求再发 PR 附词库文件与索引改动。如果你完全没有编程基础也可以在项目社群里直接找人代劳。自用和贡献其实只有一步之差。挑一份你手头现有的单词表——可以是考研笔记、工作术语表甚至上周的错词记录——按上面的格式转成 JSON 丢进去。词库一旦就位它每天都在默写模式和循环练习里替你强化记忆这是任何通用词库都给不了的针对性。现在就去建你的第一个词库吧哪怕先只放 50 个词跑通整个流程比什么都重要。【免费下载链接】qwerty-learner为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/qwerty-learner创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考