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<div align=center> <img src="src/assets/logo.svg"/> </div> <h1 align="center"> Qwerty Learner </h1> <p align="center"> <a href="./docs/README_EN.md">English</a> <a href="./docs/README_JP.md">日本語</a> </p> <p align="center"> 为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 </p> <p align="center"> <a href="https://github.com/Realkai42/qwerty-learner/blob/master/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/Realkai42/qwerty-learner" alt="License"></a> <a><img src="https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg"/></a> <a><img src="https://img.shields.io/badge/Powered%20by-React-blue"/></a> </p> <div align=center> <img src="docs/Screenshot.png"/> </div>

📸 在线访问

首选部署: https://qwerty.kaiyi.cool/
GitHub Pages: https://realkai42.github.io/qwerty-learner/

镜像仓库:
GitCode: RealKai42/qwerty-learner
Gitee: KaiyiWing/qwerty-learner) <br/> <br/>

项目已发布 VSCode 插件版,一键启动、随时开始练习
VSCode Plugin Market
GitHub

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快速部署

Vercel

Deploy with Vercel

部署步骤

  1. 更新 Vercel Build & Development Settings -> Output Directory:"build"
  2. Click Deploy Button
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✨ 设计思想

软件设计的目标群体为以英语作为主要工作语言的键盘工作者。部分人会出现输入母语时的打字速度快于英语的情况,因为多年的母语输入练就了非常坚固的肌肉记忆 💪,而英语输入的肌肉记忆相对较弱,易出现输入英语时“提笔忘字”的现象。

同时为了巩固英语技能,也需要持续的背诵单词 📕,本软件将英语单词的记忆与英语键盘输入的肌肉记忆的锻炼相结合,可以在背诵单词的同时巩固肌肉记忆。

为了避免造成错误的肌肉记忆,设计上如果用户单词输入错误则需要重新输入单词,尽可能确保用户维持正确的肌肉记忆。

软件也对需要机考英语的人群有一定的帮助。

For Coder

内置了程序员工作常用单词的词库,方便练习工作中常用的单词、提高输入速度。也内置了诸多语言的 API 的练习,帮助以程序员快速熟悉常用的 API,更多语言的 API 正在逐步添加中...

<div align=center> <img src="https://github.com/Realkai42/qwerty-learner/blob/master/docs/coder.png"/> </div> <br /> <br />

🛠 功能列表

词库

内置了常用的 CET-4 、CET-6 、GMAT 、GRE 、IELTS 、SAT 、TOEFL 、考研英语、专业四级英语、专业八级英语,也有程序员常见英语单词以及多种编程语言 API 等词库。 尽可能满足大部分用户对单词记忆的需求,也非常欢迎社区贡献更多的词库。 <br /> <br />

音标显示、发音功能

方便用户在记忆单词时,同时记忆读音与音标。

<div align=center> <img src="https://github.com/Realkai42/qwerty-learner/blob/master/docs/phonetic.jpeg"/> </div> <br /> <br />

默写模式

在用户完成一个章节的练习后,会弹出选项是否默写本章,方便用户巩固本章学习的单词。

<div align=center> <img src="https://github.com/Realkai42/qwerty-learner/blob/master/docs/dictation.png"/> </div> <br /> <br />

速度、正确率显示

量化用户输入的速度和输入的正确率,让用户有感知的了解自己技能的提升

<div align=center> <img src="https://github.com/Realkai42/qwerty-learner/blob/master/docs/speed.jpeg"/> </div> <br /> <br />

如何贡献

贡献代码

Call for Contributor 贡献准则

贡献词库

导入词典

运行项目

本项目是基于React开发的,需要 node 环境来运行。

手动安装

  1. 安装 NodeJS,参考官方文档
  2. 使用 git clone 下载项目到本地, 不使用 git 可能因为缺少依赖而无法运行
  3. 打开命令行,在项目根目录下,运行yarn install来下载依赖。
  4. 执行yarn start来启动项目,项目默认地址为http://localhost:5173/
  5. 在浏览器中打开http://localhost:5173/来访问项目。

脚本执行

对于 Windows 用户,可以直接执行 install.ps1 脚本,来一键安装依赖并启动项目。

  1. 打开 powershell,定位到项目根目录中的scripts目录
  2. 在命令行中,执行.\install.ps1
  3. 等待脚本完成。

备注 脚本依赖winget来安装 node,仅在 Windows 10 1709(版本 16299)或更高版本上受支持!

对于 MacOS 用户,可以直接执行 install.sh 脚本来一键安装依赖并启动项目

  1. 打开终端,并进入此项目文件夹
  2. 在命令行中执行 scripts/install.sh
  3. 等待脚本完成

此脚本依赖于 homebrew,请确保自己电脑上可以执行brew命令

🏆 荣誉

📕 词库列表

如果您需要背诵其他词库,欢迎在 Issue 中提出

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📗 API 词库

目前 API 相关词库主要依赖于社区贡献,如果您想贡献自己需要的 API 词库,建议参考 Issue #42 pr #67 贡献词典。

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🎙 功能与建议

目前项目处于开发初期,新功能正在持续添加中,如果你对软件有任何功能与建议,欢迎在 Issues 中提出

项目的进展与未来计划在 Issue 中详细介绍,内部也包含对未来功能的意见征询等,如果对 Qwerty Learner 的未来感兴趣,欢迎参与讨论。

如果你也喜欢本软件的设计思想,欢迎提交 pr,非常感谢你对我们的支持! <br /> <br />

🏄‍♂️ 贡献指南

如果您对本项目感兴趣,我们非常欢迎参与到项目的贡献中,我们会尽可能地提供帮助

在贡献前,希望您阅读 Issue #42 了解我们目前的开发计划,我们希望您能参与到"计划中"的工作亦或者 Issue 区 Label 为 "Help Wanted" 的工作,我们也非常欢迎您实现自己的想法。

如果您确定了想要参与的工作,希望在有基本进展后提交 draft pr,我们可以在 draft pr 上进行讨论,也有利于听取其他 collaborator 的意见。

再次感谢您对项目的贡献!🎉

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☕️ Buy us a coffe

非常感谢大家使用 Qwerty Learner, 目前该网站由三个人用业余时间在维护,我们希望在未来购买独立的域名(目前使用 vercel 部署),并购买服务器以方便国内用户访问与云同步存储数据。

如果您喜欢我们软件,非常感谢您对我们未来的支持!

<img src="https://github.com/Realkai42/qwerty-learner/blob/master/docs/alipay.png" width="200px"/>

👨‍💻 Contributors

<a href="https://github.com/Realkai42/qwerty-learner/graphs/contributors"> <img src="https://contrib.rocks/image?repo=Realkai42/qwerty-learner" /> </a>

🎁 大感谢

灵感来源

Keybr 以算法著称,功能非常完善的打字网站,根据用户输入每个字母的正确率与速度生成“伪英语”来帮助用户集中锻炼个别输入较慢的字母。并可以根据用户的输入记录生成完整的分析报告。

也是本项目的核心灵感来源,Keybr 更多针对英语为母语的用户。在我使用 Keybr 练习打字时,觉得虽然生成的伪英语能够练习输入不顺畅的个别字母,但并不能提升非母语用户对单词的掌握,于是有了本项目。

Typing Academy 非常优秀的打字练习网站 其优秀的 UI 风格,以及对速度、正确率的展示极大的影响了本项目的 UI 设计

react-code-game 一个非常酷的开源项目,使用 ts 实现,可以在练习打字的同时练习 js 内置 api,项目中添加代码 api 的想法便来源自此项目。 <br/><br/>

开源项目

React & CRA 完整和详细的文档对初学者非常友好,React 系的文档是我目前自学过程中读过最棒的文档,几乎解决使用中大部分问题。非常感谢 React 对开源世界的贡献,为我们搭建了很好的基础,让初学者也能构建非常棒的软件。

Tailwindcss 如果没有 tailwind,这个项目还有再拖一阵子,tailwind 的设计思路解决了 css 入门选手对写复杂 css 的恐惧,让新手以一个非常舒适的方式去设计 UI。 <br/><br/>

数据来源

字典数据来自于kajweb,项目爬取了常见的字典,也是这个项目让我看到了实现本项目的希望。

语音数据来源于有道词典开放 API,感谢有道的贡献让我们这种小项目也可以用上非常专业的发音资源,感谢有道团队以及考神团队为中国教育与中外交流做出的重要贡献。

JS API 来自于react-code-game ,感谢项目对 JS API 的爬取与预处理。 <br/><br/>

项目 Icon

感谢libregd提供图标设计,给项目贡献了多个好看的图标设计方案,同时也在项目的进行中提供了设计、建议、未来规划等诸多支持

感谢支持

感谢云谦大圣 在项目只有十几个 star 时关注了项目,给项目推进下去的动力。

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也感谢在项目初期跟我讨论 idea、提供建议并时不时 Push 一下我的朋友们,没有你们这个 idea 可能还得再拖一年(🐶

感谢 Pear Mini ,最开始跟我讨论 idea 给我项目支持,也是他的项目让我相信即使是一个学生的 idea 实现出来也可以很酷。 他的 Gossip 项目完全是 Next Generation Slides 级别的创意!

感谢 AZ,鼓励我把 idea 实现出来(虽然我还是拖了很久),他无与伦比的行动力影响了我。他是一个非常酷的 lib maker,写了很多非常棒的 python 库,例如中文语音识别的框架ASRFrame

感谢 Luyu Cheng,我认识的最酷的前端大佬,给项目与我的前端自学提供了无尽的帮助。在项目初期帮助我进行技术选型,在开发阶段帮我解决技术问题,为我不知道如何实现的 feature 提供技术思路,也为项目贡献了很多非常受欢迎的 feature。

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