闪卡记忆量计算器

Anki 闪卡的核心矛盾：新卡学起来很快（每天 20 张只要 5 分钟），但旧卡复习量会随时间累积。每张新卡在未来 1 个月内需要复习 5–7 次，如果每天新学 20 张，一个月后每天的复习量将达到 50–80 张。

稳态复习量（steady-state review load）是学习量与复习量达到平衡时的每日任务总量。它是决定是否可持续的关键指标：如果稳态任务量超过你能投入的时间，迟早会「爆卡」——某天打开 Anki 发现 500 张待复习，干脆不打开了。

记忆保持率（retention rate）影响复习频率：保持率 90% 意味着每次复习有 10% 的卡被遗忘需要重新学习，这增加了额外的复习负担。Anki 的目标保持率默认 90%，可以调到 85%（负担更轻）或 95%（记忆更牢但负担更重）。

稳态复习量的数学直觉：每张卡片从「新卡」到「毕业」（间隔超过 1 年）终身需要复习约 7–10 次，且每次复习都排布在未来的具体日期。当每日新卡流入量 = 每日毕业流出量时，系统达到稳态——此时每日复习量 ≈ 新卡量 × 累积复习系数（保持率 85% 时约 1.7，90% 时约 2.5，95% 时约 4）。保持率每提高 5 个百分点，复习负担增加约 40%–50%，这就是为什么 Anki 官方把 90% 称为「经济点」——记忆效果与时间的权衡在此达到最优。

2023 年起 Anki 内置了 FSRS 算法（Free Spaced Repetition Scheduler），取代沿用 30 余年的 SM-2。FSRS 基于记忆三组件模型（难度 D、稳定性 S、可提取性 R），用机器学习从你的全部复习记录拟合个性化遗忘曲线，在相同保持率下复习量平均减少 20%–30%。另一个决定负担的关键是卡片设计的最小信息原则（SuperMemo 创始人 Wozniak 的 20 条制卡规则）：一卡只考一个知识点、问题必须具体、答案必须唯一——「列出第二次世界大战的五个起因」这类卡片是复习量爆炸的隐形推手。