/to-tickets

繼上回完成to spec建立工作準則之後，我們便可以將這份工作準則拆分為多個「票劵」，這些票劵會精確的劃分任務階段，讓他們成為可獨立完成獨立驗證且與後續階段相連的片段，這些片段會使AI在完成一階段工作時便與你確認，而非一次完成後再讓你一個個抓錯誤，把代碼弄得一團亂。結合我原先將各大題功能拆成不同Skill的設計，套用到我的工作流就可以拆分為以下階段:
1.主介面/詞彙題(已完成)
2.綜合測驗
3.文意選填
4.閱讀測驗
5.綜合測驗
6.中翻英翻譯
7.作文
8.跨大題模擬考功能
9.「字詞講堂」

他會在確認你對拆分方法沒有意見後，儲存成檔案存放在資料夾中，在每一個階段開始前，他都會再針對該大題設計griling me一次，確保設計完善。

字詞講堂功能

此外在這次我確立了新功能「字詞講堂」(名稱暫定)的設計，這是獨立於各個出題模式之外，專門以主題方式介紹單字/片語，單字主題包括一字多義/同義詞/相近字根/特定情境常用字等而文法主題則是介紹不同情境適用的文法/片語等，除了可以主動透過輸入想要的主題來呼叫相關介紹外，系統也能透過錯題庫的歷程來推薦相關的主題。

在結束單元介紹後，他也會塞入幾份小測驗，除一字多義外多數直接採詞彙題架構，只是更改選項為該主題所提及的詞彙，而一字多義的練習題則設計提供該一個使用該單字的情境，要求使用者回答此情境下該單字代表的意思是甚麼。

由於功能的加入會希望使用者能在複習之後降低以往錯字的不熟悉程度，讓其他單字有更多出現機會，所以以往的wrong_count機制有必要進行補強，在此引入familiarity_score來評斷使用者對單字的熟悉情況，方便出題功能排序複習單字的優先級。

以上就是今天的開發報告，在明天我會嘗試完成所有tickets的開發，並進入下一階段，時間給多一點吧(悲。