AnkiWeb
- Rating
- 9 (👍 9 · 👎 0)
- Updated
- 2026-06-18
- Anki versions
- 25.05~
- Description language
- zh
ContextFlow
AnkiWeb addon 932930811
Generates fresh AI example sentences for spaced repetition vocabulary reviews, with context-first learning, custom prompts, TTS, and web/mobile review.
Open on AnkiWeb GitHub Ask about alternatives
Maintenance
active
- Last update or commit was 97 days before the snapshot (2026-06-26).
- The repository has 2 test files.
GitHub
- Repository
- socialismbuilder/contextflow · more by socialismbuilder
- Stars
- ⭐ 24 · forks 7 · open issues 9
- Last commit
- 2026-06-26
- Languages
- Python, Cython, Vue, JavaScript, HTML, CSS
- Tests
- 2
Will it work on my Anki?
Version branches
| Min Anki | Max Anki | Updated |
|---|---|---|
| 2.1.1 | 25.05+ | 2026-06-18 |
History across monthly snapshots
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Similar addons
Uses AI to generate example sentences, explanations, and context from selected Anki text, then creates structured notes.
Generates dynamic AI example sentences and OpenAI TTS audio for Anki cards during review, with background processing and configurable settings.
Generates natural Gemini-powered contextual sentences from vocabulary decks, mixing known and new words into cloze and new-word Anki cards.
Generates AI sentences for a vocabulary word, randomly cycling them during review so users memorize the word, not sentence context.
Generates fresh, unstored AI example sentences for simple English word or phrase cards, supports multiple providers, and lets users request new examples.
Generates vocabulary card fields using AI/LLM APIs from a subtitle or sentence inside Anki's card editor.
README
ContextFlow: Anki AI 动态语境插件
重要注意事项
- API限制: 可以使用本地ollama模型，但是外部api必须支持多线程，不建议免费的geimini api
- 字段设置: 如果单词不在第一个字段，请在牌组名称后加上序号，如
所有卡片::英语[2] - 算法要求: 请务必打开FSRS算法
- 缓存残留: 更改例句配置只能影响新缓存，无法修改已生成的部分，可以删除缓存文件，但要注意token的消耗。
推荐模型
- doubao-seed-2-0-lite: 性能优秀，性价比高，服务稳定
- deepseek-v4-flash: 有缓存命中功能，性能强劲，综合性价比高
简介
ContextFlow 是一款 Anki 插件，通过AI动态生成例句来改变外语词汇学习方式，将间隔重复系统与无限的、个性化的语境学习相结合。
核心功能
- 动态 AI 例句: 为每个单词的每次复习生成全新的、一次性的例句
- 语境优先学习: 卡片正面只显示例句，强制进行语境理解
- 自定义提示词: 除了修改固定字段，你甚至可以完全自定义提示词，拿来学成语，学古文，用知识点出题，随你开发
- 例句保存: 遇到喜欢的例句，可以保存在指定牌组反复阅读
- AI追问: 困难的单词可以选中后提问，AI解答过程中的例句也可以即时保存
- TTS 语音朗读: 为例句和单词提供发音，卡片上有「朗读例句 / 朗读单词」按钮，支持 Edge TTS（高质量）、Anki 原生 TTS（低延时）、Apple TTS（仅 macOS）和自定义接口
- 手机 / Web 复习: 插件在 Anki 启动时开启本地后端服务，手机连接同一局域网即可在浏览器中复习目标牌组，完整支持翻面、评分、撤回、刷新例句和语音朗读
安装方法
方法一（推荐）：通过 AnkiWeb 安装
- 打开 Anki 桌面版
- 点击菜单栏的
工具 (Tools)->插件 (Add-ons) - 点击
获取插件 (Get Add-ons...) - 输入插件代码：
932930811 - 点击
确定 (OK)，重启 Anki
方法二：手动安装
- 下载最新的
ContextFlow.ankiaddon文件 - 打开 Anki，点击
工具 (Tools)->插件 (Add-ons) - 将文件拖拽到插件列表窗口中
- 重启 Anki
方法三：git安装
- 打开 Anki，点击
工具 (Tools)->插件 (Add-ons)->查看文件 - 运行
git clone https://github.com/socialismbuilder/ContextFlow - 可以获取未发行的最新版，但需要定期执行此命令更新，且版本不稳定。对此有疑惑则勿尝试。
配置说明
- 安装后点击
工具 (Tools)->AI句子生成配置... (ContextFlow Settings) - 在设置界面中配置：
- API 接口地址: 输入兼容 OpenAI 格式的 API 地址
- API 密钥: 输入你的 API 密钥（注意保管好）
- 模型名称: 选择 AI 模型
- 目标牌组名称: 输入牌组完整名称+字段序号
- 句子生成偏好 (可选): 调整词汇量等级、学习目标等参数
- 点击
保存应用设置
TTS 语音设置
在配置界面选择 TTS 引擎，为卡片上的「朗读例句 / 朗读单词」按钮提供发音来源。其中「朗读单词」可用快捷键 W 触发；勾选 替代卡片原有声音（自动朗读例句） 可在翻面后自动朗读例句并屏蔽卡片自带音频。朗读语言跟随配置中的 目标学习语言。
-
Edge TTS（默认，推荐）：微软神经网络语音，质量高、多语言覆盖广，按语言匹配默认人声（也可在
Edge 人声下拉中手动挑选）。首次会联网拉取人声列表；生成的音频会缓存，二次朗读几乎无延时。需要联网。 -
Anki 原生 TTS：调用 Anki 内置的 TTS（系统 TTS、AwesomeTTS 等），延时低、质量取决于系统语音，无需联网。
-
自定义 URL：对接你自己的 TTS 服务（如本地 GPT-SoVITS、CosyVoice、fish-speech 等的 API 接口）。填写一个带占位符的 URL，插件朗读时会把实际值替换进去并发
GET请求，服务直接返回音频即可（按Content-Type自动识别 mp3 / wav）。可用占位符：{text}—— 要朗读的文本（自动 URL 编码）{voice}—— 人声名（跟随 Edge TTS 的人声映射，如英语为en-US-EmmaMultilingualNeural）{language}—— 学习语言（如英语）
示例（GPT-SoVITS 风格）：
http://localhost:9880/?text={text}&speaker=trump若你的接口固定了人声、只接收文本，URL 里不写任何占位符即可，插件会自动在末尾追加?text=<文本>（如http://localhost:5000/tts）。 -
Apple TTS（仅 macOS）：直接调用系统原生
say命令，延时低、跟随系统讲述人配置（由 @Peng Jitong 贡献）。
Apple TTS 配置说明（仅 macOS）
讲述人配置： ->System Setting(系统设置) -> Accessibility（辅助功能）-> System Voice -> ⓘ -> 选择要学习的语言 -> 选择讲述人（学习英语的话 Kate 和 Jamie 体验不错）。
系统默认讲述人的语言是系统首选语言，与你的学习语言不一致时不会有声音输出。
Web / 手机复习设置
插件在 Anki 启动（加载配置档案）后自动开启本地后端服务（基于 aiohttp），同局域网的设备即可访问：
Web 服务开关（web_enabled）：默认开启，关闭后不启动后端。Web 服务端口（web_port）：默认8765，如被占用可修改。
使用方式：让手机和电脑连接同一个路由器，在手机浏览器访问 http://<电脑的局域网IP>:端口（例如 http://192.168.1.10:8765）。打开后可选择牌组、查看 ContextFlow 例句、翻面，并按 重来 / 困难 / 良好 / 简单 评分，还支持撤回（U）、刷新例句、朗读例句。在不想使用电脑时，可以使用此功能手机学习。
提示：服务监听
0.0.0.0，仅限同一局域网访问；若连不上，请检查电脑防火墙是否放行了对应端口。
使用流程
- 确保目标牌组第一个字段只包含单词本身
- 打开FSRS算法
- 像往常一样打开指定牌组进行复习
- 卡片正面显示AI生成的例句，需要理解整个句子
- 点击显示答案后，可以看到翻译和原始卡片内容
- 根据理解程度点击复习按钮
界面展示
配置界面: 填写API设置、句子生成偏好和目标牌组
学习界面: 显示正面例句，背面例句+翻译+原始卡片
AI追问界面: 显示AI生成的例句，可点击提问
AI成本与能力计算
价格： 首先是Ai价格的问题，由于国产AI的内卷生态，价格实际上非常便宜，尤其是有阶梯式定价和输入缓存的模型。 建议使用3￥/Mtoken以内的次旗舰模型获得最大性价比。 每次api调用会生成5个例句，每次调用会产生大约1000token的输入和300token的输出。 由于初期积累缓存几乎每次都需要调用api，我们算极端一些，极其勤奋，每天学习600张卡片，平均每2张调用一次，月成本也可以控制在10元内。 可以直接使用火山引擎的激励计划每日可获得3Mtoken免费额度，足够每日用量，或其他免费渠道。
能力： 输出流程自然的语言是LLM最擅长，最突出的能力没有之一。 对于这个任务，哪怕是本地模型，都能以较高的质量完成，比如qwen3.5-14B。 即使是超小模型，如1B甚至0.5B模型也是可以输出流畅的语言的，即使它们甚至无法稳定输出一个标准的json格式供程序解析。
Todo 开发计划
- 🔄 Bug 修复与优化: 据用户反馈和内部测试，持续查找并修复已知问题，优化插件的性能和稳定性，提升整体用户体验。
- ✅ API格式兼容: 预设厂商url填写
- ✅ 多语言选项: 多种目标学习语言支持
- ✅ 第二关键词: 根据FSRS参数筛选用户最难掌握的单词作为第二关键词，加入Ai提示词以增加其出现频率，快速降低其难度参数（仅在难词超过100时自动启用，可在提示词中删除以关闭）
- ✅ 提示词编辑: 自定义提示词功能
- ✅ AI追问功能: 支持选中单词提问，追问过程中的例句也可以即时保存
- ✅ 例句保存: 喜欢的例句可保存到指定牌组
- ✅ 例句刷新: 不喜欢的例句可以右键刷新，换一个例句展示
- ✅ 缓存升级: 从JSON升级到SQLite数据库，并更新了内存缓存机制，不再卡顿
- ✅ 预测优化: 询问ANKI开发者获取了内部的卡片队列接口，直接从ANKI核心获取学习队列，不必再手动预测队列，也不必须按照顺序学习，大大提升准确性和加载速度。
- ✅ 单线程模式: 适配本地ollama模型
- ✅ 字体设置: 允许用户自定义字体，提前适应考卷的字体
- ✅ TTS语音合成: 为例句和单词添加发音功能，可以选择本地原生tts(低延时低质量),edge-tts(高延时高质量)，和自定义接口
- ✅ 手机学习端口: 由于手机版不支持插件，而独立版软件开发仍未规划。计划在插件在软件开启后可以设置后端服务，让局域网内手机可以登陆网页学习。
- ⬜ 多语言适配选项: 为国外语言学习者提供支持
- ⬜ 多组学习并行:可以配置多个学习组，学习不同的语言或目标，各自有其独立的配置
- ⬜ 预设词库导入: 提供预设的词汇列表，直接选择牌组而不用寻找第三方牌组库