考研英语政治离线记背 App（Android）产品系统Vibe Coding

考研备考中，背单词、刷政治选择题、背知识点通常分散在多个 App 里，主要有三类问题：
一是各科进度不互通，无法统一安排每天的复习；
二是通勤等无网环境下多数功能不能用；
三是记录只存在各家 App 里，换设备或停用就丢失。
本项目做的是离线优先的考研记背 App：手机端离线学习，联网后同步到电脑端，统一管理各科进度。

【英语记词】FSRS 间隔重复排程，新词和复习按记忆曲线安排；词条包含释义、词形、易混词、真题例句与译文，例句里的单词可以递归点查。
【离线词典】内置约 77 万词条，无网可查。
【政治练习】单选多选、答题卡，草稿和结果中断后可以恢复；配套按章节的背诵卡，可遮挡关键词自测。
【离线优先同步】学习记录先写入本地发件箱，联网后同步到电脑端，断网、重启不丢，重复同步不重复计数。
【版本与兼容】数据库版本迁移、覆盖安装、强制重启恢复、窄屏和宽屏布局均经真机与模拟器测试。
【规划中】iOS 端、录音跟读、按学习数据自动生成每日计划。

开发过程采用 AI 辅助编码工作流，由本人负责需求拆解、架构决策、结果验收与集成调试。技术栈为 Capacitor + Android 原生控件（Java）+ JavaScript 业务引擎，本地 SQLite / IndexedDB 存储，电脑端用 Node.js 同步服务，Python 负责词库与题库的数据预处理。
三处主要难点：
其一，体验对标：先拆解成熟记背产品的交互节奏，再定自己的方案，关键交互改用原生控件实现。
其二，离线同步一致性：发件箱（outbox）配合幂等去重，断网失败不丢数据，重复回传新增为 0。
其三，性能：针对查词做专项优化，中位响应从 180 毫秒降到 17 毫秒。
开发中让多个 AI 分头开发引擎和界面，另安排独立复核，复核出的状态问题逐条修复后才放行。