Papyrus 是一款专注于高强度模型记忆的极简、高效、全键盘驱动的AI Agent驱动暗记（SRS）复习引擎。
“大道至简。”
- 🚀 极简交互：全流程键盘驱动，无需触碰鼠标，助你进入深度复习的“心流”状态。
- 🧠 智能调度：内置基于艾宾浩斯遗忘曲线逻辑的简化间隔复习算法，根据掌握程度自动安排下一次复习时间。
- 📦 轻量便携：单文件
.exe运行，零依赖，数据本地化存储于Papyrusdata.json，隐私安全。
| 按键 | 动作 | 效果 |
|---|---|---|
| Space (空格) | 揭晓答案 | 展开卷轴，查看“卷尾”内容 |
| 1 | 忘记 | 标记为不熟悉，短期内高频重现 |
| 2 | 模糊 | 标记为不确定，稍后再次复习 |
| 3 | 秒杀 | 记忆极其稳固，复习间隔线性翻倍 |
准备一个 UTF-8 编码的 .txt 文件，格式如下：
模型场景或问题 A === 核心扳机或答案 A
模型场景或问题 B === 核心扳机或答案 B
提示：每组卡片通过 === 分隔，组与组之间建议空一行以保持清晰。
前往 Releases 页面，下载最新版本。
- 解压下载的
.zip文件到任意文件夹。 - 双击
Papyrus.exe即可启动。
注意： 请勿将
.exe单独移动到其他地方运行，否则程序将无法加载图标或读取之前的复习进度（仅限v1.0.0版本）。
点击侧边栏的 "⚙️ 设置" 按钮，输入你的 API Key：
- OpenAI: 在 https://platform.openai.com/api-keys 获取
- Anthropic: 在 https://console.anthropic.com/ 获取
- Ollama: 本地运行，无需API Key
# 安装 Ollama # 下载: https://ollama.ai # 拉取模型 ollama pull llama2
AI将使用工具调用进行卡片的添加，编辑，删除等操作
仅保留聊天功能
在设置中可以调整：
- Temperature: 控制创造性（0-2，越高越随机）
- Max Tokens: 最大回复长度
AI配置保存在 data/ai_config.json，包含：
- API密钥
- 模型选择
- 参数设置
- API费用: OpenAI和Anthropic按使用量收费，建议设置预算
- 本地模型: Ollama完全免费，但需要较好的硬件
- 网络: 云端API需要稳定的网络连接
- 隐私: 本地模型数据不会上传，云端API会发送问题内容
- 检查是否安装了
requests库 - 查看控制台错误信息
- 检查API Key是否正确
- 检查网络连接
- 确认API额度是否充足
- 确认Ollama服务是否运行
- 检查端口是否为 11434
- 尝试:
ollama serve
- 开发模式: 本人为主，AI辅助(Cluade Sonnet 4.6,Gemini 3.0 Pro)
- 语言: Python 3.8 (Tkinter)
- 工程化: 采用
PyInstaller封装，处理了sys._MEIPASS资源路径兼容性。 - 开源协议: MIT License
- 鸣谢: 图标素材来源于 Minecraft Wiki (Mojang Studio)。
其实这个作品的诞生过程没有那么理想和伟大。
为什么要做这个呢？有一天我在搞AI学习，下了个Anki准备背记知识点，下完发现这玩意要检查更新，更新要连服务器，我死活连不上。
这时候发现Gemini在旁边呢，让它给我写一个吧，然后写了写调了调，就拿去用了。
其实我本来没想发这个东西的，为啥还是发了呢？
昨天我用上好久没上的号给女朋友点star，github把我识别成机器人，把我的活动下了。我火大啊，我自己用AI，我自己又不是AI，为了证明我不是AI，刚好手里有这个，就改了改放上来了。
小故事讲完了，今天都初六了，过会都天亮了。苦逼学生，哎，只能在这发发牢骚。
我很喜欢一句话：知识使人自由(Veritas vos liberabit)，与各位大佬共勉，这是我的第一个开源项目，望大佬们多多海涵。
就当是拜个晚年吧。 祝你在新的一年，手持知识之利刃，刺破黑夜之墟，直捣黎明之境。