VBDeepSeek: ein Open-Source-Tool zur Erstellung von Wortschatzmaterialien für die Klasse 4 mit DeepSeek

Allgemeine Einführung

"Vocabulary Book by DeepSeek" ist ein Open-Source-Projekt, das auf der Grundlage des großen Modells von DeepSeek entwickelt wurde und Englischlernenden helfen soll, den Wortschatz von College English Level 4 (CET-4) effizient zu beherrschen. Das Projekt wird auf GitHub gehostet und vom Entwickler vxiaozhi erstellt. Durch das Python-Skript in Kombination mit den leistungsstarken Sprachgenerierungsfunktionen von DeepSeek werden automatisch Vokabellernmaterialien generiert, die Wortbedeutungen, Wortstämme, Beispielsätze und Einprägungstechniken enthalten. Das Tool organisiert die Wörter in alphabetischer Reihenfolge, hat ein klares Ausgabeformat, unterstützt die Speicherung von JSON-Dateien und eignet sich für Schüler, Lehrer oder Selbstlerner. Der Projektcode ist offen und 80% oder mehr wird automatisch von DeepSeek generiert, was die innovative Anwendung von KI im Bildungsbereich widerspiegelt. Ganz gleich, ob Sie sich auf die 4. Klasse vorbereiten oder Ihren Wortschatz verbessern möchten, dieses Tool bietet eine praktische Lernunterstützung.

Funktionsliste

• Automatische Generierung von Vokabellernmaterial für Klasse 4DeepSeek: Ruft die DeepSeek-Schnittstelle auf, um Wortbedeutungen, Wurzelanalysen, Beispielsätze und Gedächtnistipps zu generieren.
• Alphabetische SpeicherungCET-4-Wörter in JSON-Dateien von A bis Z nach dem Anfangsbuchstaben aufteilen, einfach zu finden und zu verwalten.
• Hilfreiche BilderzeugungGenerierung wortbezogener mnemotechnischer Bilder durch Skripte zur Verbesserung des Gedächtnisses.
• ArtikelgeneratorVokabel-Lernartikel im Markdown-Format erzeugen, die mit einem Buchstaben beginnen und sich für Blogs oder die Organisation von Notizen eignen.
• Open-Source-UnterstützungDer vollständige Python-Code wird zur Verfügung gestellt, und es steht den Benutzern frei, die Funktionalität zu ändern oder zu erweitern.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

"Vocabulary Book by DeepSeek" ist ein auf Python basierendes Tool, das eine bestimmte Programmierumgebung benötigt, um zu laufen. Nachfolgend finden Sie die detaillierten Schritte zur Installation und Nutzung:

1. die Vorbereitung der Umwelt

• Installation von PythonVergewissern Sie sich, dass Python 3.8 oder höher auf Ihrem System installiert ist. Sie können es von der Python-Website herunterladen und installieren.
• Klonprojekt: Öffnen Sie ein Terminal oder eine Befehlszeile und geben Sie den folgenden Befehl ein, um das Projekt lokal herunterzuladen:

  git clone https://github.com/vxiaozhi/vocabulary-book-by-deepseek.git
  cd vocabulary-book-by-deepseek

• Installation von AbhängigkeitenDas Projekt benötigt mehrere Python-Bibliotheken. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um sie zu installieren:

  pip install -r anforderungen.txt
  

  wenn nichtAnforderungen.txtkann die Kernbibliothek manuell installiert werden:

  pip install requests openai pillow
  

• Konfigurieren der DeepSeek-API: DeepSeek-API-Schlüssel ist erforderlich. Nachdem Sie sich für ein DeepSeek-Konto angemeldet haben, erhalten Sie den Schlüssel auf der DeepSeek-Plattform und tragen ihn in den Abschnitt für den API-Aufruf in der Projektkonfigurationsdatei oder im Code ein.

2. die Nutzung der Hauptfunktionen

Das Projekt besteht aus zwei Kernskripten: dem Hilfswerkzeug für Wörter und dem Hilfswerkzeug für Bilder. Nachfolgend ist der detaillierte Arbeitsablauf dargestellt:

(1) Erstellen von Wortstudienmaterialien

• Wortdaten vorbereitenProjekte werden standardmäßig bereitgestellt.daten/et4/JSON-Dateien, sortiert nach den Buchstaben A-Z im Verzeichnis (z. B.A.json, undB.json). Jede Datei enthält eine Liste von Wörtern, die mit dem entsprechenden Buchstaben beginnen.
• Laufende Skripte::
  • Öffnen Sie ein Terminal und wechseln Sie in das Projektverzeichnis.
  • Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine Wortanalyse zu erstellen:

    python cet4_word_helper.py
    

  • Das Skript liest diedaten/et4/Die Wörter in der Liste werden verwendet, um Wortbedeutungen, Wortstämme, Beispielsätze und Gedächtnistipps über die DeepSeek-API zu generieren, und die Ergebnisse werden in derergebnis/cet4/JSON-Datei in dem Verzeichnis (z. B.A.json).
• Ergebnisse anzeigenJSON-Datei: Beispiel für die Struktur der generierten JSON-Datei:

  {
  "Wort": "aufgeben",
  "Bedeutung": "aufgeben",
  "root": "a-(verstärken) + bandon(kontrollieren)", "example".
  "example": "Er musste sein Auto im Schnee aufgeben.", "example": "Er musste sein Auto im Schnee aufgeben.
  "memory_tip": "Stellen Sie sich einen Mann vor, der sein kontrolliertes Auto im Schnee aufgibt."
  }
  

(2) Erzeugung mnemotechnischer Bilder

• Führen Sie das Skript zur Bilderzeugung aus::
  • Führen Sie den folgenden Befehl aus:

    python gen_words_img.py
    

  • Das Skript wird auf der Grundlage desergebnis/cet4/Die Wortdaten im Skript werden verwendet, um mnemonische Bilder zu erzeugen, die standardmäßig im angegebenen Verzeichnis gespeichert werden (Sie müssen den Ausgabepfad im Skript konfigurieren).
• Benutzerdefinierte EinstellungenModifikationgen_words_img.pyParameter, wie Bildgröße, Auflösung oder Stil, um sicherzustellen, dass Bilder erzeugt werden, die den Anforderungen entsprechen.

(3) Generierung von Vokabelartikeln

• Führen Sie das Skript zur Artikelerstellung aus::
  • Umsetzung:

    python gen_articles.py
    

  • Skript lesenergebnis/cet4/in der JSON-Datei und erzeugt 26 Markdown-Dateien (wie die2025-02-11-cet4-A.md), speichern aufergebnis/cet4_articles/Katalog.
• AusgabeformatJede Datei enthält Analysen von Wörtern mit Anfangsbuchstaben, die zum Lernen oder zum Austausch geeignet sind. Beispiel:

  ---
  Titel: "Stufe 4 Wortschatz - Wörter, die mit A beginnen"
  Datum: 2025-02-11
  ---
  ## aufgeben
  Etymologie: aufgeben
  Wurzel: a-(verstärken) + bandon(kontrollieren)
  例句：Er musste sein Auto im Schnee zurücklassen.
  Gedächtnistipp: Stellen Sie sich einen Mann vor, der sein kontrolliertes Auto im Schnee stehen lässt.
  

3. operationelle Überlegungen

• API-Schlüssel-SicherheitDeepSeek-API-Schlüssel sollten nicht direkt in Skripten kodiert werden; es wird empfohlen, Umgebungsvariablen zu verwenden, um sie zu speichern:

  export DEEPSEEK_API_KEY='Ihr Schlüssel'
  

• NetzanschlussStellen Sie sicher, dass das Netzwerk frei ist, wenn Sie das Skript ausführen, da es auf die DeepSeek-API angewiesen ist.
• Überprüfung des DateipfadsWenndaten/et4/vielleichtergebnis/cet4/Das Verzeichnis fehlt, Sie müssen die Konfiguration des Skriptpfads manuell erstellen oder anpassen.
• Erweiterte FunktionalitätDer Code kann nach Bedarf geändert werden, z. B. um die Unterstützung von Wörtern der Stufe 6 hinzuzufügen oder um das Ausgabeformat anzupassen.

4. die Bedienung von Sonderfunktionen

• StapeldateiGenerieren Sie Wortprofile für alle Buchstaben auf einmal, indem Sie das Hauptskript nur einmal ausführen.
• Bildgestütztes GedächtnisErstellte Bilder können in elektronische Notizen importiert oder ausgedruckt werden, um textbasiertes Lernen zu ergänzen.
• Artikel teilenMarkdown-Dateien können direkt für Blogbeiträge verwendet oder in Tools wie Notion importiert werden, um Studiennotizen zu organisieren.

Cline Einsatzstichwörter

Aufgabe1

Schreiben Sie eine cet4-Wortgedächtnis-Hilfe in Python, die Wortbedeutungen und -wurzeln analysiert, Beispielsätze liefert und einige effiziente Gedächtnistipps und -tricks bereitstellt. Die genauen Anforderungen sind wie folgt:
1. die Wörter sind im Verzeichnis data/cet4/ in alphabetischer Reihenfolge gespeichert, und zwar: A.json B.json ... Z.json
2. lesen Sie alle Wörter in jeder JSON-Datei im Verzeichnis data/cet4/ und rufen Sie die OpenAI-Schnittstelle für jedes Wort auf, um die Wortbedeutung, den Wortstamm, den Beispielsatz und die Informationen zur Merktechnik zu generieren.
Die generierten Wortinformationen werden im Verzeichnis result/cet4/ wie folgt gespeichert: A.json B.json ... Z.json

Aufgabe2

Schreiben Sie einen Wort-Mnemonik-Bild-Generator gen_words_img.py in Python 3.8, detaillierte Anforderungen sind wie folgt:
1. alle Wortinformationen in jeder JSON-Datei in jedem result/cet4/-Verzeichnis lesen, jede Wortinformation enthält 4 Felder: word, analysis, draw_explain, draw_prompt. 2. die replicate-Schnittstelle für jedes Wort aufrufen.
2. für jedes Wort die Replicate-Schnittstelle aufrufen (Implementierung der Schnittstelle in provider_replicate.py:replicate_run), um das Wortbild zu erzeugen.
3. die erzeugte Bilddatei wird im Verzeichnis result/cet4_imgs/ mit dem Dateinamenformat {erster_Buchstabe_des_Wortes}/{Wort}.jpg gespeichert. Wenn die entsprechende Bilddatei bereits existiert, wird die Erzeugung dieser Bilddatei übersprungen.
4. vorausgesetzt, dass alle abhängigen Bibliotheken installiert wurden.

Aufgabe3

Verwenden Sie Python 3.8, um einen Artikelgenerator, gen_articles.py, zu schreiben, der eine Datei für jeden der 26 Buchstaben des Alphabets erzeugt, insgesamt 26 Dateien, mit Dateinamen im Format 2025-02-11-cet4-{Buchstabe}.md, und der Inhalt jeder Datei ist wie folgt zusammengesetzt:
"""
---
Layout: post
title: "Stufe 4 Wortschatz - Wörter, die mit {Buchstabe} beginnen"
subtitle: "Stufe 4 Vokabeln - Wörter beginnend mit {Buchstabe}"
Datum: 2025-02-11
Verfasser: "vxiaozhi"
Katalog: wahr
tags:: Englisch
- cet4
- cet4
---

{{ für alle Wörter, die mit einem Buchstaben beginnen}}
## Wort
{Wort.Analyse}
{{end}}
"""
wobei wort.analyse durch Lesen von result/cet4/{buchstabe}.json erhalten wird, result/cet4/{buchstabe}.json speichert Informationen über alle Wörter, die mit {buchstabe} beginnen, und wenn result/cet4/{buchstabe}.json nicht existiert, wird die Erzeugung der Datei übersprungen, die diesem wird die entsprechende Datei des Buchstabens erzeugt.
Weitere Beschränkungen sind wie folgt:
1, 2025-02-11-cet4-{letter}.md wird im Verzeichnis result/cet4_articles gespeichert.
2、Python verwendet Version 3.8.
3、Es wird davon ausgegangen, dass alle Python-Abhängigkeitsbibliotheken installiert wurden.