qingjian/apps/cli

qingjian-cli

青简 Core 的命令行壳：不依赖任何平台 API，用来查候选、看排序、量性能、回放评测。改 Core 的任何东西都先在这里验证，再去碰输入法。

cargo run --release -p qingjian-cli -- kaifa            # 查一个拼音
cargo run --release -p qingjian-cli -- kaifa nihao      # 查几个
cargo run --release -p qingjian-cli                     # 交互模式

性能相关的（--typing、--replay）一律用 --release，debug 构建慢十倍以上，数字没有意义。

数据文件

缺省按优先级找：data/generated/ 里打包好的 .qj → 那里的 TSV → 仓库自带的产品数据（assets/lexicon/、assets/glossary/）→ assets/sample/ 的样例。 语言模型 data/generated/lm.qj（或 lm-unigram.tsv / lm-bigram.tsv）有就加载，没有就退化成一元词频整句；emoji 表在 assets/emoji/。

参数	作用
--dict <路径>	主词库（.qj 或 TSV）
--extra-dict <路径>	附加词库，可给多个，与主词库一起查；领域词库在 data/generated/dicts/*.qj（输入法缺省只开 idioms，回放要对齐就带上它）
--glossary <路径>	学习语言的释义表
--language en|ja	学习语言（也可用环境变量 QINGJIAN_LEARNING_LANGUAGE）
--english <路径>	英文词表（中英混输、英文模式候选）
--user-dict <路径>	用户词频文件（user.tsv，同目录的 user-words.tsv / user-choices.tsv / user-ngram.tsv / user-english.tsv 一起读）；给了就在退出时写回，不给则只在本次会话内学习
--config <路径>	配置文件，缺省与输入法共用 ~/Library/Application Support/Qingjian/config.toml；测试时给一份 [predict] enabled = false 的，免得每次查询都等云端

行为开关

参数	作用
--fuzzy z-zh,n-l,… / --fuzzy all	模糊音，覆盖配置里的 [fuzzy]
--shuangpin xiaohe|ziranma|microsoft|sogou|off	双拼方案，覆盖配置；off 强制全拼
--english-mode	英文模式（输入法里是 Caps Lock 亮着）：字母不当拼音，候选来自英文词表
--predict	强制开云联想并等结果打印；密钥来自配置或环境变量 QINGJIAN_API_KEY
--limit N	只显示前 N 个候选（缺省 9）

输出

每个查询打印：切分（多种切分用 \| 分开，… 表示简拼 / 残缺音节）、纠错（纠正: nihooma → ni hao ma）、候选列表（序号、候选、[句] 是整句候选、右侧词性与译文、云端词带 ☁）、各阶段耗时。

交互模式

不给拼音参数就进入交互模式：

输入	作用
拼音	查候选
序号	上屏上一次查询的第 N 个候选并记入学习
:raw	上一次输入原样上屏（相当于回车）
:del N	删掉第 N 个候选：用户词整个删，词库词清掉对它的学习
:q	退出

性能：--typing

把每个输入当作一键一键敲进去，每个前缀都查一次，打印每键各阶段耗时与最慢 / 平均值。目标每键 10 ms 以内。

cargo run --release -p qingjian-cli -- --typing jintianwanshangwomenquchifan

回放评测：--replay

读输入法记的输入日志（~/Library/Application Support/Qingjian/input-log.jsonl，每次上屏一行），把每行当时的键重新喂给引擎，看现在的排序会不会把当时选的词放在首选：

cargo run --release -p qingjian-cli -- --replay ~/Library/Application\ Support/Qingjian/input-log.jsonl --misses 20

• 按来源（词 / 整句 / 英文 / 其他）算首选命中率、前五命中率、平均名次、不在候选里的条数；云端词、云端整句、原样上屏、译词不评分只计数。
• 只在内存里学习，不写任何文件；按日志顺序回放，命中的候选照样上屏让上文往前走。
• 加 --user-dict …/user.tsv 就带上现有的学习数据（回放分支不落盘）。不带是「冷引擎」，量的是词库与模型本身；带上量的是实际体验，两者之差是学习功能的贡献。
• --misses N 打印前 N 条没命中首选的例子（作用域、当时选的、现在的前三）。

排序、整句、纠错的任何改动，改前改后各跑一次比差值。

日志

终端里日志走 stderr，RUST_LOG=debug 看逐键细节；设置 QINGJIAN_LOG_DIR 时再按天写文件。