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VocabMeld 是一个旨在通过沉浸式体验辅助双语学习的浏览器插件。它利用大语言模型（LLM）的智能能力，在用户浏览网页时，将部分词汇智能替换为目标学习语言（或将外语替换为母语），从而构建一个低压力、高频次的日常语言学习环境。
核心理论：可理解输入
VocabMeld 的设计深受语言学家 Stephen Krashen 的 可理解输入 (Comprehensible Input) 理论影响。
该理论的核心观点（i+1）认为，语言习得最有效的途径是理解比学习者当前水平（i）稍高一点（+1）的输入内容。如果输入内容过于简单（i-1），学习者无法学到新东西；如果过于困难（i+10），学习者会产生挫败感，导致习得失败。
VocabMeld 试图通过技术手段实现这个“i+1”的环境：
- 保持可理解性：只替换页面中的部分词汇，保留大部分母语语境，确保用户能通过上下文猜出被替换词汇的含义。
- 语境学习：单词不再是孤立的列表，而是出现在用户感兴趣的、真实的网页内容中，这有助于大脑建立更深刻的连接。
- 低认知负荷：通过控制替换密度，避免给阅读带来过大阻碍，让学习过程在不知不觉中发生。
核心功能
VocabMeld 不仅仅是一个简单的查找替换工具，它引入了现代 AI 技术来优化学习体验。
多模型 AI 支持
插件支持多种大语言模型，包括 DeepSeek、OpenAI 和 Moonshot 等。用户可以配置自定义的 API Endpoint 和 Key。这意味着翻译和替换的质量取决于当前最先进的 AI 模型，能够更准确地识别专有名词、代码块和数字，避免错误的替换。
CEFR 分级与难度控制
不同阶段的学习者需要不同的词汇量。VocabMeld 内置了 CEFR（欧洲语言共同参考框架）六级难度系统（A1-C2）。
- 用户可以设定自己的水平，只替换难度在特定等级以上的词汇。
- 提供“替换强度”设置（低、中、高），控制每段文字中被替换词汇的比例，以此来调节阅读的流畅度和学习的挑战性。
智能缓存机制
为了解决实时调用 AI 接口带来的延迟问题，VocabMeld 实现了一套“热词缓存系统”。
- LRU 缓存：支持 500 到 10000 词的本地缓存。
- 加速响应：对于常见词汇，插件可以直接从本地获取替换结果，大幅减少 API 调用次数，提升网页加载速度。
词汇管理
- 已掌握词汇（Whitelist）：当用户遇到已经熟悉的单词，可以标记为“已掌握”，插件在后续浏览中将不再替换该词，确保留出空间给新单词。
- 生词本：支持将感兴趣的生词加入待复习列表。
安装与配置
目前该项目在 GitHub 上开源，可以通过加载开发者模式安装。
安装步骤
- 下载项目代码：访问 GitHub 仓库 下载 ZIP 包并解压。
- 打开 Chrome 扩展管理页面：在地址栏输入
chrome://extensions/。 - 开启开发者模式：点击右上角的开关。
- 加载扩展：点击“加载已解压的扩展程序”，选择解压后的文件夹。
推荐配置
初次使用建议进行如下配置以获得最佳体验：
- API 设置：推荐使用 DeepSeek 等性价比较高的服务，配置好 API Key 并测试连接。
- 语言设置：设定母语（如中文）和学习语言（如英语）。
- 难度起步：建议先从 B1 难度、中等强度开始，根据阅读体验动态调整。
- 快捷键：使用
Alt+T快速处理当前页面。
最后
VocabMeld 是一个将语言学习融入日常数字生活的尝试。它不需要用户专门抽出整块时间去背单词，而是在浏览新闻、技术文档或娱乐八卦时，顺便完成词汇的积累。这种“无痛”且持续的输入方式，正是长期坚持语言学习的关键。
