shenleiandClaude Opus 4.8
febfd30f49
课程内容 - 重写全部 21 个 A1 单元的听读材料，把本单元理解词织进听/读文本， 单元内理解词复现率从约 20% 提升到约 77%（各单元 56–96%）。 - 修正 U01 房间号与机场大巴同为 thirty 的撞车（改为 17/30/40）。 - 校验器容差按级别读取（A1 为 8%），materials 覆盖率、字数、 选项子串等校验全部通过；course_content_test 通过。 黑夜模式 - app_theme 拆分明/暗两套调色板，AppColors 随亮度切换； main 用 theme/darkTheme/themeMode + builder 镜像已解析亮度； 主题偏好持久化到快照；进度页新增“外观主题”切换。 文档 - COURSE-PACK-JSON.md 更新 A1 词池覆盖（840/933）与材料复现约定。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2.1 KiB
2.1 KiB
分级数据来源
课程内容包（assets/courses/）的词汇等级、语法等级和词池都依据这里锁定的两份文件。更换版本须新建等级 stageVersion，并重新运行 tool/courses/build_word_pools.py 与 tool/courses/validate.dart。
| 文件 | 数据 | 版本 | SHA-256 |
|---|---|---|---|
cefrj-vocabulary-profile-1.5.csv |
CEFR-J Vocabulary Profile | 1.5 | b0dd3c635f1c9a4fdf1490c7e5b7c48e8bbe55b652ad0c9860a95f98e10ae498 |
cefrj-grammar-profile-20180315.csv |
CEFR-J Grammar Profile | 20180315 | 94953af376c1336166257e56c78d2139697b40ad8cf6f1235d8f9e89c2efc428 |
下载地址
- 仓库：https://github.com/openlanguageprofiles/olp-en-cefrj，提交
d4e45b75b38f27b30dfc5c44d8c571aec7e7092f（2020-03-25），master分支中的同名文件，未做修改。 - 下载日期：2026-09-17。
- 原始发布页：http://www.cefr-j.org/download.html
同一仓库中的 octanove-vocabulary-profile-c1c2-1.0.csv（CC BY-SA 4.0）目前没有导入。
许可（仓库 README 原文）
CEFR-J vocabulary and grammar profile datasets can be used for research and commercial purposes with no charge, provided that you cite the dataset properly. The copyright belongs to Tono Laboratory at TUFS (Tokyo University of Foreign Studies). Neither CEFR-J nor Open Language Profiles is responsible or liable for any inaccuracies in the dataset or any damage resulting from using the dataset.
引用方式
应用内“关于/数据来源”和内容包 meta.sources 须注明：
- The CEFR-J Wordlist Version 1.5. Compiled by Yukio Tono, Tokyo University of Foreign Studies. Retrieved from http://www.cefr-j.org/download.html on 1/20/2020.
- The CEFR-J Grammar Profile Version 20180315. Retrieved from http://www.cefr-j.org/download.html on 1/20/2020.
（上面的检索日期是 Open Language Profiles 仓库从 CEFR-J 官网取得数据的日期。）
派生数据
../pools/{a1,a2,b1}-word-pool.csv：由build_word_pools.py按《学习引擎规格》5.4 生成的等级词池。分类（通用/日常/旅行/工作/学校与学术/其他）是离线草稿，尚未经用户抽样审核。