资料进，题库出
导入学习库文件夹、library.json 或生成产物，自动得到章节结构、知识点、选择题与案例。判断题、多选题、解析都按你的资料来，不编造考点。
本地优先的 AI 学习工作台
把一摞资料，
变成你真正学得进去的题库。
导入讲义、真题或自己的笔记。AimCram 会梳理目录与知识图谱，按章节出题、配案例解析，并把 AI 问答留在每一道题旁边。所有内容，都在这台电脑上。
资料 → 目录 → 题库一次成型，不用手工拆章
题目 / 案例 / 图谱三种学法，各看各的
本地优先刷题、标记、笔记都在本机
01 / 能力
从一堆资料，到一套能反复练的体系。
不是把 PDF 丢给模型就完事。AimCram 先搭骨架，再往里填题、填案例、填解析。
目录自己改
章节多了、案例少了，直接在调整页改目录、改题量、写要求。只重生成你动过的部分。
三种学法
知识图谱先搭骨架，案例精析练应用，真题考点按板块回看。同一个科目，换着角度过三遍。
红笔，五色
选中文字就能涂抹，红、黄、绿、蓝、紫随你换。标记跟着内容走，下次打开还在原位。
问答贴着题目
每道题一个独立对话，打开就带着本题上下文。换一道题，从干净的新对话开始。
你的数据在本地
题库、答题记录、笔记与标记都存在本机 IndexedDB。断网也能刷，换设备用自己的备份。
02 / 怎么用
三步。剩下的交给它慢慢做。
-
01
把资料放进来
讲义、真题、笔记，整理成一个学习库即可。没有现成资料，也可以直接给主题让 AI 生成。
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02
确认目录与题量
章节、题数、案例数都能改。想补一章、加易混点对比，直接写在调整要求里。
-
03
开始学
先看图谱，再做案例，最后按板块刷真题。不懂就选中一句话，涂个色，或者直接问 AI。
03 / 产品细节
学习时最容易分心的两件事，我们做顺手了。
出题前，先把目录摊开
目录不是黑盒。每一章、每一节都能展开、折叠、增删，题量按节分配。你看到的结构，就是最后生成的结构。
- 章节增删、重命名
- 按节分配题量与案例
- 重新生成只覆盖该科目
问题，问在题上
AI 问答会自动带入当前题目、选项和解析。每道题一条独立对话，不会串题，也不会把上一题的解释带进下一题。
- 带入题目上下文
- 每道题独立历史
- 关闭再用，仍在这道题
04 / 上手试试
选中一句话，涂个色。
这是官网上的迷你涂抹工具，和 App 里的操作一样：先选文字，再点颜色；点已标记的文字即可清除。
复习不是把书再看一遍。先用自己的话复述，再做题找出漏洞，最后把错因写在同一页上。隔一天回来，只看被涂过的地方。
拖动选中文字 → 点左侧颜色
05 / 适合谁
需要把一个领域，从头学扎实的人。
职业资格考试教材厚、真题散，先把目录和题对上。
课程期末讲义与往年题一起导入，按章节过。
自建题库行业资料、内部培训，做成自己的学科。
长期复习标记与笔记留在原地，隔周回来接着看。
06 / 下载
把它放到你的桌面上。
AimCram 是桌面应用。资料、题目和学习记录都留在本机；AI 出题与问答使用你自己的模型 Key。
Windows 与 Intel 版本在计划中 · 安装包为未签名构建，首次打开需在「系统设置 → 隐私与安全性」中允许。
07 / 常见问题
你可能想先问清楚的。
支持什么资料？
学习库文件夹（manifest.json + content/library.json + 图片资源）、单个 library.json，或 AimCram 生成的学科包。没有现成资料时，也可以只给主题，让 AI 从零生成。
一定要联网吗？
学习、刷题、看图谱、涂抹、笔记都离线可用。只有「AI 生成 / 调整 / 问答」需要联网，并调用你自己配置的模型服务。
我的数据会被上传吗？
题库、答题记录、错题、笔记与标记都存在本机 IndexedDB。生成时仅把你提供的资料与要求发给模型服务。
生成会不会很久？
题量越大、解析越细，耗时越长。生成器按章节分批请求，支持并发；一千题加两百个案例通常在几十分钟量级，费用由模型服务商按 token 收取。
支持 Windows / 手机吗？
当前提供 macOS（Apple 芯片）桌面版。Windows、Intel Mac 与移动端尚未发布。
可以给多个科目用吗？
可以。每个科目独立保存目录、题库、学习进度与 AI 对话，互不干扰。