用纯前端实现一个间隔重复闪卡工具：从SM-2到简化调度的取舍

一、背景

背单词、记知识点最怕的不是记不住，而是“记住了又忘了”。间隔重复（Spaced Repetition）的思路是：在快要遗忘的时候再复习一次，每次复习成功后把下次间隔拉长。Anki 背后的 SM-2 算法和近年流行的 FSRS 都是这个思路。最近我在华为云 AI 开发者空间里用 AI Shell 做了一个纯前端的闪卡小工具“碎片背卡”，这篇记录一下调度算法的设计取舍。

二、需求与约束

• 纯前端单页：index.html + style.css + app.js，不依赖后端和第三方 CDN；
• 数据全部存在浏览器 localStorage；
• 三档评分：记住 / 模糊 / 忘记，自动安排下次复习时间；
• 统计今日待复习数量、连续打卡天数、累计复习次数；
• 深浅色自适应、适配手机。

三、为什么不直接上完整 FSRS

完整的 FSRS 用稳定性（Stability）、难度（Difficulty）和可提取性（Retrievability）三个变量建模记忆，参数需要用大量复习日志拟合。一个刚上手的个人小工具没有历史数据，直接套默认参数，效果未必比简单规则好，代码复杂度却高出很多。所以我选了“SM-2 思路 + 三档评分”的简化版本。

四、简化调度规则

每张卡片保存四个字段：interval（间隔天数）、ease（难度系数，初始 2.5）、reps（成功复习次数）、due（下次到期日期）。评分后按下面的规则更新：

• 记住：ease 加 0.1（上限 3.5）；第一次成功间隔为 1 天，第二次为 3 天，之后 interval 乘以 ease；
• 模糊：ease 减 0.15（下限 1.3），interval 乘以 1.3，增长放缓；
• 忘记：ease 减 0.2（下限 1.3），interval 重置为 1，明天再复习。

ease 的上下限很重要：没有下限，一张总忘的卡会把系数压到接近 1，间隔几乎不再增长，陷入“每天都要背”的死循环；没有上限，一张简单的卡间隔会膨胀得过快。

五、几个实现细节

• 按日期而不是时间戳判断到期：due 只存 YYYY-MM-DD，避免跨时区或晚上十一点复习导致“明天”提前到来；
• 评分按钮预显示下次间隔：例如“记住 · 6天后”，让用户知道每个选择的后果，减少随手乱点；
• 连续打卡：记录每天是否有复习，从今天往前数连续的天数，中断即清零；
• 导入导出 JSON：localStorage 换浏览器或清缓存就会丢，提供导出备份是必须的。

六、开发过程中的体会

需求写给 AI 时，把“只在项目目录内读写文件、不调用任何云资源”这类边界写清楚，生成过程会可控得多。AI 一开始倾向于把算法设计得很复杂，我在需求里明确了“三档评分、简化版”，它最后收敛到了上面这套规则。生成后用 python3 -m http.server 在本地预览，再逐个检查翻转、评分和统计是否正常。

七、总结

间隔重复的核心并不神秘：成功就拉长间隔，失败就缩短，再给难度系数加上合理的边界。对个人小工具来说，简单、可解释的规则往往比复杂模型更实用。等积累了足够的复习日志，再考虑引入 FSRS 做参数拟合也不迟。

项目代码已开源在 GitCode：hid86006757/study-flashcard。