2025最全Anki功能扩展指南：从新手到高手的插件开发之路-优快云博客

2025最全Anki功能扩展指南：从新手到高手的插件开发之路

【免费下载链接】anki Anki's shared backend and web components, and the Qt frontend 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/anki

你是否曾想定制Anki的复习算法？是否需要为特定学习场景添加专属功能？本文将带你从零开始构建Anki插件，通过5个实战案例掌握核心开发技巧，让你的记忆工具真正为学习效率服务。

插件开发基础架构

Anki采用分层架构设计，插件主要通过钩子系统与核心功能交互。理解这些基础组件是扩展开发的第一步。

核心模块概览

Anki的功能扩展主要依赖以下核心模块：

钩子系统：pylib/anki/hooks.py提供事件监听机制，支持在特定操作前/后执行自定义代码
卡片处理：pylib/anki/cards.py定义卡片数据结构与状态管理
笔记管理：pylib/anki/notes.py处理笔记创建、更新与查询
模板渲染：pylib/anki/template.py控制卡片HTML生成逻辑

开发环境搭建

首先克隆官方仓库并安装依赖：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/anki
cd anki
pip install -r requirements.txt

开发工具推荐使用VS Code配合Python插件，项目配置文件位于.vscode/settings.json。

钩子系统实战：添加学习数据追踪

钩子(Hook)是Anki插件开发的基础，允许在不修改核心代码的情况下注入自定义逻辑。以下案例将实现学习时长统计功能。

常用钩子类型

Anki提供三类钩子接口：

普通钩子：执行操作但不返回值（如卡片显示后触发）
过滤器：修改数据后返回（如修改卡片HTML内容）
包装器：完全替换原有函数（高级用法，需谨慎使用）

实现学习时长统计

创建study_tracker.py文件，使用addHook注册复习完成事件：

from anki.hooks import addHook
from anki.cards import Card
import time

def on_card_answered(card: Card, ease: int) -> None:
    """记录每张卡片的学习时长"""
    duration = time.time() - card.start_time
    with open("study_stats.csv", "a") as f:
        f.write(f"{card.id},{ease},{duration:.2f}\n")

# 注册钩子：卡片回答后触发
addHook("after_answer_card", on_card_answered)

这段代码通过after_answer_card钩子在每次回答卡片后记录学习时长，数据保存到CSV文件供后续分析。

自定义笔记类型：构建专业领域模板

Anki允许创建自定义笔记类型(Note Type)以适应不同学习场景。通过扩展笔记模型，我们可以为法律、医学等专业领域构建结构化知识卡片。

笔记模型核心API

笔记类型管理主要通过models.py实现，关键方法包括：

new(): 创建新笔记类型
add_field(): 添加字段定义
add_template(): 添加卡片模板
update_dict(): 保存模型修改

法律案例笔记类型实现

以下代码创建一个包含"案情摘要"、"法律条款"和"判决结果"字段的法律案例笔记类型：

from anki.models import NotetypeDict, ModelManager
from anki.collection import Collection

def create_legal_case_model(col: Collection) -> NotetypeDict:
    models = col.models
    # 创建新模型
    model = models.new("法律案例")
    
    # 添加字段
    fields = [
        {"name": "案情摘要"},
        {"name": "法律条款"},
        {"name": "判决结果"}
    ]
    for field in fields:
        models.add_field(model, models.new_field(field["name"]))
    
    # 添加卡片模板
    template = models.new_template("法律分析")
    template["qfmt"] = "{{案情摘要}}\n\n需要应用哪些法律条款？"
    template["afmt"] = "{{案情摘要}}\n\n法律条款: {{法律条款}}\n\n判决结果: {{判决结果}}"
    models.add_template(model, template)
    
    # 保存模型
    models.add(model)
    return model

卡片渲染扩展：添加语法高亮

通过修改卡片渲染流程，我们可以为代码学习卡片添加语法高亮功能。Anki的模板渲染系统提供多个钩子点进行自定义。

渲染流程解析

卡片渲染主要涉及以下组件：

template.py: 处理模板变量替换
latex.py: 处理数学公式渲染
card_rendering: Rust后端渲染逻辑

代码高亮插件实现

使用hooked_render_card过滤器修改卡片HTML输出，集成Prism.js语法高亮：

from anki.hooks import addHook
from anki.template import TemplateRenderOutput

def add_code_highlight(output: TemplateRenderOutput) -> TemplateRenderOutput:
    """为代码块添加语法高亮"""
    # 添加Prism CSS
    output.question_text = f"""
    <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1.29.0/themes/prism.min.css" rel="stylesheet">
    {output.question_text}
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1.29.0/prism.min.js"></script>
    """
    return output

# 注册渲染过滤器
addHook("hooked_render_card", add_code_highlight)

复习算法定制：优化语言学习记忆曲线

Anki的复习算法是其核心竞争力，通过扩展rslib/src/scheduler/模块，我们可以为特定学习内容定制记忆曲线。

调度器核心组件

Anki v3 scheduler主要由以下部分构成：

v3.py: Python接口封装
scheduler.rs: Rust核心实现
card_states.rs: 卡片状态管理

语言学习优化算法

以下代码调整了词汇学习的间隔计算，增加了对罕见词的复习频率：

from anki.scheduler.v3 import Scheduler
from anki.cards import Card

def custom_interval_calculator(sched: Scheduler, card: Card, ease: int) -> int:
    """为语言学习优化的间隔计算器"""
    # 获取原始间隔
    original_interval = sched._default_interval(card, ease)
    
    # 检查是否为罕见词（假设已添加"罕见词"标签）
    if "罕见词" in card.note().tags:
        # 缩短间隔为原始的70%
        return int(original_interval * 0.7)
    return original_interval

# 替换默认间隔计算器
Scheduler._calculate_interval = custom_interval_calculator

媒体资源处理：自动生成单词发音

利用Anki的媒体管理API，我们可以构建自动下载单词发音的插件，提升语言学习体验。

媒体管理核心API

媒体资源处理主要通过以下模块实现：

media.py: 媒体文件管理
httpclient.py: 网络请求工具
notes.py: 笔记媒体关联

单词发音自动下载

以下代码实现添加新单词时自动从语音API下载发音文件：

from anki.hooks import addHook
from anki.notes import Note
from anki.media import MediaManager
import requests

def download_pronunciation(note: Note) -> None:
    """为单词自动下载发音"""
    # 检查是否为单词笔记类型且包含发音字段
    if note.model()["name"] != "基本单词" or "发音" not in note:
        return
        
    word = note["单词"]
    if not word or note["发音"]:
        return  # 已有发音或无单词内容
    
    # 从语音API下载发音
    url = f"https://dict.youdao.com/dictvoice?type=2&audio={word}"
    try:
        response = requests.get(url, timeout=5)
        if response.status_code == 200:
            # 保存媒体文件
            media = MediaManager(note.col)
            fname = media.write_data(f"{word}.mp3", response.content)
            # 更新发音字段
            note["发音"] = f"[sound:{fname}]"
            note.flush()
    except Exception as e:
        print(f"下载发音失败: {e}")

# 添加笔记保存钩子
addHook("note_will_be_saved", download_pronunciation)

插件发布与维护

完成插件开发后，需要按照Anki的规范打包发布，同时建立长期维护机制。

插件结构规范

标准Anki插件结构如下：

my_plugin/
├── __init__.py          # 插件入口
├── manifest.json        # 插件元数据
├── icons/               # 图标资源
├── src/                 # 源代码
└── tests/               # 单元测试

发布流程

编写manifest.json文件
测试兼容性（至少支持最新2个Anki版本）
压缩为.zip文件
发布到Anki插件市场或自建仓库

高级扩展方向

对于有一定经验的开发者，可探索以下高级扩展方向：

Rust后端扩展：通过rslib/src/添加高性能功能
同步服务定制：基于docs/syncserver/修改同步逻辑
UI组件开发：使用Svelte构建现代化界面
移动端适配：参考ftl/目录下的跨平台代码

Anki的开放架构为个性化学习工具提供了无限可能。无论是简单的功能调整还是复杂的全流程定制，掌握这些扩展技巧都能让你的学习工具链更加强大。开始动手构建你的第一个插件吧！

官方开发文档：docs/development.md 插件示例库：pylib/anki/foreign_data/ 社区插件市场：ankiweb.net/shared/addons

【免费下载链接】anki Anki's shared backend and web components, and the Qt frontend 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/anki

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考