till/cards

Till JS 9a07454b75 seed: 3 Cardecky-Decks v1.0.0 + Audit-Trail im Repo

Drei Cardecky-Decks live im lokalen Marketplace, mit komplettem
Audit-Trail unter docs/marketplace/seed/:

| Deck                          | Karten | Lizenz    |
|-------------------------------|--------|-----------|
| geografie-welt-top30          |    30  | CC0-1.0   |
| english-a2-grundwortschatz    |   500  | CC-BY-4.0 |
| periodensystem-elemente       |   118  | CC0-1.0   |

648 Karten gesamt = 1296 FSRS-Reviews. Alle drei via /cards-deck-
Skill 5-Stage-Pipeline (Plan, Recherche, Design, Validate, Publish).
Bulk-Mode mit Python-Heredoc-Generator, Server-Side atomic-Insert
in <1s pro Deck.

Pro Deck im Audit-Trail:
- plan.md (Subtopic-Boundaries, Streitfälle vorab)
- research/sources.md (3-8 nummerierte Quellen)
- research/notes.md (Recherche-Notes, Streitfall-Auflösungen)
- design/build_cards.py (deterministischer Generator mit Sanity-
  Checks gegen Front-Duplikate)
- design/cards.jsonl (atomic Output, 1 Karte/Zeile)
- design/outline.md (Subtopic-Counts + F-Range)
- validate/report.md (5 Standard-Checks alle ✓)
- publish/deck.json + cards.log (Server-Response + Round-Trip)

CONTENT_PLAN §8 Phase-1-Seed-Liste: 3/20 done.

README.md erklärt die seed/-Konvention für künftige Cardecky-Decks
sowie das Update-Protokoll bei PR-Merges aus dem Marketplace.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-05-09 18:49:05 +02:00

1.6 KiB

Raw Blame History

Outline — Englisch A2 Grundwortschatz

15 Subtopics, F-001 … F-500. Alle als basic-reverse. EN auf Front, DE auf Back. Generierung via design/build_cards.py (siehe unten), Output → design/cards.jsonl.

Subtopic-Counts

#	Subtopic	Karten	F-Range
1	Familie + Personen	25	F-001…F-025
2	Körper	30	F-026…F-055
3	Essen + Trinken	45	F-056…F-100
4	Verben (Alltag)	80	F-101…F-180
5	Zeit + Datum	35	F-181…F-215
6	Wetter + Natur	30	F-216…F-245
7	Haus + Möbel	35	F-246…F-280
8	Kleidung	20	F-281…F-300
9	Schule + Arbeit	35	F-301…F-335
10	Verkehr + Reisen	30	F-336…F-365
11	Stadt + Orte	30	F-366…F-395
12	Geld + Einkaufen	20	F-396…F-415
13	Adjektive	50	F-416…F-465
14	Adverbien	10	F-466…F-475
15	Zahlen + Farben	25	F-476…F-500

Total: 500 ✓

Card-Type-Justification

Alle 500 als basic-reverse. Vokabel-Lernen ist symmetrisch — Lerner muss sowohl „was bedeutet 'dog'?" als auch „was heißt 'Hund' auf Englisch?" beantworten können. 1000 FSRS-Reviews insgesamt (2 pro Karte).

Source-Coverage

Alle 500 Karten haben mindestens source_refs=[1] (Cambridge A2 Key Vocabulary List). Für sprachschwierige/Streitfall-Wörter zusätzlich [5] (US/UK-Spelling) — z.B. F-275 (theater), F-419 (gray).

Reviewer-Stop (Sampling-Modus)

User sieht:

Diese Outline-Tabelle mit Subtopic-Counts
10 zufällige Karten quer durch alle Subtopics
Liste der Streitfälle/Spezialfälle aus notes.md
Bestätigt go für die ganze Batch

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