Anki 每日新卡片量：计算可持续的负荷上限

每天能承受多少张 Anki 新卡片，并不是一个可以直接照抄默认设置的固定数字，而是一个需要根据你自己的时间预算计算出的数值。如果设得太高，数周后接踵而至的复习负荷就会超出你愿意投入的时间。这也是学习者放弃牌组最常见的原因。¹

概述

Anki 中最理想的新卡负荷，是指其日后产生的复习时间成本依然能完美契合你每天真正愿意投入的复习时间的每日摄入率。可持续的 Anki 每日新卡上限因人而异。它取决于你的时间预算、目标记忆保留率（Retention）设置以及所学习卡片的类型，并不存在一个放之四海皆准的最佳数字。

为什么这是压垮多数牌组的核心问题

“每日新卡片”设置控制着你每天打开软件时 Anki 引入多少张新卡片。¹ 学习新卡片“会暂时增加你每天需要复习的卡片数量”，因为“新学的内容需要重复若干次，重复间隔才能明显延长”。¹

这种延迟产生的成本正是陷阱所在。第一周的负荷感觉很轻，因此高摄入率看起来完全可持续——直到这些卡片产生的复习如期而至。

Anki 官方手册给出的解决方法是减少摄入量，而不是硬撑下去：你需要“通过每天减少引入新卡片来降低所需的复习量，直到复习负担减轻”。¹ 调节复习负荷的杠杆正是新卡摄入率，而这正是本文的核心所在。

诚实的核心结论是“找到适合自己的数值，而非照搬所谓通用数字”

合适的新卡速率应当根据个人的复习预算计算得出，而不是从默认设置中照搬。对一个学习者适用的默认设置，可能会在三到六周后彻底摧毁另一个学习者的时间表，因为两人的时间预算截然不同。

标准范围，以及为什么范围才是诚实的答案

语言学习者通常引用的起始范围大约是每天 10 到 25 张新卡片，偶尔可达 30 张。一篇关于语言学习的文章将 20 到 25 张列为标准范围，并指出“20 张对大多数人来说是可控的，25 张对某些人来说可能就太多了”。²

请将该范围视为社区和实践者的经验法则，而非精确测定的最优值。Anki 软件默认设置为每天 20 张新卡，但官方手册并未声称 20 张对任何学习者都是最佳的，它仅仅记录了 20 张新卡对应的成本。¹³

这个范围只是一个起始参考区间，而不是最终答案。本文接下来的算术方法将帮助你把这个区间转化为属于你自己的精确数字。

数学原理：为什么一张新卡片是一笔贷款而非全款购买

一张新卡片在今天几乎毫无成本

在引入卡片的当天，它处于学习步骤（Learning Steps）中，只会在那一次学习会话里重复几次。今天添加一张卡片的成本很小，因为“新学的内容需要重复若干次，重复间隔才能明显延长”。¹

工作量的增加只是延迟到来，并非不存在。第一周的负荷只反映了第一周添加的卡片，尚未包含这些卡片在接下来的数周内不断生成的循环复习。

在稳态下它每月都会向你寄送账单

以下是本文所依据的经久耐用、有据可查的官方数据。Anki 官方手册指出：“如果你持续每天学习 20 张新卡片，预计每天的复习量大约在 200 张左右。”¹

根据官方手册的说明，从每日新卡数到稳态每日复习量，存在大约十倍的乘数关系。¹ 添加新卡就像申请了一笔贷款，其按月偿还的账单会在日后准时送达。

10 倍只是典型经验值，并非固定常数

“20 张新卡大约对应 200 张复习”这一对应关系会随着目标保留率设置、卡片难度和答题准确率而变化。更高的保留率和更繁重的卡片会推高这一乘数；而更轻量、得到良好强化的牌组则会拉低这一乘数。¹⁴

学习者常用一条经验法则来解释相同的效应：每张新卡片在接下来的一个月里大约会产生 7 次复习，因此每天 20 张新卡在一个月内会逐渐攀升至每天约 140 次复习。请将“每张卡约 7 次复习”和“稳态下每月约 5 到 8 次复习”均视为社区经验法则，而非固定常数。¹

Anki 手册中“20 张新卡对应约 200 张复习”的关系是可查证的基准锚点，而单张卡片每月的数字则是学习者用来解释这一现象的非正式直觉。¹ 无论采用哪种算法，每张成熟的新卡片都会演变成一笔持续复习的“税负”，每天 20 张新卡会在数周内复合成三位数的每日复习量。

3 到 6 周的滞后性是导致学习者措手不及的原因

一批新卡片带来的负荷不会在添加当天显现。在卡片经历学习阶段和早期复习间隔、直到间隔真正拉长之前，负荷会在接下来的数周内逐步累积。¹

过去数周内添加的卡片所产生的复习，会以重叠波次的形式同时到期。因此，每日负荷在达到平台期之前的大约第一个月甚至更长时间内会持续上升。这个平台期才是稳态数据，而不是第一周轻松惬意的数字。

痛苦总是在蜜月期过后降临，恰恰是在新鲜感褪去、学习转化为常规习惯的时候。3 到 6 周的窗口期是实践者对何时达到稳态的观察总结，而非实测常数；请将其视为滞后期的估算。

图表能让这种延迟变得直观。下图展示了每日复习负荷如何随着恒定的新卡摄入量逐周增长，并在最早的卡片逐渐成熟后趋于平稳。

计算你的可持续上限

从每周时间预算出发，而非卡片数量

因为每日复习量会随着每日新卡量等比缩放，你可以将手册中的关系逆向推导。¹ 先确定你每天真正愿意投入复习的分钟数。进行一次为期 7 天的时间审计可以展现出切合实际的时间数据。然后将该时间转换为每日复习上限，并倒推算出落在该上限之下的每日新卡率。

你需要估算单张卡片的平均耗时来进行换算。一张简单的单字认知卡片通常在 10 秒以内即可完成。而句子卡或主动输出（Production）卡可能需要两到三倍的时间，因此唯一可靠的数据来自你在自己牌组上的实际测量。

请将任何单卡耗时数据视为示例，而非固定常数。在信任任何数字之前，请记录并统计自己牌组一周的实际耗时，因为难度更大的卡片运行速度更慢。

两项软件防护机制可确保上限有效执行

手册中记录了“每日复习上限”（Maximum reviews/day）选项，该选项设置了“每天显示复习卡片数量的上限。达到该限制后，即使还有卡片等待复习，Anki 当天也不会再显示更多复习卡片”。¹ 新卡片限制加上复习上限，是维护你计算出的可持续上限的两道内置防护锁。

影响具体数值的各项变量

你的目标保留率（Desired Retention）设置决定了每张卡片的复习次数，而这一关系取决于牌组所运行的调度算法。SM-2 与 FSRS 对比：Anki 调度算法原理详细探讨了其中的原因。Anki 官方手册指出：“更高的保留率会导致更短的间隔和每天更多的复习。默认值为 90%，它在保留率和工作量之间提供了良好的平衡。超过 90% 后工作量会迅速增加，超过 97% 后工作量可能会让人不堪重负。”¹

FSRS 项目从两个方向阐述了这种权衡取舍：随着目标保留率的增加，“间隔变短，从而增加了每天的复习次数”；而随着目标保留率降低，“我们遗忘得更多，必须重新学习更多内容”。⁴

因此，在这两者之间存在一个能够平衡两者的工作量最低点。FSRS 项目指出，该最优值因学习者而异，并未公布通用的单一百分比。⁴

卡片复杂度是第二个变量。输出类卡片和句子卡片每次复习耗时更长，且往往比单字认知卡更容易遗忘（Lapse），这提高了每张卡片的有效复习次数。

外部语言环境强化是第三个变量。在牌组之外配合进行真实的日语阅读与听力输入，会强化相同的词汇项目，从而降低实际遗忘率，进而减轻每张卡的复习负担。⁴ 这种效应具有明确的作用方向，但没有固定的量化幅度，切勿期望一个恒定的百分比。

计算实例

下方的算术以手册中的基准关系为支架，每个数字仅为示例。重点在于方法本身，而非占位用的具体数值。

假设你决定每天投入 20 分钟用于复习。在轻量认知牌组上按每张复习卡约 10 秒计算，这一预算对应的稳态复习上限约为每天 120 张复习卡。

现在倒推新卡率。手册中 20 张新卡对应约 200 张复习的关系意味着大约 10 倍的乘数，因此每天 120 张的复习上限对应每天约 12 张新卡。¹

卡片类型会显著改变结果。如果你的卡片每张耗时约 20 秒，同样的 20 分钟每天只能支持约 60 次复习，这意味着每天仅能学习约 6 张新卡。

单卡复习耗时	20 分钟预算支持的复习量	对应的每日新卡量
约 10 秒（轻量认知卡）	约 120 张/天	约 12 张/天
约 20 秒（较重卡/句子卡）	约 60 张/天	约 6 张/天

同样的时间预算，因为单卡成本翻倍，新卡率直接减半。请自行测量单卡复习秒数以及自己的稳态乘数（该乘数会随目标保留率的提高而增加），切勿盲目依赖上述占位数据。¹⁴

崩溃模式与诊断

崩溃的具体表现

当摄入率超出预算时，复习队列就会不断膨胀，因为新卡片添加延迟负荷的速度超过了旧卡片成熟移出的速度。手册推荐的修复方案正是针对这种崩溃情况设计的：“通过每天减少引入新卡片来降低所需的复习量，直到复习负担减轻”。¹

实际生活中的崩溃表现往往比算法机制更为直观：工作负荷超出了愿意承受的预算，复习会话不再令人感到成就感，积压的卡片越堆越多，最终学习者放弃的是整个牌组，而不仅仅是一次会话。

最后这一步是必须点名的真正代价。牌组荒废并非因为学习方法失败，而是因为新卡摄入率从一开始就超出了承受能力。

为期两周的诊断法

检验的方法是观察你每日的总复习时间是否在持续一段时间（大约两周）内超出了你愿意投入的预算。如果是，说明你的新卡率可能定得过高。

两周的窗口期是实践者用以界定“时间足够长以证明这是一种趋势，而非单一糟糕的一天”的经验法则，而非正式发表的临床标准。请将其作为参考法则而非确定常数。如果复习过程本身已经变得痛苦而不仅仅是耗时长，为什么 Anki 让人苦不堪言（以及如何挽救）：诊断与分流指南提供了更广泛的分流排查方法。

手册中规定的应对措施是调低每日新卡上限，而不是硬着头皮坚持：每天“引入更少的新卡片，直到复习负担减轻”。¹

如何在不毁掉学习进度的情况下恢复

暂时将新卡上限调低至零，从而不再增加新的负荷。随着现有卡片的成熟和间隔拉长，让积压的复习队列逐渐清空。然后再以预算真正能够支持的速率恢复新卡学习。¹

调节的杠杆依然是手册中明确指出的每日新卡设置，将其设为零是合理的配置，而非错误状态。¹ 若需要针对顽固难词（Leeches）和卡片挂起进行更彻底的恢复，当 SRS 适得其反：Anki 倦怠、难词陷阱与退场信号涵盖了完整操作方案。

补充要点

“暂时将新卡片设为 0”是一种有效的设置，而不是失败

“每日新卡片”设置支持下调至零的任意数值。将其设为零仅意味着在复习队列逐步消化的同时不引入任何新卡片。¹ 暂停摄入以清理积压属于牌组日常维护的正常举措，绝非该方法失效的标志。

手册将新卡摄入率描述为减轻复习负担的可调旋钮。在逻辑上，这自然包括在清理积压期间将其完全调至零。¹ 一旦队列恢复至你的预算范围之内，即可重新恢复新卡摄入。

句库卡片（Sentence-Mining）会改变计算公式

常见的误区是将一张自主挖掘的句子卡等同于一张现成的词汇卡。它们的工作量并不对等。篇幅更长、信息更密集的卡片单次复习耗时更长，且更容易遗忘。对于必须“重复若干次”的材料，每日复习量自然会更高。¹

FSRS 同样将复习次数与单卡难度及保留率挂钩。⁴ 实际推导出的结论是：句子挖掘牌组的可持续新卡上限应当低于预制词汇牌组。这是一种方向性的调整，不存在固定套用的换算系数。

严格的每日上限能保护你度过蜜月期

固定的新卡限制配合父牌组复习上限，可以防止第一周的热情透支第六周必须偿还的精力账单。手册记录了这两项防护措施：每日新卡限制，以及达到上限后停止显示复习卡片的“每日复习上限”。¹

对于嵌套牌组，“在每个子牌组上设置的限制控制了从该特定牌组抽取的卡片最大数量。而所选父牌组的限制控制着将要显示的总卡片数”。换句话说，父牌组上限能为整个学习会话划定边界。¹

有一项联动机制值得注意：“默认情况下，复习限制同样适用于新卡片；当达到复习限制时，将不再显示新卡片”，除非你开启了无视限制显示新卡片的选项。¹ 因此，单一的复习上限还能在无形中降低新卡的摄入速度。

上述算术均假定你已经确定了要学习的内容。构建牌组和分级整理本身也是对相同时间预算的消耗。对于更希望将时间花在复习上而非整理卡片上的学习者，J-Compass 推荐 Amenokori：其采用 FSRS 算法调度且经过预先分级的词库省去了制卡的繁琐劳动，让唯一需要调节的核心旋钮回归到本文所指导的每日新卡率。⁵ 其公布的各级别收录词条数量（例如 N5 801 词、N3 3,355 词、N1 3,239 词及 803 个扩展词）是 Amenokori 对其自身词库的分级，而非官方 JLPT 数据，因为自 2010 年以来官方从未发布过官方 JLPT 词汇表。⁵

警惕全沉浸式学习者“每日 50 到 100 张”的极端数据

每天 50 到 100 张新卡的速度常作为强化学习初期学习者的个人成就流传，甚至有人能在一个整月内保持每天 100 张新卡。² 这些速率诞生于特定环境——牌组复习是全天主要活动，且没有其他互相竞争的学习任务——因此将它们生搬硬套到非全职兼职学习者的日程中是大错特错的。

按照官方手册自身的递增比例，将 20 张新卡对应约 200 张复习的关系进行外推，每天 50 张新卡在稳态下预计会产生每天约 500 次复习。¹ 这意味着每天需要投入数小时，与每周仅能抽出几小时学习日语的在职成年人的实际情况完全脱节。高数值并不是范本，它们预设了绝大多数学习者根本不具备的时间预算。

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References

Footnotes

1. Anki Manual. "Deck Options." docs.ankiweb.net. https://docs.ankiweb.net/deck-options.html ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵ ↩⁶ ↩⁷ ↩⁸ ↩⁹ ↩¹⁰ ↩¹¹ ↩¹² ↩¹³ ↩¹⁴ ↩¹⁵ ↩¹⁶ ↩¹⁷ ↩¹⁸ ↩¹⁹ ↩²⁰ ↩²¹ ↩²² ↩²³ ↩²⁴ ↩²⁵ ↩²⁶ ↩²⁷ ↩²⁸

2. McNiven, Cade. "How Many Anki Cards Should You Do per Day When Learning a Language?" cademcniven.com. https://cademcniven.com/posts/20211119/ ↩ ↩²

3. Anki Manual. "Getting Started." docs.ankiweb.net. https://docs.ankiweb.net/getting-started.html ↩

4. open-spaced-repetition (FSRS project; core contributor Jarrett Ye). "The Optimal Retention." fsrs4anki wiki. https://github.com/open-spaced-repetition/fsrs4anki/wiki/The-Optimal-Retention ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵ ↩⁶

5. Amenokori. Product landing page. https://amenokori.com ↩ ↩²