谜底就在谜面上：
即，我们常遇到的困境是——“背完单词不一定会运用，而在实际阅读中，要么遇不到自己背过的单词，要么遇到的生词又难以记住。”
因此，我们亟需解决的核心问题在于：
不能让背的单词是孤立的卡片——所背单词不能仅仅是孤立的卡片，它们必须在真实的句子中，通过阅读被理解和掌握。
不能让阅读没有重点——阅读不能漫无目的，它必须有重点地承载我们亟待巩固的词汇，确保这些目标词汇反复出现在我们阅读的语境中。
而这两点都指向了同一个解决方案：
我们依然可以沿用墨墨和Anki等工具的核心优势——优秀的间隔重复算法。
然而，关键在于，我们期望卡片上呈现的不再是孤立的单词，而是动态变化的句子，并且这些句子必须精准地包含我们当前需要复习的词汇。

好消息是，正好有这样一个工具完美契合上述需求：
大家可以下载 PC 版 Anki，搜索并安装一个名为 ContextFlow 的插件，插件号为 932930811。
这款插件的核心功能，是为每一个单词自动生成 AI 例句。它将改变你传统的复习方式——卡片正面不再显示孤立的单词，而是呈现一个包含该单词的完整句子；背面则展示句子的翻译与原单词信息，就像这样。
正面显示例句练习阅读

反面显示例句，翻译，以及原始卡片，例句中一定包含卡片中的单词。

你只需在设置中填入自己的 API Key，并灵活调整生成例句的风格、难度等参数，即可实现真正的“在阅读中刷词”。每一次复习，都是一次微型的、精准的阅读训练，让词汇记忆真正融入语境。
至于为何我对这个工具如此了解，是因为——鄙人不才，正是它的作者。

遇到不会的单词，可以随时选择后右键问AI，不会的可以继续追问，所有卡片和对话过程中AI给出的例句还可以单独保存

ContextFlow 插件秉承开源精神，完全免费，我们绝不从中盈利。
您唯一的成本来自于直接调用AI服务商的API时产生的费用，这笔费用将直接支付给API提供商，我们不经手任何资金。
我们以性能强大且性价比极高的 Doubao-1.6-seed 模型为例计算（其能力可与DeepSeek 3.1、ChatGPT-4o等顶级模型媲美），由于采用了非常友好的阶梯计价模式，实际使用成本很低。
假设：每天使用该插件进行 1小时 的专注学习，平均每 10秒 处理一张卡片，每天学习360个例句。
那么每个月的成本只需12.96元。
而实际上，火山平台还有各种优惠活动，
例句功能并不需要太强能力的模型，可以选择更便宜的模型。
甚至可以用本地模型代替（这个功能我们已经做好了，即将上线）

自 ContextFlow 发布以来，我收到了许多积极的反馈，这让我备受鼓舞。目前，除了在 macOS 平台上存在一些已知 Bug（由于我手头没有 Mac 设备，暂时难以修复）之外，大家对这种学习方式还是比较认可的。
说来惭愧，由于不太擅长宣传。这也导致了一个有趣的现象：项目的 Release数量甚至超过了 Star 数量——这大概能证明我更新得有多勤快吧！
如果您觉得这个插件对您有帮助，或者认同“在语境中学习词汇”的理念，恳请您前往项目的 GitHub 仓库，为它点亮一颗宝贵的 Star ⭐，或分享给其他有需要的人。
GitHub 地址： https://github.com/socialismbuilder/ContextFlow
仓库里有更详尽的功能介绍、使用指南和更新日志。您的每一个 Star，都是支持我持续开发和完善这个项目的强大动力。

好东西

不过，一词多义的问题你要怎么解决呢？例句能覆盖单词的所有词义吗？

这大抵不能算作广告罢
开源者的事，能叫广告么
毕竟我不写代码的话，光有方法大家也用不了

关键是看多了普通字体的单词，再看印刷体单词很多单词一时间还想不起来

插件生成的所有AI例句默认都是一次性的。除非您手动点击保存。
每个单词都会在全新的、不同的例句中呈现。背单词和阅读成为一个统一的过程，既阅读了大量的材料，同时也用最高效的间隔重复背了单词

最后的建议
1.使用前花几分钟阅读GitHub上的README文档,包含了所有的细节注意事项
2.如果懒得看的话，强调最总要的一点，一定要在Anki中启用FSRS调度器，我们对其做了专门的优化

叽里咕噜说啥呢这是考研呢

大佬牛啊