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M3-02 Review Engine Module #30

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opened 2026-05-22 21:09:50 +08:00 by wangdl · 0 comments
wangdl commented 2026-05-22 21:09:50 +08:00
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目标

设计知习复习引擎模块，为 C 端用户提供基于 Anki 状态机的复习调度、ReviewCard 管理和掌握度追踪能力。

本 Issue 只做模块架构设计，不直接实现代码。

背景说明

用户完成学习后，AIAnalysisCompleted 事件触发 Review Engine 生成 ReviewCard。ReviewCard 进入复习队列，用户每天有今日复习任务，作答后系统根据 Anki 风格的状态机（learn/review/relearn）更新 ScheduleState 和下一次复习时间。MasterySnapshot 记录用户对每个知识点的掌握度变化。

关键约束：Review Engine 通过订阅 AIAnalysisCompleted 事件获得触发，不直接依赖 Learning Engine 的 Service。

模块职责

  1. 本模块负责：

    • ReviewCard 管理（生成、状态、内容）
    • ScheduleState 状态机（learn/review/relearn 三态，仿 Anki）
    • DueQueue（今日到期复习队列）
    • ReviewAttempt（用户作答记录）
    • RetryTicket（错题返练）
    • DailyTask（每日复习任务组织）
    • MasterySnapshot（掌握度快照，随时间变化）
    • 下次复习时间计算
    • 订阅 AIAnalysisCompleted 事件生成 ReviewCard

  2. 本模块不负责：

    • AI 分析和诊断（走 Learning Engine）
    • 知识点管理（走 Artifact & KnowledgeItem）
    • 学习统计和趋势（走 Growth & Retention）
    • 每日目标设定（走 Growth & Retention）

候选数据对象

  • ReviewCard（复习卡片）
  • ScheduleState（调度状态：learn/review/relearn 状态机）
  • ReviewAttempt（作答记录）
  • RetryTicket（错题返练票据）
  • DailyTask（每日复习任务）
  • MasterySnapshot（掌握度快照）
  • ReviewSession（复习会话）

状态机设计

请设计 ReviewCard 的完整状态机：

New → Learning（首次复习中，按 Anki learn 步进）
→ Review（进入长期复习队列，按 Anki SM-2 或类似算法计算间隔）
→ Relearning（复习失败，重新学习）

每次 ReviewAttempt 更新 ScheduleState 和 MasterySnapshot。

基础设施依赖判断

  • MySQL：是
  • Redis：是（今日复习队列缓存、DueQueue 快速查询）
  • BullMQ：是（复习卡片批量生成、每日任务调度）
  • Qdrant：否
  • AI Gateway：否（复习卡片内容由 Learning Engine 的 AI 分析结果生成，本模块不直接调用 AI）
  • Content Safety：否（复习卡片内容来自已审核的 Learning 结果）

API 设计

  1. CAPI：

    • 获取今日复习任务（DailyTask + ReviewCard 列表）
    • 提交复习作答
    • 获取下一次复习时间预估
    • 复习历史和统计
    • 错题返练列表

  2. AAPI：

    • 复习数据查看（用户维度）
    • 调度参数配置（复习间隔参数等，通过 Config 模块）

Domain Event 设计

  • ReviewCardGenerated（由 AIAnalysisCompleted 触发）
  • ReviewAttemptSubmitted
  • ScheduleStateUpdated
  • MasterySnapshotUpdated
  • DailyTaskCompleted
  • RetryTicketCreated

交付检查

  • 是否需要 Prisma migration：是
  • 是否需要 MySQL：是
  • 是否需要 Redis：是
  • 是否需要 BullMQ：是
  • 是否需要 AI Gateway：否
  • 是否需要 Content Safety：否
  • 是否需要 Cost 记录：否
  • 是否需要 Domain Event：是
  • 是否需要 Admin 视图：是（用户复习数据查看）
  • 是否需要 E2E/集成测试：是

验收标准

  1. ReviewCard / ScheduleState / MasterySnapshot Prisma schema
  2. 复习状态机设计（learn/review/relearn）
  3. 复习间隔算法选型（Anki SM-2 简化版或自定义，请判断并说明理由）
  4. AIAnalysisCompleted → ReviewCard 生成的事件订阅链路
  5. DailyTask 今日复习组织方案
  6. 错题返练机制设计
  7. Admin 复习数据视图设计
  8. 集成测试覆盖完整复习流程

禁止事项

  • 禁止 Review Engine 直接调用 Learning Engine 的 Service（只能通过事件订阅）
  • 禁止复习调度算法过于复杂导致计算瓶颈
  • 禁止 ReviewCard 内容绕过 Learning Engine 的 AIAnalysis
  • 禁止 ReviewAttempt 不更新 ScheduleState 和 MasterySnapshot

不建议当前阶段实现

  • Anki 完整 SM-2 算法的所有参数可配置（先简化版）
  • 复习提醒的推送通知（Notification 模块在 M3-05 处理）
  • 复习卡片的自定义模板
  • 批量复习的间隔优化
## 目标 设计知习复习引擎模块，为 C 端用户提供基于 Anki 状态机的复习调度、ReviewCard 管理和掌握度追踪能力。 本 Issue 只做模块架构设计，不直接实现代码。 ## 背景说明 用户完成学习后，AIAnalysisCompleted 事件触发 Review Engine 生成 ReviewCard。ReviewCard 进入复习队列，用户每天有今日复习任务，作答后系统根据 Anki 风格的状态机（learn/review/relearn）更新 ScheduleState 和下一次复习时间。MasterySnapshot 记录用户对每个知识点的掌握度变化。 关键约束：Review Engine 通过订阅 AIAnalysisCompleted 事件获得触发，不直接依赖 Learning Engine 的 Service。 ## 模块职责 1. 本模块负责： - ReviewCard 管理（生成、状态、内容） - ScheduleState 状态机（learn/review/relearn 三态，仿 Anki） - DueQueue（今日到期复习队列） - ReviewAttempt（用户作答记录） - RetryTicket（错题返练） - DailyTask（每日复习任务组织） - MasterySnapshot（掌握度快照，随时间变化） - 下次复习时间计算 - 订阅 AIAnalysisCompleted 事件生成 ReviewCard 2. 本模块不负责： - AI 分析和诊断（走 Learning Engine） - 知识点管理（走 Artifact & KnowledgeItem） - 学习统计和趋势（走 Growth & Retention） - 每日目标设定（走 Growth & Retention） ## 候选数据对象 - ReviewCard（复习卡片） - ScheduleState（调度状态：learn/review/relearn 状态机） - ReviewAttempt（作答记录） - RetryTicket（错题返练票据） - DailyTask（每日复习任务） - MasterySnapshot（掌握度快照） - ReviewSession（复习会话） ## 状态机设计 请设计 ReviewCard 的完整状态机： New → Learning（首次复习中，按 Anki learn 步进） → Review（进入长期复习队列，按 Anki SM-2 或类似算法计算间隔） → Relearning（复习失败，重新学习） 每次 ReviewAttempt 更新 ScheduleState 和 MasterySnapshot。 ## 基础设施依赖判断 - MySQL：是 - Redis：是（今日复习队列缓存、DueQueue 快速查询） - BullMQ：是（复习卡片批量生成、每日任务调度） - Qdrant：否 - AI Gateway：否（复习卡片内容由 Learning Engine 的 AI 分析结果生成，本模块不直接调用 AI） - Content Safety：否（复习卡片内容来自已审核的 Learning 结果） ## API 设计 1. CAPI： - 获取今日复习任务（DailyTask + ReviewCard 列表） - 提交复习作答 - 获取下一次复习时间预估 - 复习历史和统计 - 错题返练列表 2. AAPI： - 复习数据查看（用户维度） - 调度参数配置（复习间隔参数等，通过 Config 模块） ## Domain Event 设计 - ReviewCardGenerated（由 AIAnalysisCompleted 触发） - ReviewAttemptSubmitted - ScheduleStateUpdated - MasterySnapshotUpdated - DailyTaskCompleted - RetryTicketCreated ## 交付检查 - [ ] 是否需要 Prisma migration：是 - [ ] 是否需要 MySQL：是 - [ ] 是否需要 Redis：是 - [ ] 是否需要 BullMQ：是 - [ ] 是否需要 AI Gateway：否 - [ ] 是否需要 Content Safety：否 - [ ] 是否需要 Cost 记录：否 - [ ] 是否需要 Domain Event：是 - [ ] 是否需要 Admin 视图：是（用户复习数据查看） - [ ] 是否需要 E2E/集成测试：是 ## 验收标准 1. ReviewCard / ScheduleState / MasterySnapshot Prisma schema 2. 复习状态机设计（learn/review/relearn） 3. 复习间隔算法选型（Anki SM-2 简化版或自定义，请判断并说明理由） 4. AIAnalysisCompleted → ReviewCard 生成的事件订阅链路 5. DailyTask 今日复习组织方案 6. 错题返练机制设计 7. Admin 复习数据视图设计 8. 集成测试覆盖完整复习流程 ## 禁止事项 - 禁止 Review Engine 直接调用 Learning Engine 的 Service（只能通过事件订阅） - 禁止复习调度算法过于复杂导致计算瓶颈 - 禁止 ReviewCard 内容绕过 Learning Engine 的 AIAnalysis - 禁止 ReviewAttempt 不更新 ScheduleState 和 MasterySnapshot ## 不建议当前阶段实现 - Anki 完整 SM-2 算法的所有参数可配置（先简化版） - 复习提醒的推送通知（Notification 模块在 M3-05 处理） - 复习卡片的自定义模板 - 批量复习的间隔优化
wangdl added this to the M3：学习复习闭环（P2） milestone 2026-05-22 21:09:50 +08:00
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