去年搓了个词典，本来懒得动了，但是看到opencode订阅还没用完，deepseek那么便宜，想着不用白不用，找了个最浪费token的方式，让AI再写一部词典
当年的AI我记得还是 gemini-2，其实很多东西不成熟。我也对AI脾气没摸准，很自然的就：“请输出 JSON”。今年学聪明了，直接上YAML。AI高呼你这想法真离经叛道但又极度合理。
甚至，block scalar（|）支持多行文本，不转义！
一个小技巧是，尽量避免嵌套的，什么 map套entries，每个 entry 再挂一个 senses 列表、每个 sense 再挂一个 examples 列表，别玩这一套。直接拍扁，层级尽可能少，整个 schema 里不允许出现一个方括号！
AI帮我写了个 validator，调教这一块还得是AI卷AI。不对劲的就返回错误让AI二次输出。但是基本都是1-pass通过。之前JSON翻车太多了。
跑了一圈还发现，短码对模型不友好。词性枚举最初写成 n/v/adj/adv，模型就开始输出 v.、V、vb、verb，改成全称 noun/verb/adjective 。我觉得这个跟 LLM 预训练 token 的分布高度相关，不要以为「缩写」对人和机器更友好！LLM是反过来的。
10年前第一版想的是薅Google Dictionary羊毛，去年第二版静态站中毒，想弄json，后来发现不对。20k的词汇量，对应20k个零碎小文件不可控。
这次第三版，回到传统RDBMS。一开始想一张 FTS5 全文索引表，让用户能模糊搜索、子串匹配，甚至搜中文释义——感觉这才配得上"AI 词典"的科技感。
然后又想了下，问了自己一个本该一开始就问的问题：用户到底是怎么用词典的？
输入一个完整的词，得到词条。前缀联想 输入 "run" 提示 "running" 用一句 LIKE 'run%' 就够了，一共三张表
words：词头senses：义项surfaces：一切能解析到这个词的可供检索字符串：原形、变形、同义词、反义词、搭配
一个激进的决定，words 这个表甚至不保存词汇的归一化原始形式！直接作为 lemma 放到 surfaces 表里！
接下来，让AI写了个「递归」采集器，很简单，随便想几个单词，prompt就是让AI做词典；然后词典里的解释、例句再分词，再翻译。直到所有翻译和解释能自我包含，这样自动生成一部完整的词典。
让AI搓 BFS，起初几万词汇很舒服，很快发现，漂移进生僻词陷阱了：water 的释义带出了 odorless、colorless、tasteless，这些是英语词没错，所以又让AI给每个词标上分级，A1 A2 B1 B2 C1 C2 按顺序遍历。但我脑子抽了，没想到，这词在生成YAML之前，不知道自己的等级，AI提醒我，假设子词继承父词级别——够用就行。
后来想了下，反正AI闲着也是闲着，于是下载了一个权威 CEFR 词表，17 万词
https://github.com/Maximax67/Words-CEFR-Dataset/
这个词表的 level 是浮点，1.0=A1 … 6.0=C2，1.5 是 A1/A2 边界，天然可以先处理常用词后采集偏科的
甚至还提供了真实词频，the 出现了 928 亿次，还有 lemma 链接：ran→run、went→go、children→child，甚至还可以求出 clothes 没有链接，所以它是真词头。
跑起来之后，词典开始自己生长，敲入 caffeinate 睡了一觉。第二天起来一看，额度才用了 10% 不到。。Deepseek太耐烧了
顺便发现opencode关只在流式模式下返回内容，非流式直接返回空 body。挺浪费的说实话。
整理发现这个 CEFR 也tmd掺水，AI看了下挺多 复数、连字符、西语、意大利语词汇混进去，后来干脆一刀切100w以上词频才纳入采集
哎，还得二次清洗
后续会把这个词典做出 on-demand 的：用户查一个词，命中缓存直接返回；没命中，当场调一次 AI 生成、校验、入库
最后，地址依然是：https://def.est.im/
清洗的时候AI又说怎么这么多 人名 地名 乐队名，噪音可以跳过。
我想了下，其实对 language learner 还挺有用的。你输入一个名字，其实想知道这个名字的内涵，来源，是否得体，有坑的。
传统词典那些老学究那有时间给你折腾这那的。
一个地名儿，既然你查了，肯定是从某个书 杂志 地图册 上碰到的，你是冲着大新闻、 奇闻逸事 来的。传统词典只告诉这是某国某地，有啥用？
其次AI又挑三拣四，说这西语词汇，扔了吧。老美现在西语人口那么多，流行文化我感觉都半边天了，用户查词汇碰到的概率很高。
过去纸质时代，让双语高手静下来编一部这样的词典，不容易
但是AI时代，有机会了。
我想就从这样的第一性原理，做一个完全服务语言学习者，感兴趣的词典。
不过 tokens 已经耗尽了，下次再说。