FSRS算法准备

今天开始为FSRS算法切换做准备。核心工作是整理现有的复习记录，让它们符合FSRS训练所需的格式。

现在的SM-2复习记录存在revlog表里，字段包括：卡片ID、复习时间、评分（1-5）、当时的间隔天数。FSRS训练需要更细的数据：每次复习时卡片的稳定性、难度、可提取性这三个参数的历史快照。SM-2没记录这些，所以需要从已有的复习数据里反推。

写了个脚本，把过去一个月的复习记录逐条处理，按FSRS的公式回算出每张卡片每次复习时的DSR近似值。跑了一遍，400多条记录全部转换完成，存进了一张新的fsrs_training_data表。

同时做了两件事：

• 写了FSRS的JS实现：从GitHub上找了开源的ts-fsrs库，研究了一下它的接口。核心是fsrs.repeat()方法，传入当前卡片的DSR和评分，返回更新后的DSR和下次复习间隔。

• 加了一个“算法切换”开关：在设置页加了一个选项，用户可以选择用SM-2还是FSRS。默认还是SM-2，等测试稳定后再切默认。

测试了一轮：用我自己的账号跑了100条模拟复习，对比两种算法的调度结果。FSRS给出的间隔普遍比SM-2长一些，说明它认为我对卡片记得更牢。这个判断准不准，得等实际用一段时间才知道。

明天继续观察数据，同时把卡组搜索的细节再优化一下。