【OpenHarmony/HarmonyOs 】元服务能力集成设计公式速算、今日挑战与最近模型的轻量入口本文基于我的 OpenHarmony/HarmonyOS 项目「物理视界 PhysicsVision」整理。项目当前已有物理公式计算器、挑战模块、最近浏览、收藏和 28 个模型路由。这一篇围绕“元服务能力集成”做设计哪些功能适合拆成轻量入口如何复用现有页面和状态不脱离项目实际。一、为什么这个项目适合做元服务元服务适合高频、轻量、即用即走的功能。「物理视界」中有很多功能不一定需要用户完整进入 App查一个公式做 5 道挑战题打开最近学过的模型进入收藏模型课堂快速打开一个演示实验。这些都适合做成元服务入口。二、项目已有的基础能力当前项目具备PhysicsCalculatorComponent公式计算器ChallengeTab知识挑战LabTab模型实验室FavoritesTab收藏visitedModels最近浏览routes模型路由。也就是说元服务不需要从零开始写功能而是把已有能力包装成轻量入口。三、入口一公式速算公式计算器中已经有结构化公式配置exportinterfaceCalcItem {name:stringformula:stringinputs:CalcInput[]calculate:(values:number[]) string}例如牛顿第二定律{ name:牛顿第二定律, formula:F m · a, inputs: [ { label:质量 (m), unit:kg, defaultValue:1.0}, {label:加速度 (a), unit:m/s², defaultValue:9.8} ], calculate: (v) 合外力 F ${(v[0] * v[1]).toFixed(2)} N }元服务入口可以直接打开某个公式公式速算欧姆定律 输入I和 R立即得到 U这适合做作业时快速使用。四、入口二今日 5 题挑战挑战模块已经支持题目数量选择ForEach([5, 10, 15, 20], (n:number) {Text(n.toFixed(0)) .onClick(() { this.totalQuestions n }) })元服务可以固定为“今日 5 题”默认题数 5默认不限时根据上次薄弱分类推荐题目完成后回到结果页。这能把完整挑战模块拆成一个轻量复习入口。五、入口三最近模型项目中已经保存最近浏览StorageLink(visitedModels) visitedModels:string最近浏览取最近 6 个updateRecentList():void{if(this.visitedModels.length0) {this.recentList []return}letparts:string[] this.visitedModels.split(,)letresult:number[] []letstart:number parts.length6? parts.length-6:0for(leti parts.length-1; i start; i--) {letval:numberparseInt(parts[i])if(val 0 val this.names.length) { result.push(val) } }this.recentList result }元服务卡片可以展示最近一个模型继续学习光的干涉 上次已探索点击继续观察条纹变化这很符合全场景学习续接。六、入口四收藏模型收藏数据保存在StorageLink(favorites) favStr:string收藏列表可以作为考前复习入口我的收藏 5 个重点模型点击快速复习用户收藏的内容往往是薄弱点或重点内容所以非常适合做轻量入口。七、入口五课堂演示模型项目中视觉表现最强的模型包括光的干涉电场线分布凸透镜成像自由落体平抛运动声音传播。元服务可以提供“课堂演示”入口直接打开某个模型页面。比如老师讲光学时直接打开光的干涉不需要从首页搜索。八、端侧 AI 可以做什么在元服务入口中端侧 AI 或规则推荐可以帮助选择内容根据最近浏览推荐继续学习根据挑战错题推荐模型根据收藏数量推荐复习入口根据学习进度推荐未探索模型。当前项目已有规则推荐if(!this.isVisited(i) this.difficulties[i] 基础) { result.push(i) }后续可以把这个规则封装成“今日推荐模型”。九、隐私边界元服务只展示必要信息元服务入口不应该展示过多学习隐私。建议只展示模型名称入口名称简短进度收藏数量。不建议展示完整错题详细成绩学习时间线用户身份信息。这符合隐私保护主题也适合轻量入口的定位。十、总结「物理视界」非常适合做元服务能力集成因为它已经有多个高频小任务公式速算、今日挑战、最近模型、收藏复习和课堂演示。这些入口都可以复用现有页面、现有状态和现有路由。这篇文章对应的主题是元服务能力集成 端侧智能推荐 全场景学习入口。它不是脱离项目空谈而是从当前功能中挑出最适合轻量化的部分设计成可落地的元服务入口。
【OpenHarmony/HarmonyOs 】元服务能力集成设计：公式速算、今日挑战与最近模型的轻量入口
【OpenHarmony/HarmonyOs 】元服务能力集成设计公式速算、今日挑战与最近模型的轻量入口本文基于我的 OpenHarmony/HarmonyOS 项目「物理视界 PhysicsVision」整理。项目当前已有物理公式计算器、挑战模块、最近浏览、收藏和 28 个模型路由。这一篇围绕“元服务能力集成”做设计哪些功能适合拆成轻量入口如何复用现有页面和状态不脱离项目实际。一、为什么这个项目适合做元服务元服务适合高频、轻量、即用即走的功能。「物理视界」中有很多功能不一定需要用户完整进入 App查一个公式做 5 道挑战题打开最近学过的模型进入收藏模型课堂快速打开一个演示实验。这些都适合做成元服务入口。二、项目已有的基础能力当前项目具备PhysicsCalculatorComponent公式计算器ChallengeTab知识挑战LabTab模型实验室FavoritesTab收藏visitedModels最近浏览routes模型路由。也就是说元服务不需要从零开始写功能而是把已有能力包装成轻量入口。三、入口一公式速算公式计算器中已经有结构化公式配置exportinterfaceCalcItem {name:stringformula:stringinputs:CalcInput[]calculate:(values:number[]) string}例如牛顿第二定律{ name:牛顿第二定律, formula:F m · a, inputs: [ { label:质量 (m), unit:kg, defaultValue:1.0}, {label:加速度 (a), unit:m/s², defaultValue:9.8} ], calculate: (v) 合外力 F ${(v[0] * v[1]).toFixed(2)} N }元服务入口可以直接打开某个公式公式速算欧姆定律 输入I和 R立即得到 U这适合做作业时快速使用。四、入口二今日 5 题挑战挑战模块已经支持题目数量选择ForEach([5, 10, 15, 20], (n:number) {Text(n.toFixed(0)) .onClick(() { this.totalQuestions n }) })元服务可以固定为“今日 5 题”默认题数 5默认不限时根据上次薄弱分类推荐题目完成后回到结果页。这能把完整挑战模块拆成一个轻量复习入口。五、入口三最近模型项目中已经保存最近浏览StorageLink(visitedModels) visitedModels:string最近浏览取最近 6 个updateRecentList():void{if(this.visitedModels.length0) {this.recentList []return}letparts:string[] this.visitedModels.split(,)letresult:number[] []letstart:number parts.length6? parts.length-6:0for(leti parts.length-1; i start; i--) {letval:numberparseInt(parts[i])if(val 0 val this.names.length) { result.push(val) } }this.recentList result }元服务卡片可以展示最近一个模型继续学习光的干涉 上次已探索点击继续观察条纹变化这很符合全场景学习续接。六、入口四收藏模型收藏数据保存在StorageLink(favorites) favStr:string收藏列表可以作为考前复习入口我的收藏 5 个重点模型点击快速复习用户收藏的内容往往是薄弱点或重点内容所以非常适合做轻量入口。七、入口五课堂演示模型项目中视觉表现最强的模型包括光的干涉电场线分布凸透镜成像自由落体平抛运动声音传播。元服务可以提供“课堂演示”入口直接打开某个模型页面。比如老师讲光学时直接打开光的干涉不需要从首页搜索。八、端侧 AI 可以做什么在元服务入口中端侧 AI 或规则推荐可以帮助选择内容根据最近浏览推荐继续学习根据挑战错题推荐模型根据收藏数量推荐复习入口根据学习进度推荐未探索模型。当前项目已有规则推荐if(!this.isVisited(i) this.difficulties[i] 基础) { result.push(i) }后续可以把这个规则封装成“今日推荐模型”。九、隐私边界元服务只展示必要信息元服务入口不应该展示过多学习隐私。建议只展示模型名称入口名称简短进度收藏数量。不建议展示完整错题详细成绩学习时间线用户身份信息。这符合隐私保护主题也适合轻量入口的定位。十、总结「物理视界」非常适合做元服务能力集成因为它已经有多个高频小任务公式速算、今日挑战、最近模型、收藏复习和课堂演示。这些入口都可以复用现有页面、现有状态和现有路由。这篇文章对应的主题是元服务能力集成 端侧智能推荐 全场景学习入口。它不是脱离项目空谈而是从当前功能中挑出最适合轻量化的部分设计成可落地的元服务入口。
