1. 考研英语旧题高频词跨期整理的真实痛点考研英语备考到中后期很多人手里都会攒下一堆按日期分发的词表。齐雪妮老师 2020 年 2 月到 3 月这四期02-27、03-05、03-12、03-19的旧题高频词就是典型每期几十道单选题题干、选项、音标、词性、例句、词根拓展全混在一起。单独看某一期还行但四期叠在一起问题立刻暴露——同一个单词在不同期反复出现释义详略不一有的标了音标有的没标有的给了词根联想有的只写了个中文。你想背却不知道以哪一版为准你想统计哪些词真正高频手工数又容易漏。我试过用 Excel 手动合并光是把四期的词条拆成「单词 / 音标 / 词性 / 释义 / 出处期数」五列就花了一个多小时还经常把deprived和declined这种形近词串行。更麻烦的是去重inclined在 03-05 和 03-12 都出现过但一处写「很可能」一处写「有…倾向」如果不归并背诵时就会犹豫到底记哪个。这个场景的核心诉求其实很明确把四期词表做去重 频次归并产出一份可以直接打印背诵的合并词表同时保留每个词的音标、词性、核心释义和出现期数。手工做不是不行但重复劳动太多而且一致性没法保证。用 TaoToken 的统一 Key 走 API 通道调用模型来做词条抽取和一致性核对能把「拆词条」和「对释义」这两步自动化人只需要做最后的抽检。下面我把整套可复制的配置和校验步骤拆开讲你跟着做就能得到一份自己的合并词表。需要先说明的是这套流程不依赖任何特定编辑器你用什么写 Markdown、用什么跑脚本都行关键是把四期原始文本准备好然后通过统一的 API 入口调用模型完成结构化抽取。TaoToken 在这里扮演的是「统一 Key 统一 Base URL」的角色省去你为不同模型分别配 Key 的麻烦。2. TaoToken 统一 Key 与 API 通道的前置准备在动手合并词表之前先把调用通道搭好。TaoToken 的官网入口是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 基址是 https://taotoken.net/api 。注意 API 地址后面不加任何 UTM 参数保持干净避免某些客户端把查询串拼进请求路径导致 404。你需要准备三样东西我把它叫做「三件套」Base URL、API Key、Model ID。这三者在任何兼容 OpenAI 协议的客户端里都是必填项缺一个就连不上。Base URL 填https://taotoken.net/api。API Key 在控制台的 API Keys 页面创建入口是 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。创建后复制那串以sk-开头的字符串只显示一次记得先存到本地环境变量里别直接写死在脚本里提交到仓库。Model ID 根据你手头的模型填比如做词条抽取这种结构化任务选一个指令跟随稳定的对话模型即可具体可用列表在模型对话页能看到https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 。如果你用的是 Claude Code 这类编码 Agent 来做批处理脚本接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有 Base URL 和鉴权头的写法。长期要跑批量任务的话Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 有额度说明按自己的调用量选。环境变量建议这样设Linux/macOS 下export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key export TAOTOKEN_MODEL你的模型IDWindows PowerShell$env:TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api $env:TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key $env:TAOTOKEN_MODEL你的模型ID设完之后用一条最简单的 curl 验证通道是否通curl -s $TAOTOKEN_BASE_URL/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: $TAOTOKEN_MODEL, messages: [{role:user,content:回复ok两个字}] }如果返回体里choices[0].message.content有内容说明三件套配对了。这一步别跳过后面所有词条抽取都建立在这条通道上。踩过的坑是有人把 Base URL 写成带/v1的完整路径结果客户端又自动补一次/v1变成/v1/v1/chat/completions直接 404。记住 Base URL 只到/api/v1/chat/completions由客户端或你的脚本自己拼。3. 可复制的词表合并配置与抽取脚本这一节是核心。目标是把四期原始文本喂给模型让它按固定 schema 输出结构化词条然后本地做去重和频次归并。先定义输出格式我用的是一行一个 JSON 对象JSONL字段固定为word、phonetic、pos、meaning、source。source记录这个词出现在哪几期比如[02-27,03-12]。先建一个配置文件merge_config.json把四期文件路径和输出路径写进去方便复用{ base_url: https://taotoken.net/api, model: 你的模型ID, sources: [ {tag: 02-27, path: ./raw/2020-02-27.md}, {tag: 03-05, path: ./raw/2020-03-05.md}, {tag: 03-12, path: ./raw/2020-03-12.md}, {tag: 03-19, path: ./raw/2020-03-19.md} ], output: ./merged/words.jsonl, final_md: ./merged/考研旧题高频词合并版.md }抽取脚本用 Python 写依赖requests。核心思路是逐期读取原始文本按题号切块每块交给模型抽取该题涉及的所有词条。提示词要写死输出格式避免模型自由发挥import json, os, re, requests CFG json.load(open(merge_config.json, encodingutf-8)) BASE CFG[base_url] KEY os.environ[TAOTOKEN_API_KEY] MODEL CFG[model] PROMPT 你是考研英语词表整理助手。请从下面这段题目文本中抽取所有需要记忆的英文单词 每个词输出一个 JSON 对象字段固定为 word(单词原形), phonetic(音标,没有就空字符串), pos(词性), meaning(中文核心释义), source(留空)。 只输出 JSON 数组不要任何解释文字。题目文本 --- {chunk} --- def extract(chunk): body { model: MODEL, messages: [{role: user, content: PROMPT.format(chunkchunk)}], temperature: 0 } r requests.post(f{BASE}/v1/chat/completions, headers{Authorization: fBearer {KEY}, Content-Type: application/json}, jsonbody, timeout120) r.raise_for_status() txt r.json()[choices][0][message][content] txt re.sub(r^(json)?|$, , txt.strip(), flagsre.M).strip() return json.loads(txt) def split_questions(text): parts re.split(r\n(?\d\.\s), text) return [p for p in parts if p.strip()] all_rows [] for src in CFG[sources]: raw open(src[path], encodingutf-8).read() for chunk in split_questions(raw): try: rows extract(chunk) except Exception as e: print(skip chunk:, e) continue for row in rows: row[source] [src[tag]] all_rows.append(row) with open(CFG[output], w, encodingutf-8) as f: for row in all_rows: f.write(json.dumps(row, ensure_asciiFalse) \n) print(raw rows:, len(all_rows))跑之前把四期原始文本放到./raw/下文件名和配置里一致。temperature设 0 是为了让同一段文本多次抽取结果稳定方便后面核对一致性。切题用正则按「数字 点 空格」切基本能覆盖这种单选题格式。如果某期格式有出入切块失败的那段会被跳过并打印不会中断整个流程。抽取完成后做去重归并逻辑是以word小写为 key合并source数组meaning取出现次数最多的那版phonetic取第一个非空的。这一步纯本地不需要再调模型import json from collections import defaultdict, Counter rows [json.loads(l) for l in open(./merged/words.jsonl, encodingutf-8)] bucket defaultdict(list) for r in rows: bucket[r[word].strip().lower()].append(r) merged [] for w, items in bucket.items(): sources sorted({s for it in items for s in it[source]}) meanings Counter(it[meaning] for it in items if it[meaning]) phon next((it[phonetic] for it in items if it[phonetic]), ) pos next((it[pos] for it in items if it[pos]), ) merged.append({ word: w, phonetic: phon, pos: pos, meaning: meanings.most_common(1)[0][0] if meanings else , source: sources, freq: len(sources) }) merged.sort(keylambda x: (-x[freq], x[word])) with open(./merged/merged.json, w, encodingutf-8) as f: json.dump(merged, f, ensure_asciiFalse, indent2) print(unique words:, len(merged))freq就是跨期出现次数排序后高频词自然浮到前面。最后生成 Markdown 背诵版lines [| 单词 | 音标 | 词性 | 释义 | 出现期数 | 频次 |, | --- | --- | --- | --- | --- | --- |] for m in merged: lines.append(f| {m[word]} | {m[phonetic]} | {m[pos]} | f{m[meaning]} | {,.join(m[source])} | {m[freq]} |) open(./merged/考研旧题高频词合并版.md, w, encodingutf-8).write(\n.join(lines))这套配置的关键在于 schema 固定模型只负责「从题目里认词」不负责「决定怎么合并」合并规则完全由本地代码控制结果可复现。如果你用 Cline 或 Claude Code 跑这个脚本把 Base URL、Key、Model ID 三件套填进对应客户端的设置里即可脚本本身不关心是谁在调。4. 验证请求与成功结果核对脚本跑完先看控制台输出的raw rows和unique words两个数字。raw rows 是抽取到的原始词条总数unique words 是去重后的数量。四期加起来如果 raw rows 在几百条量级、unique words 明显小于 raw rows说明去重生效了。接着做一次真实请求验证确认模型返回的结构符合预期。单独抽一道题测试curl -s $TAOTOKEN_BASE_URL/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: $TAOTOKEN_MODEL, temperature: 0, messages: [{role:user,content:从下面文本抽取单词输出JSON数组字段word,phonetic,pos,meaningIn some countries girls are still deprived of a good education. A. denied B. declined C. defied D. deprived}] }预期返回里choices[0].message.content是一个 JSON 数组至少包含deprived、denied、declined、defied、education这几个词每个都有word和meaning字段。如果返回的是带 json 包裹的脚本里的正则会剥掉如果返回纯文本解释说明提示词没压住把temperature再确认一遍是不是 0。成功结果长这样合并后的 Markdown 表格前几行单词音标词性释义出现期数频次inclinedɪnˈklaɪndadj.有…倾向03-05,03-122depriveddɪˈpraɪvdv.剥夺02-271fadedˈfeɪdɪdv.变淡02-271meritˈmerɪtn.优点,美德02-271核对时重点看三类词一是形近词有没有被错误合并比如declined和inclined必须分开二是同一词的不同释义有没有被Counter选错比如subject在 03-19 是「取决于」如果某期误抽成「主题」需要人工把那条原始记录改掉再重跑三是音标缺失的词phonetic为空说明原始文本里就没标这种可以接受但要在背诵版里留空而不是瞎填。我一般会抽 10 个高频词回原文比对确认source期数没标错。比如vital如果只在 03-19 出现source就不该有 03-05。这一步花不了几分钟但能挡住大部分抽取噪声。5. 本篇常见报错与排查对照跑这套流程最容易撞上的几个报错我按真实返回信息列出来你对号入座。401 Unauthorized。返回体里通常是{error:{message:invalid api key}}。原因就两个Key 复制时带了空格或者环境变量没生效。先echo $TAOTOKEN_API_KEY看有没有值再确认请求头是Authorization: Bearer sk-xxxBearer 和 Key 之间一个空格。如果 Key 是在控制台刚建的确认没被删。local proxy failed / connection refused。这个报错说明请求根本没到服务端是本机网络层的问题。检查你的HTTPS_PROXY环境变量是不是指向了一个已经关掉的本地端口unset HTTPS_PROXY再试。另外确认 Base URL 拼写https://taotoken.net/api不要写成http也不要多带斜杠。reading choices 或 KeyError: choices。脚本里r.json()[choices]报这个说明返回体里没有choices字段。先print(r.text)看原始返回常见原因是模型 ID 填错服务端返回了错误对象而不是正常补全结果。把 Model ID 换成模型对话页里确认可用的那个。OAuth / 鉴权头冲突。如果你在 Claude Code 或某些客户端里同时配了 OAuth 登录和 API Key客户端可能优先走 OAuth 导致鉴权失败。在客户端设置里明确选择「API Key 模式」把三件套填全Base URLhttps://taotoken.net/api、API Key、Model ID三者缺一不可。Cline 的 MCP 配置里同理别只填 Key 不填 Base URL。JSON 解析失败json.decoder.JSONDecodeError。模型返回的内容不是纯 JSON可能带了「好的以下是抽取结果」这种前缀。解决办法是在提示词里再强调「只输出 JSON 数组不要任何解释文字」同时脚本里的正则剥壳逻辑要能处理 json 包裹。如果还不行把temperature降到 0 并换一个指令跟随更稳的模型。抽取结果里出现中文词条。比如把「教育」也当成单词抽出来了。这是提示词边界没划清在 PROMPT 里加一句「只抽取英文单词忽略中文释义和题干中的中文」。重跑对应期即可不用全量重来。排查顺序建议先 curl 验证通道排除 401 和网络问题再单题验证抽取格式排除提示词问题最后全量跑。这样出问题时能快速定位是哪一层。6. 把合并词表用起来的后续动作拿到合并词表后最直接的用法是按freq降序背频次 2 以上的词优先过一遍这些是四期里反复出现的真高频。频次 1 的词按source期数分组配合原题回看语境比干背释义记得牢。如果你还想继续扩展可以把这套脚本改成支持更多期在merge_config.json的sources里加新条目原始文本丢进./raw/重跑抽取和归并就行schema 不用动。想换模型做一致性核对改model字段用同一个temperature: 0再抽一遍对比两次merged.json里meaning不一致的词条那些就是需要人工裁决的边界词。调用通道方面批量抽取走 API 就行Base URL 固定https://taotoken.net/apiKey 在 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 管理接入细节看 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。如果后面要做更复杂的 Agent 批处理Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 有对应的额度方案。想先手动试几个词的抽取效果模型对话页 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 可以直接粘贴题目文本看返回。最后提醒一句模型抽取的词条一定要抽检尤其是形近词和一词多义。自动化省的是重复劳动不是判断力。把抽检过的合并词表打印出来按频次从高到低过比四份散装词表来回翻要省心得多。