Qwerty Learner 自定义词典2 个文件搞定自己的词库【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 内置词库覆盖了四六级、考研和托福雅思但你想练自己标记的弱项词或工作术语时就不够了。自定义词典功能允许你把自己的 JSON 词表变成打字练习材料文件放好并注册后就会出现在词库列表里直接开练。为什么需要自定义词库Qwerty Learner 按“词典-章节”组织单词词典对应一个 JSON 文件章节是词库内部的切分统计和错词本都建立在词典之上。内置词库是公共整理选词逻辑未必贴合你个人备考时标注的错词、日常开发里反复遇到的 API 名公共词库不会替你挑。把这些词做成自己的词典后练习进度、错词统计、默写模式全部围绕你的词跑。从零到跑通 JSON 格式要求每个词条必须有name和trans两个字段后者是数组支持多义项。最小可用示例[ { name: keyboard, trans: [键盘, 打字机] }, { name: terminal, trans: [n. 终端] } ]保存为.json文件编码 UTF-8。usphone美音音标等字段可选补上后单词发音功能才可用。放进 public/dicts/ 并注册把文件复制到 public/dicts/ 目录。注意这个目录只存数据词库列表在 src/resources/dictionary.ts 中注册仿照现有词条新增一条DictionaryResource关键字段是id和name唯一标识与界面显示名url指向刚放入的文件如/dicts/my-words.jsoncategory与language分类和语言参考 CET-4 那条即可length词量后面可自动生成启动验证首次需要拉代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/qwerty-learner然后本地启动项目。打开词库页新词典应出现在对应分类下点进去能看到词条逐个加载、可以开始打字即跑通。按使用场景配置学生备考弱项词表拆成两三个词库比如“阅读错词”“听力错词”进度分开统计trans里只写一条最常用释义不用照抄词典的全部义项单本词库控制在 1000 词以内每章完成率的统计更有参考意义开发者自用收进常用的 API 名、框架术语可参考仓库现成的python-builtin.json、js-object.json等代码类词库技术词保留原拼写释义写清用途即可不必翻译容易踩的坑文件放了但列表里不显示只把 JSON 放进public/dicts/、没在 src/resources/dictionary.ts 注册前端不会读取该文件。这是最常见的原因先确认词典注册表里有没有对应条目。词条能显示但释义为空trans漏写或写成了字符串而不是数组如trans: 键盘词条渲染就会缺内容。改成数组形式拿现有词库的条目对照检查一遍。词库卡片上的词量对不上卡片词量取自length字段不会实时解析 JSON。增删词条后跑一次node scripts/update-dict-size.js它会扫描public/dicts/下所有文件并回写length。两个让效果更好用的技巧在 trans 里带上词性标注现有词库的惯例是写成n. 终端、v. compile这种形式。打字时顺带确认词性对辨析词很有帮助而且不需要改动任何格式定义。大词库拆成多个章节词典会按词量自动切章节结果页的统计按章节计算。几千词的一整本会让单章进度失去意义拆成几百词一个的章节每段错词率才看得清。词典格式、词库分类和贡献流程的说明见 docs/CONTRIBUTING.md。如果做完的词库想放进仓库供他人使用建议先在项目的 issue 里提需求再提交 PR。【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