Hashcards: A plain-text spaced repetition system

Japanese Translation:

Hashcards は、すべてのフラッシュカードデータをプレーンマークダウンファイル（例：

Cards/Math.md

Chemistry.md

hashcards drill <path>

localhost:8000

{{ }}

[ ]

Q: … A:

C: …

著者は Anki の煩雑な UI、“すべて期限切れを学習” ボタンの欠如、WYSIWYG エディティング、そして不安定なプラグインサポートを批判しています。Mochi は過度に冗長なクローズ構文、ノートタイプ自動化がないこと、および長期的には性能が劣る単純な倍率ベースのスケジューラーという欠点があります。Hashcards はこれらの痛みを解消し、最小限の摩擦、最適なスケジューリングのための高度な FSRS アルゴリズム、および任意のエディタや Unix ユーティリティ（例：

wc

awk

将来的には CSV ベースのカードインポート、Python で書かれたノートタイプロジック、および Git 主導の共有ワークフロー拡張をロードマップに含めています。これらの機能は協力を容易にし、コンテンツ生成を自動化するとともに、開発者が Hashcards を自身のプロジェクトへ拡張できるようにし、オープンソーススペースドリピテーションエコシステムを形成する可能性があります。

hashcards（ハッシュカード）

hashcards はローカルファーストのスペースドリピテーションアプリで、Anki や Mochi に似た機能を備えています。Anki と同様に、最先端のスケジューリングアルゴリズムである FSRS（現行最強）を使って復習を管理します。

hashcards の特徴は データベースを使用しない ことです。代わりにフラッシュカードコレクションは Markdown ファイルのディレクトリ構造として保存されます。

Cards/
  Math.md
  Chemistry.md
  Astronomy.md
  …

各ファイル（＝「デッキ」）は次のような形式です。

Q: シナプス小胞の役割は何ですか？
A: ニューロトランスミッターをシナプス末端で放出するために貯蔵します。

Q: ニュリートとは何ですか？
A: 神経細胞から伸びる突起：軸索または樹状突起のいずれかです。

C: 話し言葉は [ブローカ―] 領域で [生成] されます。
C: 話し言葉は [ベルニッケー] 領域で [理解] されます。

カードは通常のメモと同じように書き、軽量マークアップで基本的な（質問／回答）カードやクローズドリープラッシュを表現します。学習するには：

$ hashcards drill <cards ディレクトリへのパス>

localhost:8000

で Web インターフェースが起動し、カードをレビューできます。性能と履歴は SQLite データベースに保存されます（同じディレクトリ内）。カードは内容アドレス化されており、テキストのハッシュ値で一意に識別されます。

なぜこの設計なのか？

好きなエディタで編集 – Markdown ファイルを開くだけ。
バージョン管理 – Git でコレクションを保存すれば、変更履歴の追跡・GitHub への共有・ブランチ統合が可能です。
スクリプト対応 –
```
wc
```
や
```
awk
```
のような Unix ユーティリティでカードを検索・更新したり、CSV/JSON などからデッキを生成するカスタムスクリプトを書けます。
オープンフォーマット – データベースの不透明なバイナリではなく、人が読めるテキストです。
フリクションレス作成 – クローズドは
```
[…]
```
で表現し、追加キー入力不要。

私が求めていたもの

高速カード作成
スペースドリピテーションの最大のボトルネックはレビューではなく、知識をカードに変換することです。カード作成が面倒だと数が減り、学習量が制限されます。
既存カードの簡単編集
教科書は更新されるものです。定義が変わったら多くのカードを修正しなければならない場面もあります。hashcards ではデッキが Markdown ファイルそのままで、関連カードが隣に並び、場所を移動せずに編集できます。
所有権と透明性
フラッシュカードをプレーンテキストの Git ファイルとして保存すれば、完全な制御と共有・公開が可能です。

Anki との比較

インターフェース – Anki の UI は使いにくい（特にレビュー画面）。
カード入力 – WYSIWYG エディタはキーボード⇔マウス切替を強いる。キー割り当ては覚えづらい。
プラグイン – 便利だが、動作が不安定で「ジャンク」になりやすい。
アルゴリズム – FSRS は Anki でも十分に機能します。

Mochi との比較

インターフェース – 直感的でショートカット豊富、遅延なし。
カード入力 – Markdown が便利だが、クローズは
```
{{1::…}}
```
のように冗長。hashcards は
```
[…]
```
を使う。
ノートタイプ – Mochi には Anki の強力なノート型システムが無い。hashcards は Python スクリプトで拡張可能です。
アルゴリズム – 以前は単純乗数式だった Mochi が、最近 FSRS を採用。

デザイン決定

Markdown デッキ – ファイル一つにデッキをまとめる。カードは

Q:

・

A:

・

C:

（クローズ）で始まる。
例：

Q: カーボンの原子番号は何ですか？
A: 6

C: 原子番号は [カーボン] の [6] です。

最小マークアップ – カードは行単位で書き、空白行で区切ります。質問・回答カードは
```
Q:
```
／
```
A:
```
、クローズカードは
```
C:
```
。
コンテンツアドレス化 ID – 各カードのハッシュが一意に識別します。

利点

どんなエディタでも編集可能で、ファイルブラウザからコレクションを操作できます。
Unix ユーティリティやカスタムスクリプトでカードを検索・フィルタリング・バッチ更新が可能です。
Git でバージョン管理し、ブランチやマージ、PR を活用できます。
GitHub 上にフラッシュカードを公開すれば、他者も閲覧・再利用できます。
CSV → Markdown などでデッキをプログラム的に生成し、Makefile で統合。

hashcards は洗練された UI と高度なスケジューラー、そしてテキストベースのフリクションレスワークフローを提供し、知識を「手元に残す」ことができます。