优化项状态代码位置说明DeepSeek 网络翻译✅ 已完成缓存机制✅ 已完成if (found!接入数据库的单词库✅ 已完成使用 Room，封装好的仓库层接口。

*双编码理论（Dual Coding Theory）**由心理学家Allan Paivio提出，该理论认为人类的大脑通过两种不同的系统来处理信息：语言系统和非语言系统。漫画内容将单词的含义、用法和语境融入其中，通过视觉和情节的双重刺激，增强学生对单词的记忆效果。此外，应用还会通过变化的学习方式（如不同的练习题型、不同的语境应用等）来增强记忆效果，避免机械重复带来的疲劳和遗忘。机械重复虽然可以在短期

书接上回，我们设计好了“故事生成”的deepseek接口，并且利用这个故事来生成漫画，并且返回到客户端。那我们的思路就是把 漫画生成的服务器接口部署暴露 ，将故事格式化时候传递到服务器接口 ，然后将以上步骤打包。接下来我们就面临一些小问题来完善这个故事界面完善的思路就很简单了：①把我们生成的故事的界面，太过冗杂，可以进行少了优化。比如选定单词的选举和故事界面的相对大小②数据和真实数据库的连接明确了

使用流式 SSE 模拟 Deepseek-R1风格的对话体验支持“静默分析”功能（分离主界面与分析逻辑）实现了用户“关键词 → 故事 → 四格漫画结构”的完整链路（目前实现了前部分）全组件响应式 UI，极大提升交互性与美观性。

用户点击单词后，应用通过 Retrofit 调用 DeepSeek API，获取生成的故事并展示。故事内容缓存到本地，减少重复请求。对于原生界面的开发，界面运用的xml的语言。：Kotlin 语法简洁，减少了大量样板代码，同时具备空安全特性，降低了 Bug 出现的概率。：利用 Stable Diffusion API，为单词生成相关漫画，增强学习的趣味性。：通过集成 DeepSeek API，为每