IELTS Reading Review 雅思阅读复盘

核心用法

IELTS Reading Review 是一套闭环复盘工作流，将用户做完的雅思阅读真题转化为结构化数据（JSON），通过 saveReview API 入库后，由后端 review.html 模板统一渲染成在线复盘页面。

标准流程：接收用户输入（截图/文字答案）→ 逐题比对 → 生成 v4.0 JSON（含成绩、错题分析、词汇、同义替换）→ saveReview 入库 → getReviews 回查确认 → 输出线上链接。

关键设计：

• 不再生成独立 HTML：后端模板统一渲染，避免文件碎片化
• 强制入库铁律：任何复盘必须走完「生成 JSON → API 入库 → 回查确认」闭环，文字分析-only 视为失败
• 双模式运行：「作者模式」完整 SSH 部署链路；「客户端模式」仅 HTTPS 入库，禁止触碰服务器
• 批量导入：支持自动扫描历史复盘文件夹， legacy HTML/MD/图片 转 JSON

JSON 结构亮点：

• wrongQuestions[].rejectedOptions[]：选择题/判断题排除错误选项的逐条理由，前端红框渲染
• answers[] 全量对照表：每题用户答案、正确答案、结果状态
• problems[] 错误模式归类：18 类错误分类（TFNG 混淆、过度推理、Summary 未回原文等）
• vocabulary[] + synonyms[]：联动词库系统，点击词卡展开释义、例句、近反义词

显著优点

1. 数据结构化彻底：从「聊天记录」升级为「可查询、可统计、可视化」的数据资产，支持进度趋势图、错题本、词汇本聚合
2. 复盘闭环强制化：v5.5.1 「最高铁律」+「四道 Gate」机制，从制度层面消灭「只分析不入库」的历史遗留问题
3. 双模式安全隔离：客户端模式通过 HTTPS + Token 入库，完全屏蔽 SSH/SCP/systemctl 等危险操作，避免误触生产环境
4. 批量处理能力：scan-legacy-reviews.js 自动发现历史笔记，支持 60+ 文件批量转换，降低存量数据迁移成本
5. 前端体验统一：后端模板渲染保证所有复盘页面风格一致，支持词卡弹窗、同义替换高亮、错误分类标签云

潜在缺点与局限性

1. 依赖外部服务：入库、渲染、词库查询均依赖 tuyaya.online 后端，离线环境完全不可用
2. 配置门槛不低：作者模式需要 SSH 密钥、Cloudflare Tunnel 配置；客户端模式需要手动从浏览器 DevTools 提取 Token
3. 版本同步风险：v5.1+ 引入三道防线，但历史版本遗漏更新仍可能导致「本地副本陈旧 → 流程不一致」
4. C21+ 新书扩展成本：预置数据仅到 C20，新书需手动扩展 answer-key 和 bilingual_data
5. 图片 OCR 兜底弱：批量导入时截图解析依赖外部 OCR，识别失败时回退到「让用户补答案」

适合人群

• 雅思考生：需要系统性追踪阅读错题、识别薄弱题型、可视化进步曲线
• 雅思教师/陪练：为学生批量生成复盘报告，统一数据格式便于横向对比
• 作者机用户：有 SSH 权限的维护者，负责词库更新、后端部署、新书扩展

常规风险

| 风险场景 | 后果 | 缓解措施 |

|---------|------|---------|

| `saveReview` 漏调或失败 | 复盘只在聊天里存在，Dashboard 看不到 | v5.5.1 强制 Gate 3 `getReviews` 回查 |

| `dict_full.json` 缺词 | 词卡点击无响应，用户体验崩坏 | Step 7a 强制词库覆盖校验 |

| 大文件 split 传输 | 文件损坏、拼合错乱 | 改用 `gzip -c \| ssh gunzip` 流式传输 |

| 客户端模式越权 SSH | 误触生产环境，数据安全风险 | Step 0a 模式检测 + 7-Client 红线明确禁止 |

| 旧版本 JSON 字段名错误 | `answers[]` 渲染异常 | v4.0 明确字段名规范（`my`/`correct`/`result`） |

版本演进要点

• v5.5.1（2026-06-01）：新增 rejectedOptions[] 字段；最高铁律 + 四道 Final Gate 防假完成
• v5.0（2026-05-11）：服务端预置 C4-C20 answer-key + bilingual_data，部署清单从 5 个文件缩减到 4 个
• v4.0（2026-04-28）：彻底废弃独立 HTML 生成，全部走 JSON + 后端模板渲染
• v3.9.0：引入 saveReview API 入库、词库覆盖校验、版本自动检查

核心用法

IELTS Reading Review Skill 是一款专为雅思阅读备考设计的结构化数据生成工具。用户只需发送做题截图或答案记录，Skill 即可自动识别错题、分析错因，并生成符合 v4.0 标准的 JSON 复盘数据。完整流程包括：识别题目来源（剑X TestX PassageX）→ 比对答案 → 生成错题分析 → 结构化 JSON 输出 → 通过 saveReview API 或 batchImport 入库 → 线上 review.html 模板渲染查看。

Skill 支持两种运行模式：作者模式（具备 SSH 部署权限，可维护词库和服务器文件）和客户端模式（仅通过 HTTPS API 入库，适合普通用户）。触发关键词包括"雅思复盘""帮我复盘阅读""分析错题""进步趋势"等，也支持批量导入历史笔记的自动扫描模式。

显著优点

1. 闭环数据流：从截图识别到线上可视化一气呵成，JSON 数据一次生成多端复用（Web 复盘页、进度趋势图、词汇本、错题本）
2. 专业错题分析体系：内置 18 类错误分类 taxonomy，覆盖 TFNG 混淆、同义替换失败、Summary 定位错误等典型雅思阅读陷阱
3. 双模式灵活部署：作者模式支持完整 SSH 部署链路（词库维护、服务器文件管理）；客户端模式仅需环境变量 Token 即可通过 HTTPS 入库，降低使用门槛
4. 批量历史迁移：自动扫描常见目录发现历史复盘文件，支持 HTML/MD/图片多格式解析，一键转为结构化 JSON
5. 版本强制管控：Step 0 自动版本检查 + Step 8 Final Gate 四道强制校验（生成 JSON → 调 API → 回查入库 → 输出链接），杜绝"只写文字分析不上传"的历史问题

潜在缺点与局限性

1. 服务端依赖性强：核心功能依赖 tuyaya.online 自有服务，若服务不可用则复盘数据无法入库展示；C4-C20 答案库和双语数据虽服务端预置，但 C21+ 新书需手动扩展
2. 客户端模式功能受限：普通用户无法维护词库（dict_full.json）、无法上传 JSON 文件到服务器（仅入库数据库），导致 review.html 详情页可能 404
3. 截图识别准确率边界：多平台（雅思哥、小站雅思、新东方等）UI 标记规则各异，模糊截图仍需人工确认
4. Token 持久化安全风险：客户端模式将 10 年有效期 Token 写入 ~/.zshrc，共享机器存在泄露隐患
5. 英语备考工具的中文生态：界面和复盘报告以中文为主，对纯英文环境用户不够友好

适合的目标群体

• 雅思考生：正在刷剑 4-20 真题，需要系统化追踪错题模式、词汇积累和进步趋势
• 备考督学场景：家长/老师可通过 Web 端查看学生历史复盘数据，监督学习进度
• 历史笔记数字化：积累了大量纸质或零散电子笔记的老考生，需要批量整理为结构化数据
• 技术向用户：愿意配置 SSH 或环境变量，追求完整功能体验的作者模式用户

使用风险

| 风险类型 | 说明 | 缓解建议 |

|---------|------|---------|

| **供应链安全** | 自动更新机制（`--auto` 参数）可能执行远程代码 | 更新前审查变更，或禁用 auto-update hook |

| **隐私泄露** | 匿名统计上报（可关闭）、Token 持久化到 shell 配置 | 设置 `SKILL_NO_TELEMETRY=1`，限制 ~/.zshrc 权限为 600 |

| **目录扫描** | 批量导入时自动扫描 Documents/Desktop/Downloads 等目录 | 使用 `--auto` 时确认扫描结果，或指定精确目录 |

| **服务可用性** | 依赖 tuyaya.online API，个人维护服务稳定性有限 | 定期本地备份 JSON 文件，不唯一依赖线上 |

| **网络传输** | 大文件（dict_full.json ~6MB）需 gzip 流传输，操作不当易失败 | 严格遵循 v5.0 后文档，禁止 split 分块 |

整体而言，这是一款功能专业、流程严谨的雅思备考辅助工具，适合对数据化复盘有强需求的考生，但需理解其"个人开发者 + 自有服务"的边界条件。