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# 詞彙學習關卡系統設計分析
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## 📋 報告資訊
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- **日期**: 2025-09-08
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- **分析師**: Claude AI
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- **專案**: Drama Ling 詞彙學習平台
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- **報告類型**: 系統設計分析
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## 🎯 分析目標
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深度分析 Drama Ling 詞彙學習關卡系統的設計,對比當前實現與API規格的差距,評估技術複雜度並提供具體實現建議。
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## 📊 分析結果
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### 1. 當前狀況概覽
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#### Flutter 移動端現況
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- **基礎框架**: Flutter 專案已建立,使用 Riverpod 狀態管理
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- **路由系統**: 使用 GoRouter,但詞彙練習頁面(/vocabulary)僅有佔位符
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- **學習模組**: 僅有 HomeScreen,顯示學習統計但無實際功能
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- **詞彙系統**: 完全缺失,無相關 Dart 檔案或資料模型
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#### API 規格完整度
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- **詞彙 API**: 完整設計,包含學習階段、間隔複習、熟悉度練習
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- **學習內容 API**: 場景管理、分類系統、學習路徑完整定義
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- **資料庫架構**: 完整的詞彙銀行和用戶進度表設計
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- **遊戲化機制**: 關卡進度、成就系統、排行榜全面規劃
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### 2. 實現差距分析
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#### 關鍵差距識別
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**🚨 Critical Gap - 核心詞彙系統完全缺失**
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- Flutter 端無任何詞彙相關的資料模型、服務或UI組件
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- 路由中的 `/vocabulary` 僅返回佔位文字
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- 缺乏詞彙進度追蹤、複習排程等核心功能
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**⚠️ High Priority Gap - 學習階段系統**
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- API 定義了3階段學習系統(recognition/familiarity/dialogue_application)
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- Flutter 端完全無此概念的實現
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- 缺乏階段間的流程控制和進度管理
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**⚠️ High Priority Gap - 間隔複習系統**
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- API 詳細定義了 Spaced Repetition 算法
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- Flutter 端無複習排程功能
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- 缺乏複習提醒和自動排程機制
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**⚠️ Medium Priority Gap - 遊戲化整合**
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- 關卡系統、星級評價、進度追蹤等機制未實現
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- 成就系統、排行榜等遊戲化元素缺失
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- 無詞彙學習專屬的遊戲化獎勵機制
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### 3. 核心組件分析
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#### 詞彙學習關卡系統核心組件
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**📚 詞彙資料層 (Data Layer)**
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- **VocabularyModel**: 詞彙基本資訊(word, phonetic, definition, translation)
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- **UserVocabularyProgress**: 用戶詞彙掌握進度和複習狀態
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- **LearningStage**: 學習階段狀態管理(recognition→familiarity→dialogue)
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**🎮 關卡管理層 (Level Management)**
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- **VocabularyLevel**: 詞彙關卡基礎結構
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- **LevelProgression**: 關卡解鎖和進度控制
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- **StageController**: 三階段學習流程管理
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- **ReviewScheduler**: 間隔複習排程管理
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**📱 UI 組件層 (UI Components)**
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- **VocabularyLevelScreen**: 關卡選擇主畫面
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- **RecognitionExercise**: 詞彙認識練習組件
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- **FamiliarityExercise**: 詞彙熟悉練習組件
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- **ProgressIndicator**: 學習進度視覺化組件
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- **ReviewCard**: 複習卡片組件
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**⚡ 服務層 (Service Layer)**
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- **VocabularyService**: 詞彙相關 API 呼叫
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- **SpacedRepetitionEngine**: 間隔複習算法實現
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- **ProgressTracker**: 學習進度計算和統計
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- **NotificationService**: 複習提醒推播
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### 4. 遊戲化整合分析
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#### 與現有遊戲化機制的整合點
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**🏆 關卡進度系統整合**
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- **13階段學習架構**: 詞彙學習融入既有的階段化學習路徑
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- **星級評價系統**: 詞彙練習獲得1-3星評價,影響整體進度
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- **順序解鎖機制**: 必須完成詞彙認識才能進入熟悉度練習
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**💎 成就與獎勵系統**
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- **詞彙專屬成就**: 詞彙新手、詞彙達人、複習專家等專門徽章
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- **雙重通關條件**: 詞彙正確使用+劇情任務完成的組合成就
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- **統一獎勵貨幣**: 獲得鑽石💎和閃電能量⚡作為學習獎勵
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**⚡ 命條生命系統**
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- **命條消耗**: 詞彙練習答錯時扣除命條
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- **學習門檻**: 命條不足時無法繼續練習
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- **策略性學習**: 鼓勵謹慎學習而非盲目嘗試
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**📊 排行榜競爭**
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- **詞彙掌握排行**: 基於已掌握詞彙數量的好友排名
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- **複習連續天數**: 連續複習天數的競爭機制
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- **學習效率評比**: 詞彙掌握速度和準確率的綜合排名
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**🎫 特殊挑戰整合**
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- **限時詞彙挑戰**: 300秒內完成指定詞彙練習
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- **時光詞彙關卡**: 使用時光卷重新練習未掌握的詞彙
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- **詞彙競技場**: 與好友進行詞彙對戰模式
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### 5. 技術複雜度評估
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#### 實現難度分析
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**🔴 High Complexity (高複雜度)**
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1. **間隔複習算法實現**
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- 複雜度: ⭐⭐⭐⭐⭐
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- 需要實現 Spaced Repetition 算法邏輯
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- 涉及用戶記憶曲線建模和個性化調整
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2. **多階段學習流程管理**
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- 複雜度: ⭐⭐⭐⭐
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- 三階段間的狀態轉換和條件檢查
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- 複雜的進度同步和資料一致性維護
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**🟡 Medium Complexity (中複雜度)**
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3. **詞彙練習UI組件系統**
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- 複雜度: ⭐⭐⭐
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- 多種練習類型的UI設計(選擇題、拼寫、配對等)
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- 動畫效果和互動反饋機制
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4. **遊戲化整合**
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- 複雜度: ⭐⭐⭐
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- 與既有成就、排行榜系統的協調
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- 獎勵發放和進度更新的同步
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**🟢 Low Complexity (低複雜度)**
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5. **基礎詞彙資料模型**
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- 複雜度: ⭐⭐
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- 標準的 CRUD 操作和資料結構定義
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6. **關卡選擇界面**
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- 複雜度: ⭐⭐
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- 基本的列表和卡片UI組件
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#### 開發時間預估
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- **階段1**: 基礎架構(2-3週)
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- **階段2**: 核心功能(4-5週)
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- **階段3**: 遊戲化整合(2-3週)
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- **階段4**: 優化和測試(1-2週)
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- **總計**: 9-13週
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## 🔍 關鍵發現
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### 重要發現
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**🎯 發現1: API設計極為完整,Flutter實現嚴重滯後**
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- API規格包含完整的詞彙學習生命週期設計
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- Flutter端僅有基本框架,核心功能完全空白
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- 存在巨大的實現落差,需要大量開發工作
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**⚙️ 發現2: 三階段學習系統設計先進但複雜**
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- recognition → familiarity → dialogue_application 的漸進式學習設計符合語言學習規律
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- 每階段有明確的完成標準和解鎖條件
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- 實現需要複雜的狀態管理和流程控制
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**🤖 發現3: 間隔複習算法是核心技術挑戰**
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- Spaced Repetition 算法需要精確的數學計算
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- 涉及個人化記憶曲線建模
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- 是整個詞彙學習系統的技術核心
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**🎮 發現4: 遊戲化機制已準備就緒**
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- 現有的成就、排行榜、命條系統設計完善
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- 可以直接整合詞彙學習功能
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- 提供完整的激勵機制支持
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**📊 發現5: 資料架構支持完整**
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- 資料庫設計包含完整的詞彙銀行和用戶進度追蹤
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- 支持複雜的學習統計和分析功能
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- 為高階功能實現提供堅實基礎
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## 💡 實現建議
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### 架構設計建議
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#### 🏗️ 分層架構設計
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┌─ UI Layer (Screens & Widgets)
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│ ├─ VocabularyLevelScreen
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│ ├─ RecognitionExerciseWidget
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│ └─ FamiliarityExerciseWidget
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├─ State Management (Riverpod Providers)
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│ ├─ vocabularyLevelProvider
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│ ├─ learningProgressProvider
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│ └─ reviewScheduleProvider
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├─ Domain Layer (Models & Logic)
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│ ├─ VocabularyModel
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│ ├─ LearningStageModel
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│ └─ SpacedRepetitionEngine
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└─ Data Layer (Services & Repositories)
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├─ VocabularyRepository
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├─ LearningProgressRepository
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└─ ReviewScheduleRepository
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#### 🎯 核心實現策略
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**1. MVP優先策略**
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- 先實現基本的詞彙認識練習
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- 簡化間隔複習算法為固定間隔
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- 延後複雜的個性化功能
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**2. 模組化開發**
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- 每個學習階段獨立開發和測試
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- 練習類型採用策略模式設計
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- 遊戲化功能作為插件式添加
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**3. 資料同步策略**
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- 實現本地快取機制應對網路問題
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- 使用樂觀鎖定處理並發更新
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- 設計資料同步衝突解決機制
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#### 🔧 技術選型建議
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**狀態管理**: 使用 Riverpod 配合 AsyncNotifier
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**本地存儲**: Hive 或 SQLite 用於複習排程快取
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**網路請求**: Dio 配合 Retrofit 自動生成 API 客戶端
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**動畫效果**: Flutter Animations 搭配 Rive 製作互動動畫
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**推播通知**: Flutter Local Notifications 用於複習提醒
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## 📈 優先級建議
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### 開發階段規劃
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#### 🥇 Phase 1: 基礎架構 (優先級: 🔥 Critical)
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**時程**: 2-3週
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**目標**: 建立詞彙學習的基本框架
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- [ ] 詞彙資料模型設計和實現
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- [ ] 基本的詞彙API客戶端實現
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- [ ] 詞彙列表和詳情頁面UI
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- [ ] 簡單的認識練習功能
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- [ ] 本地進度存儲機制
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#### 🥈 Phase 2: 核心學習功能 (優先級: ⚠️ High)
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**時程**: 4-5週
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**目標**: 實現完整的三階段學習系統
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- [ ] 三階段學習流程控制
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- [ ] 熟悉度練習多種題型實現
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- [ ] 基礎間隔複習算法
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- [ ] 學習進度追蹤和統計
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- [ ] 複習排程管理
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#### 🥉 Phase 3: 遊戲化整合 (優先級: ⚠️ High)
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**時程**: 2-3週
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**目標**: 與現有遊戲化系統完整整合
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- [ ] 詞彙學習關卡系統
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- [ ] 成就和獎勵機制整合
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- [ ] 命條消耗規則實現
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- [ ] 排行榜詞彙項目添加
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- [ ] 限時挑戰模式
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#### 🏅 Phase 4: 高級功能 (優先級: 📝 Medium)
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**時程**: 3-4週
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**目標**: 實現個性化和高級功能
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- [ ] 智能間隔複習算法
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- [ ] 個性化學習建議
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- [ ] 詳細學習統計分析
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- [ ] 社交學習功能
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- [ ] 離線模式支持
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#### 🔧 Phase 5: 優化和完善 (優先級: 📝 Low)
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**時程**: 2-3週
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**目標**: 性能優化和用戶體驗提升
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- [ ] 性能優化和記憶體管理
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- [ ] 動畫效果和視覺回饋
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- [ ] 錯誤處理和異常恢復
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- [ ] 無障礙功能支持
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- [ ] 多語言本地化
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### 🚀 快速啟動建議
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**Week 1 Quick Start**:
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1. 建立 VocabularyModel 和基本API服務
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2. 實現簡單的詞彙列表畫面
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3. 建立基本的選擇題練習組件
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4. 整合到現有的路由系統
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**Week 2-3 MVP**:
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1. 完成詞彙認識階段的完整流程
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2. 添加基本的進度追蹤
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3. 實現與遊戲化系統的基本整合
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4. 提供可用的詞彙學習功能
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## 🚨 風險評估
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### 技術風險
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**🔴 高風險**
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1. **間隔複習算法複雜度**
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- **風險**: 算法實現錯誤導致復習效果不佳
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- **影響**: 核心學習功能失效
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- **緩解**: 採用經過驗證的開源算法,分階段實現
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2. **多平台狀態同步問題**
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- **風險**: 學習進度在不同設備間不一致
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- **影響**: 用戶體驗嚴重受損
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- **緩解**: 實現強一致性同步機制,添加衝突解決策略
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**🟡 中風險**
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3. **性能問題**
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- **風險**: 大量詞彙資料導致應用卡頓
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- **影響**: 用戶體驗下降
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- **緩解**: 實現資料分頁載入和智能快取
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4. **UI複雜度管理**
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- **風險**: 多種練習類型的UI維護困難
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- **影響**: 開發效率降低,bug增多
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- **緩解**: 採用組件化設計,建立設計系統
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### 產品風險
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**🟡 中風險**
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5. **學習效果不如預期**
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- **風險**: 三階段學習設計可能過於複雜
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- **影響**: 用戶流失,學習效果差
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- **緩解**: 進行用戶測試,準備簡化方案
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6. **遊戲化平衡問題**
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- **風險**: 遊戲化機制可能干擾學習專注
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- **影響**: 本末倒置,學習效果不佳
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- **緩解**: 提供遊戲化開關,設計專注學習模式
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### 時程風險
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**🟡 中風險**
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7. **開發時間超期**
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- **風險**: 功能複雜度超出預期
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- **影響**: 延遲上線,影響整體專案進度
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- **緩解**: 採用 MVP 策略,準備功能裁減方案
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### 風險應對策略
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**🛡️ 總體策略**
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- **階段性交付**: 每個Phase都有可用的功能交付
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- **技術預研**: 提前驗證關鍵技術實現
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- **用戶驗證**: 早期進行小範圍用戶測試
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- **備用方案**: 為高風險功能準備簡化版本
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- **監控機制**: 建立性能和錯誤監控系統
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## 📚 參考文檔
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- Flutter 專案結構分析
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- API 規格文檔
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- 遊戲化機制設計文檔
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*本報告由 Claude AI 於 2025-09-08 自動生成* |