一般查词典流程：
翻找这个过程太费事了，再短也要30秒左右？
为了解决优化这个过程，让AI来查词典不应该是最优方案吗？
所以我想这样干：
细说这个查询交互的基本流程：
或许将词典数据提取出来训练内置到AI中，创造出一个专用于查词典的AI是最/更优解？但是远超我的能力范围了
还可以剪贴板取词或划词翻译
我有类似想法，不过这属于建立如何agent方法了，Claude会生成总结，而非输出辞典内容，chatgpt4不会这样，但内容过长又变成输出总结了。
目前所有模型在livebench的语言评测除最高的65分o1，其余均分都不及格。
我的设想是，提供例句，词典工具，它定位要查的词，词组，然后确定可能义项序号，划重点，再让用户读辞典。
这个有没有什么更简单方法或其他想法？
直接把mdx的单词查询展示出的html发给AI，AI也能读懂确定义项。但是太浪费token了
用beautifulsoup解析，删除例句？然后正则校对输出与辞典原文？还是一张图片发过去，我不知道token哪种划算了，不过我设计LLM辅助工具的初步想法示意图时倾向用本地模型。
不过我个人主力辞典是MWOnline，简明，没考虑文本很长的牛津，朗文。请原谅我自以为辞典都是简明扼要的。
感觉毫无必要。GD-ng 连按ctrl+C 查词已经很方便。可以导入一个AI，作为辅助，如本论坛分享的硅基流动，我觉得这样的组合在目前条件下已经相当完美。将来随着AI的不断发展，或许会有更新的工具出现，到时再说吧。
我也常有类似的用法，对于有多个释义的词条，挑选最可能的几个释义或者是全部释义（手动复制），扔给ChatGPT，让它选择最符合当前语境的释义
之前有人做过相关的应用，记笔记。帖子里提到了词典数据处理的一种可行的方法，就是针对某一本词典写 JavaScript提取释义。那么对于本帖的问题，把这个提取的数据结构化，再喂给AI，应该是最省token的了
开头提到的用法可以看成是这个记笔记应用的前置，只不过是把人类浏览释义 ，并挑选最符合的释义的这个过程，优化成了利用AI分析语境的能力
哈哈哈，看到坛友这么活跃，我也抛砖引玉分享下我在这方面的思考吧：
其实我就是馋大家的提示词
天杀的开屏广告，才点完“跳过”就已经不记得自己想搜索什么了…
对我而言，英语处理比较简单，日语汉语这种没有分词间隔（前者变化更复杂，如判断分词）怎么办？我个人模糊知道一些语言大概涉及性，数，格，时，态，体六种变化，有的是变形后形成的新词，有的是可还原到原型的。得重查两次？
关于supermemo20原则，我倾向在语言学习中占少量比重甚至弃用——日常语言使用，听说读写是语法，词汇，词组是全景的，而不是各种细节细化到各种词义，语法
一些学习者使用anki，学习复习的时间占比过长，渐渐忽略了读听沉浸的重要性。
我倾向使用固定资料+广泛资料来学习，我记得我另一个关于处理单词，词组的帖子，有网友推荐大量例句法，不过语焉不详
我想详细化ta的例句法，一个以大部分内容能理解的多个不同例句（从固定资料中打乱分析，加上上下文）一一呈现，以听力为主，文字为辅，代入切合义项用法解释或者语法书参考项（多种辞典相同释义的不同解释）为答案，采用fsrs的算法评级。
”大量例句法“是我在你帖子下推荐的，语焉不详是因为正在深一步摸索，实操起来有一定难度，需要自己造很多轮子。
我还发过一个稍微详细一点点的帖子，站内搜索”理解大量句子学习单词“。
这里”AI简化查词典流程“也是为”大量例句法“服务的
那么如果能在这张卡片中利用AI迅速/立即查询出”think something over“的用法。这种行为无异于在此卡片之外复习/新学习了另一个其他单词用法。
量化这个行为给”大量例句法“带来的收益的话，我认为保守至少提升30%以上，甚至可以达到60%以上。
我觉得可以参考类似网址 vocabulary.com，该网址有不少题是根据真实语料的大量例句来用相近词，模糊释义选项来考察理解的，我只不过是选取了以不同解释的相近或是反义词的思想。
不过这种工作很累，个人几乎难以完成——十余年来，vocabulary.com 习题不下1.5亿道，经过筛选大致给用户来学习词汇有二十五万三千道。
与之类似的有AJATT1万例句法，我误解为只用1万例句就够了，但我接触原博客（强调听一万小时日语，读250本书）大体接触ALG等其他方法后，我认为单词，语法学习不能单独列出来，而是应以享受高度沉浸“杂食”材料为主，渐进重复材料而非词汇，语法卡片，增加可理解的语块
然后再说1万句子，材料中查询不下数次都难以理解的点，参考词频，语法复杂程度来做出的大致有一万左右的卡片（是根据接触的语料，选择义项做的，而非以大量辞典例句为主）
是不是可以利用AI把所有词典的内容遍查整合成一个大词典，合并同义，何必例句，然后直接一次查完？
