把你的教材放上来，剩下的交给我。
学不学是一个本地优先（local-first）的自托管「教材私教」：上传一本教材（PDF / EPUB / DOCX / Markdown / TXT），AI 把它拆成结构化课程，然后陪你一节课一节课地学——课前引导、精读讲义、术语注释、课后测验批改、划词提问。云端大模型是你的「私教老师」；如果你本地还跑着陪伴 agent，它也可以来当你的老师。
零框架、零构建、零依赖地狱：Node 24 + 原生 SQLite + 手写 vanilla 前端。clone 下来，npm install 之后就能跑。
「学不学」不是套壳聊天框，每一环都踩在认知科学的点上：
- 间隔重复（艾宾浩斯遗忘曲线）：完成课节自动按 +1 / 2 / 4 / 7 / 15 / 30 天排期复习，到点提醒，对抗遗忘最有用的方法就是「在快忘掉的时候捞一把」
- 主动回忆（Active Recall）：每节课都有小测验（选择 + 简答），回忆比重看一遍的效果强得多——错题自动收录进错题本，按薄弱度组卷重考，连对两次才算真正掌握
- 精细加工（Elaboration）：讲义由 AI 以第一人称老师的口吻重新讲一遍（不是抄书），术语逐个注释；读到任何句子划个线、写下你的感想，原文留下虚线留痕，点留痕随时回看当时的思考
- 检索练习 + 情境支持：选中任何文字直接问老师，引用自动带入；长会话用「滑动窗口 + 滚动小结」，老师记得你们聊过的重点，但 token 不爆炸
- 持续反馈：AI 批改简答题写评语；每周一键生成学习周报（学习曲线、薄弱主题、下周建议）
- 苏格拉底反问 & 费曼技巧：聊天老师可一键切换导师模式——苏格拉底模式不给答案，用由浅入深的反问引导你自己想明白；费曼模式换你当小老师讲给它听，它挑错补漏；考官模式连环出题拷问。「能讲给别人听」是最硬核的理解检验
- 陪伴 agent 也能当老师：本地跑的陪伴 agent（比如你的 AI 伴侣）可以直接当聊天老师——它以本色回答，对话还会进它自己的记忆，你在这边学的东西，它在它那边真的记得
- Obsidian 沉淀：一键把讲义、术语、划线感想、错题写成 Obsidian vault——课程地图 MOC、wiki-link 互联，你的第二大脑自动长出来
- 古埃及纸草卷美学：埃及圣书体饰带、莎草纸质感、低饱和配色；看不顺眼？内置三套主题（古埃及·纸莎草 / 莫兰迪书房 / 夜间·墨蓝），CSS 变量随便换
- 番茄钟在顶栏：专注计时、自动切休息、自动记录，学完一节课顺手攒一个番茄
- ⌘K 全文搜索：全部教材的讲义、术语、划线、错题、问答，一个快捷键搜遍
- 「继续学习」：书架和课程地图都记得你上次学到哪，回来接着走
前端是零构建的原生三文件（public/index.html / style.css / app.js），改完刷新即生效：
- 换皮：改
style.css顶部 CSS 变量（色板/字体/圆角）；或新增主题——app.js的THEMES数组登记一项 +style.css抄一个[data-theme="xxx"]变量块（内置古埃及/莫兰迪/夜间三套），主题下拉自动认识 - 自定义 CSS snippets：设置页直接贴 CSS，存数据库、启动注入，
git pull冲不掉 - 阅读排版：字号、字间距滑杆自由调
- 接入你自己的 agent：只需实现两个端点的 Companion Contract，30 行 shim 就够
- 注意：DIY 请走源码模式（
npm start）；打包的 Electron 应用用的是 asar 内置文件
- 教材 → 课程：上传教材或导入本地 Markdown 目录树，AI 研读后拆成模块与课节（大纲可重新规划）；解析在后台线程跑、进度弹窗实时可见，上传大书期间整站照常可用
- 四段式课节：课前引导 → 精读讲义 → 术语卡 → 课后测验（选择+简答，AI 批改写评语）
- 课件朗读：不想看字？点「▸ 朗读」，Edge TTS 免费神经音色（无需 key）把当前页签像讲课一样读出来——分段渐进合成、段间无缝；逐句跟读高亮（读到哪句哪句铺底色、自动滚到视野中央），进度条拖到哪儿读哪儿，空格键暂停/续播；「▸▸ 连读」从当前页签一口气读完整课、自动翻页签；音色语速在设置页随便换
- 艾宾浩斯复习：完成课节自动排期，到点提醒，复习页重做测验
- 交卷直达下一课：测验结果页一键进入下一课；作答中途退出，草稿自动保存，回来接着答
- 错题本与重考：错题自动收录，按薄弱度组卷重考，连对两次自动掌握
- Anki 导出：术语卡、错题本一键导出 CSV，Anki 里直接导入成卡组
- 划线与感想：读讲义时划句子、写感想；原文留下虚线留痕，点留痕随时回看
- 划词提问：选中任何文字直接问老师，引用自动带入
- 导师模式：聊天老师四种人格点击切换——常规私教 / 苏格拉底 / 费曼 / 考官（云端私教专用，陪伴 agent 永远以本色回答）
- 流式回答：云端私教 SSE 逐字流式输出；回答开始前，老师会轮换显示赶来、思考、打字、翻书状态，不再只剩一个省略号
- 双模型：「主模型」负责备课批改，「聊天模型」在侧栏随时换——云端模型和本地陪伴 agent 随便挑
- 长会话滚动小结：聊天窗口=最近 12 条原文，掉出窗口的旧消息攒批压成滚动小结，老师不健忘也不烧钱
- 会话恢复与防丢失：关页、红叉隐藏或退出时自动把当前非空会话收入记录，同时保留为可续聊的当前会话；下次启动继续往同一张归档卡追加，绝不重复建卡。点圆圈「入」或黑猫才会封存它并开启新会话
- Obsidian 沉淀：一键写成 Obsidian vault（课程地图 MOC + wiki-link 互联）
- 番茄钟：顶栏专注计时，完成自动记录、自动切休息
- 全文搜索：⌘K 搜全部教材的讲义、术语、划线、错题、问答，↑↓ 挑选、回车深链直达原文位置
- 数据备份：全部学习数据一键导出/恢复 JSON
- 继续学习：书架和课程地图都记得你上次学到哪
- 顶栏往返记忆：点顶栏任何标签（术语卡/划线/错题本/设置…）都会记住来路，标签随即变成「‹ 返回」——再点一次，原路回到刚才的页面、刚才滚到的位置
- 键盘流：j / k（或 ← / →）翻术语卡与错题卡，1-4 切课节四个页签，空格暂停朗读——双手不离键盘
- 薄弱主题面板：统计页自动归纳未掌握错题聚集的课节与低分课节，「去重考」一键直达
- AI 学习周报：每周一键生成学习曲线分析、薄弱主题归纳与下周建议
需要 Node.js ≥ 24（用到了内置的 node:sqlite）。
git clone https://github.com/moonlin1213/learn-or-not.git
cd learn-or-not
npm install
npm start # 打开 http://127.0.0.1:3210想要双击图标、不要浏览器（可选）：
npm run dist # 产出未签名的 macOS 应用到 dist/（electron-builder --mac --dir）第一次使用：到「设置」导入本机已有的 Codex / Grok 登录态，或手动添加一个 provider，然后回书架上传第一本教材。
设置页「订阅账户」只导入本机已有的 DSH 登录态，不会从 LearnOrNot 打开 ChatGPT、Codex、Grok 或 X 的官网授权页：
- Codex：导入本机已有的 ChatGPT Plus / Pro 登录态。
- Grok：导入本机已有的 SuperGrok / X Premium 登录态。
- 只有 DSH 凭据文件中确实存在对应平台的登录态时，设置页才会显示「导入本机登录态」。
访问令牌保存在数据目录的 oauth-credentials.json：文件权限固定为 0600，与 SQLite 学习数据库分离，不会进入 LearnOrNot 学习备份或 provider 接口响应。刷新、并发锁与 Codex 专用 Responses 协议由 @earendil-works/pi-ai 统一处理。「断开连接」会删除 LearnOrNot 的本机凭据，并保持断开状态，直到你再次显式导入。
设置页手动添加 provider，三种协议覆盖几乎所有服务：
| 协议 | 适用 |
|---|---|
openai-completions |
OpenAI、DeepSeek、Moonshot、OpenRouter、各类中转网关、Ollama / LM Studio（OpenAI 兼容端点） |
openai-responses |
OpenAI Responses API 系 |
anthropic-messages |
Claude 及 Anthropic 兼容网关 |
填写示例：
名称: DeepSeek 官方
协议: openai-completions
URL: https://api.deepseek.com/v1 # OpenAI 系必须自带 /v1
Key: sk-...
模型: deepseek-chat, deepseek-reasoner
- 主模型（顶栏徽章）：设置页点模型 chip 设为默认，负责备课、批改、小结等所有系统调用
- 聊天模型：聊天栏右上角随时换，选择会记住
- 如果你恰好是 DeepSeek Harness（DSH）用户，设置页会出现「从 DSH 导入」卡片，一键搬来全部 provider（检测不到 DSH 时该卡片自动隐身）
学不学可以把「老师」换成你本地跑的陪伴 agent——它以本色回答，你们聊的每句话都进它自己的记忆系统。任何 agent 系统只需满足两个端点的契约：
GET {地址}{状态路径} → 2xx 即「在家」
POST {地址}{聊天路径} {content, model_content} → SSE 流：data: {"type":"chunk","content":"增量文本"}
content= 用户的原话；model_content= 原话 + 学习上下文（在读哪本书哪节课、选中了什么原文），由 agent 自行决定是否使用- 聊天路径支持
{conv}占位（多会话型 agent 用来指定投递会话） - 不满足契约？在你 agent 那边写个 ~30 行的 shim 翻译一下即可，学不学这边零改动
设置 →「陪伴 agent」填名字和地址即可；内置本地实例预设（一键填参 + 会话自动发现）。完整契约见 docs/companion-contract.md。
| 内容 | 位置 |
|---|---|
| 全部学习数据 | data/learnloop.db（SQLite，已被 .gitignore） |
| 迁移/换机 | 设置 → 数据备份，导出/恢复 JSON（含教材正文与原书文件；默认不含 provider API key） |
| 端口 | 默认 3210，PORT 环境变量可改 |
| 数据目录 | LEARNLOOP_DATA_DIR 环境变量，或 local.config.json 的 dataDir |
| 代理 | local.config.json 的 proxy（默认不设代理） |
| 沉淀目录 | 设置页可配；或 LEARNLOOP_HANLIN_DIR 环境变量 |
local.config.json（已被 .gitignore）放在项目根或应用 userData 目录：
{ "proxy": "http://127.0.0.1:7897", "dataDir": "/abs/path/to/data" }LearnOrNot 由 Electron 桌面壳、零构建 Web 前端、本机 Node HTTP 服务、学习流水线、可切换的 LLM 协议适配层，以及本地优先的数据与扩展服务组成。
点击图片打开可交互架构图，可切换深浅主题、检索组件、聚焦子系统并追踪调用路径。可维护的 Archify 源文件位于
docs/architecture/learn-or-not.json。
server/ node:http 零框架 API + node:sqlite + busboy 上传
parser.js PDF/EPUB/DOCX/MD/TXT 解析
pipeline.js 拆课、备课、批改、滚动小结、周报（所有 LLM 调用单轮无状态）
llm.js 三种协议适配器
companion.js 陪伴 agent 适配器（Companion Contract 参考实现）
exporter.js 翰林院 Obsidian 沉淀
public/ 零构建 SPA：hash 路由 + 迷你 markdown 渲染器 + KaTeX
electron/ 可选桌面壳（复用 3210 上已运行的后端，否则自起）
设计要点：所有 LLM 调用都是单轮（历史拼进单条消息），兼容最挑剔的网关；聊天长会话用「滑动窗口 + 攒批滚动小结」控制 token；前端无构建、无框架，想怎么改就怎么改。
LearnOrNot 的原创代码采用 GNU Affero General Public License v3.0 only（AGPL-3.0-only）授权。
如果你修改本程序，并通过网络让用户与修改后的版本交互，你必须向这些用户提供该版本的对应源代码。仓库中的第三方组件、字体和其他素材仍分别适用其自身许可证或授权条款。
随源码分发的第三方组件与字体清单见 THIRD_PARTY_NOTICES.md。
贝斯特猫与翼形圣甲虫图像是项目作者原创的品牌资产，来源说明见 BRAND_ASSETS.md。AGPL 软件许可不授予项目名称或品牌标识的商标权。