记忆系统
面向长期保留的巩固层，而不是反复临时抱佛脚。
记忆系统的存在，是为了防止一次成功学习在短时间后迅速衰减。它通过间隔重复来判断真正需要复习的时点，把精力投向保留，而不是机械性重复。
在 Akari拾光 里，记忆系统并不是独立孤岛。它承接学习与练习的产出，记录复习历史，并把“记住”重新放回整个学习流程的最后一环。
调度逻辑
复习系统的核心不是固定次数，而是更接近真实记忆变化的时机判断。
schedule
FSRS 调度
Akari拾光 使用 FSRS 算法来估计更合理的复习间隔，以更低负担支持长期保留。
tune
动态间隔
间隔会根据实际表现伸缩，让复习队列反映“你是否真的记住了”，而不是一刀切规则。
target
优化投入
复习时间被视为有限资源，系统会尽量减少没有必要的重复消耗。
复习界面
记忆系统不只需要调度算法，也需要清晰可操作的复习对象与历史记录。
style
SRS 卡片
卡片是把学习内容转化为主动回忆单元的具体载体，让复习变成可执行动作。
history
复习历史
历史表现持续可见，用户可以看到记忆是如何变化的，而不是把系统当作黑箱。
device_hub
上下文连续
由于它嵌在同一工作区里，复习任务仍然能够回到对应的笔记、阅读材料和概念来源。
在真实学习中的位置
复习最有价值的时候，是它能延长前面所有学习投入的生命周期。
school
承接学习结果
记忆系统接过学习引擎留下的工作，把近期理解转化为后续可安排的强化复习。
devices
跨端连续
复习流程可以跨设备、跨会话延续，不会轻易丢掉仍需强化的内容线索。
cloud_done
灵活同步
本地、官方云同步与 BYOS 让复习历史能够移动，同时不强迫用户接受单一存储方案。
south_east
记忆巩固需要自己的运行逻辑
当复习时机、卡片历史与学习上下文保持联动，记忆工作就会更轻，也更值得信任。目标不是做更多复习，而是用更少浪费获得更稳定的回忆能力。