ReadRay

把真实阅读变成可解释、可积累、可复习的英语学习过程。

产品预览 · 核心能力 · 本地开发 · 项目状态

ReadRay 是一个 Windows 优先、本地数据优先的英语学习 Agent。它从用户正在阅读、对话和写作的真实内容出发，提供划词解释、快捷查询、Quick AI、写作辅助、学习记忆与复习闭环，并把分散的查询逐步沉淀为可追溯的个人学习记录。

它不是一个独立于工作流之外的单词本：用户可以在支持 Windows UI Automation 的应用中选中内容，直接获得解释；也可以回到主应用继续写作、检索历史记录和复习真正遇到过的表达。

产品预览

划词查询

在正在使用的 Windows 应用中选中单词、短语、句子或段落，ReadRay 会根据内容类型生成相应的解释卡。段落解释保留原文、翻译和关键表达；单词查询提供词性、音标、语境释义、搭配、近义辨析与例句。

在 Obsidian 中解释真实阅读段落	在 Codex 中查询单词的上下文含义

快捷查询与 Quick AI

通过全局快捷键唤起轻量浮窗。直接输入单词可快速查询；按 Tab 切换到 Quick AI 后，可以继续进行英语学习、写作、翻译或通用问答。浮窗与主应用会话相互隔离，同时共享统一的桌面生命周期与安全存储边界。

快捷查询：释义、搭配、辨析和例句	Quick AI：支持流式输出的独立多轮对话

主应用：今天、写作、记忆与复习

ReadRay 主应用把查询之后的学习过程连接起来：今天页汇总本机当天的学习动态并提供常用入口；写作页提供与当前文章和选区相关的反馈；记忆页统一检索真实学习记录并保留来源；复习页从这些记录生成可追溯的复习卡片。

今天：查看当天学习概况并快速返回最近内容	写作：围绕文章与当前选区获得写作反馈

写作支持文章新建、搜索、自动保存、全文检查、选区问答、修改差异对比以及完成版本管理；写作辅助会结合当前段落给出表达简化、相关词组和后续写作方向。

记忆：按单词、短语、句子和段落检索学习记录	复习：从真实学习记录生成带来源的复习卡片

核心能力

• 上下文解释：通过 Windows UI Automation 获取选区与必要上下文，为单词、短语、句子和段落生成不同结构的解释卡。
• 快捷查询：无需切换当前应用，通过全局快捷键完成主动单词查询和轻量问答。
• Quick AI：支持多轮会话、流式输出、停止、重试、历史恢复和受控 Markdown 渲染。
• 写作闭环：围绕真实文章提供自动保存、全文检查、选区问答、差异确认和版本管理。
• 学习记忆：使用本地 SQLite 保存并检索可追溯的学习事件，不以演示 fixture 代替正式数据。
• 复习闭环：根据真实学习记录生成复习 Feed，支持提示、揭晓、记得/忘了、撤销、来源追溯和卡片质量反馈。
• Windows 桌面体验：支持系统托盘、单实例、隐藏启动、主窗口恢复、全局快捷键、开机启动与安全退出。
• 个性化外观：支持界面字体、学习内容字体、字号与主题设置，并在多窗口之间保持一致。

数据与隐私

ReadRay 采用本地数据优先的设计：

• 学习记录、文章、会话和非敏感设置保存在本机 SQLite 数据库中。
• DeepSeek API Key 保存在 Windows Credential Manager，不写入 SQLite、数据库备份或普通日志。
• 数据库备份不包含 API Key。
• 浏览器预览使用的 fixture 与正式 Tauri 数据路径隔离。
• 只有在调用解释、Quick AI 或写作辅助时，完成当前请求所需的内容才会发送给模型服务。

技术架构

正式功能遵循 Page -> Service -> Repository -> typed Rust command。React 页面不直接访问 SQLite，也不直接调用模型；异步结果通过数据库 ID、revision、request key 和当前挂载状态进行约束，避免迟到请求覆盖更新状态。

本地开发

环境要求

• Windows 10/11
• Node.js 与 pnpm
• Rust stable MSVC 工具链
• Microsoft C++ Build Tools 与 Windows SDK
• Microsoft Edge WebView2 Runtime

启动项目

pnpm install
pnpm tauri dev

API Key 可以在应用设置页中配置；首次启动且尚未配置时，主窗口会显示引导卡片，可点击直达“设置 → AI 服务”。仅 debug 开发构建可以复制 .env.example 为 .env 并填写 DEEPSEEK_API_KEY；release 构建不读取项目 .env 或进程环境回退，只使用 Windows Credential Manager。真实 .env 已被忽略，不应提交到仓库。

构建与验证

pnpm test:overlay
pnpm test:conversation
pnpm test:review
pnpm test:writing
pnpm test:settings
pnpm build

cargo fmt --manifest-path src-tauri\Cargo.toml --check
cargo check --manifest-path src-tauri\Cargo.toml
cargo test --manifest-path src-tauri\Cargo.toml

生成桌面安装包：

pnpm release:build

该命令生成 Windows x64 NSIS 安装包，通常位于 src-tauri/target/release/bundle/nsis/。安装包包含安装目录选择、开始菜单快捷方式、MIT 许可页和 WebView2 bootstrapper；当前版本使用当前用户安装模式，不要求管理员权限。正式发布前仍需在干净 Windows 环境验证安装、升级、卸载、首次配置、快捷键、托盘和核心流程。

项目状态

ReadRay 当前发布 0.1.0 Preview，应用版本为 0.1.0。

• 已完成核心学习链路、写作、会话管理、设置、Windows 桌面生命周期和基于真实学习记录的复习闭环。
• 长期学习者记忆、个性化排序和效果评估仍属于后续阶段，首个 Preview 不承诺这些能力。
• 目前以 Windows 为唯一正式目标。
• Windows 安装包将在 GitHub Releases 发布；首次启动后按引导卡片进入“设置 → AI 服务”填写并验证 DeepSeek API Key。
• OCR、本地大模型、浏览器插件和 macOS 支持不在当前范围内。

参与项目

ReadRay 目前由个人维护，欢迎通过 Issue 提交缺陷、体验反馈和功能建议，也欢迎提交范围清晰、带有验证证据的 Pull Request。

在进行较大改动前，建议先通过 Issue 说明目标、使用场景和预期行为，以便确认功能边界与现有扩展点。

内置数据与第三方组件

• 随包英文本地词表（输入补全）提取自 hermitdave/FrequencyWords 的英文 OpenSubtitles 词频数据（MIT License），由 scripts/gen-vocabulary.mjs 一次性生成，仅保留纯拉丁词形并按使用频率降序排列。
• 随包字体（Geist、Geist Mono、Newsreader、思源黑体、思源宋体）以 SIL OFL 授权分发，许可证文本见 src/assets/fonts/licenses/。
• 内置主题中 Flexoki 来源于 Steph Ango 的 Flexoki 1.1.0（MIT）；部分 Codex 预设主题来自各开源社区（MIT）与 OpenAI Codex 产品内置主题，具体来源与许可标注在主题数据文件中。

许可证

ReadRay 基于 MIT License 开源。