250 章交互解释审计

本页保留初筛时的判断，下面“三个演示”和“后续选择”是历史阶段描述。当前任务已扩大为逐章检查全部适合交互的知识点，97 不构成上限。进展以 逐章覆盖状态 为准。

结论

7 本教材共 250 章已完成媒介适配初筛。建议 97 章中的局部概念可考虑交互，91 章以静态关系图、时序图或对照表为先，62 章保留正文和原有实验即可。这里的 97 是候选章节数，不是新增 97 个组件的施工清单；同一组件应跨书复用，并继续保留完整叙述。

首批只实现用户选定的三个概念：KV cache、教育版 BPE、Go GMP。它们分别回答“哪些计算可以复用”“为什么按这个顺序合并”“任务就绪以后怎样得到执行机会”。

查阅范围和深度

• 按 scripts/catalog.mjs 的七个章节目录建立完整清单，逐章扫读标题、选定小节和导言/开篇正文。
• KV cache 与 Zero to Hero 第 22 章 BPE 已完整阅读本章文字、公式和小段代码；GMP 细读到诊断小节，未逐行复核文末全部代码。
• 这是教学媒介适配审计，不是 250 章逐行事实审校。没有复跑书中实验、验证所有版本数字，或把原书“本次实测”转称为本次审计结果。
• 全量标题是程序提取，章级媒介建议为逐章判断。JSON 为每章保留已扫读的标题样例、开篇摘录、行号和源文件 SHA-256。源码变更后应以标题定位，行号只对应本次快照。
• 不纳入章节统计：README、前言、附录、研究目录、配套源码和其他资源。

各书分布

教材	章节	交互候选	静态优先	保留正文
Go 后端知识地图	115	36	47	32
SEO 系统教程	26	6	9	11
AI SEO 实践指南	10	2	4	4
从计算图到 GPT	31	16	11	4
nanoGPT 全仓工程精读	15	9	4	2
LLMs From Scratch 原理与实践	31	18	9	4
Happy LLM 原理与实践	22	10	7	5
合计	250	97	91	62

怎样理解优先级

• P0：3 个已选演示的主放置章节。BPE 的另一章复用入口列为 P1，因此三个概念可以有四个放置点。
• P1：33 个后续优先候选，仍需经过准确性、学习收益和维护成本筛选。
• P2：152 章，可选的交互增强或静态解释。
• P3：62 章，优先保留叙述、真实代码与已有实验。

优先级表示改造顺序，不表示内容重要程度。静态优先也不表示需要再补一张图：不少 Go 章节已有 Mermaid，先检查现有图是否已解决问题。

首批放置和验收重点

1. KV cache：LLMs From Scratch 第 08 章，8.2 后、8.3 前。已有正文解释了 prefill/decode 和偏移 mask，演示应让“只新增 query 行、继续读取历史 K/V”可见。只把计数称为教学计算量，不能冒充测速。不能暗示滑动丢弃后仍等价于重算截断窗口。
2. 教育 BPE：Zero to Hero 第 22 章，22.3 后、22.4 前；LLMs From Scratch 第 03 章可在 3.5 后复用。当前固定字符词表只能演示既定规则的合并次序，必须明说它不训练真实字节 BPE、不复现 GPT/tiktoken ID。正文中的 UTF-8、训练频次与同频处理仍是主解释。
3. Go GMP：什么是GMP.md 中“一个 G 阻塞时，究竟占住了什么”后、“抢占为什么需要安全点”前。对比 G 停放与线程阻塞，并呈现 P 可以移交。不能把本地、全局、窃取画成固定调度顺序，也不能承诺固定抢占时间。

更细的插入依据、复用入口与验收项见 placement-suggestions.json。实际生产放置以 interactive-pages/placement-manifest.json 为准；本审计没有修改该文件。

后续先做少量通用机制

首批验收后，可按读者反馈从以下组合中选择一组，不必一次全做：

• LLM 入门：注意力矩阵、输入/目标对齐、采样分布、梯度累积分母。它们能在四本书复用。
• Go 语义：slice 共享、channel 状态、背压与取消。必须让读者逐步触发状态变化，而不是只播放图形。
• 后端一致性：事务交错、缓存竞态、消息 ACK 窗口、幂等重试。限定为小状态机，明确引擎/协议假设。
• 成本与口径：模型内存账本、SLO 错误预算、页面单位收益。输入数字和默认假设始终可见，禁止把情景演算称为实际结果。

同一个概念在不同书里可以有不同引导语，底层公式和测试应共用。清单中的 reuse_family 只帮助去重，不代表已经有对应组件。

不值得交互化的部分

工具选型、项目路线、源码阅读、事故复盘、数据证据和真实复现，以正文、表格、代码与可核对记录为主。它们的难点是条件与判断，不是图形不动。尤其不要加入：

• 没有实测数据的性能滑块、训练曲线或排名保证
• 把概率/相似度/启发式分数写成质量、可信度或合规结论
• 假装已连接真实集群、搜索平台、模型接口或生产账号的按钮
• 任意代码执行、真实个人数据输入或默认联网的教材示例

每个交互都需要的底线

保留一段无需点按钮也能读懂的解释；提供单步、重置和当前状态说明；键盘可用；在窄屏不丢关键标签；动画可暂停并尊重减少动态效果；默认数据注明教学构造；所有运算由确定规则生成；在界面附近写明省略了什么。对不支持 JavaScript 的阅读和打印，应保留原正文或静态说明。

交付文件

• chapter-inventory.json：完整 250 条逐章建议及证据、审阅深度。
• chapter-scan.json：不含代码围栏内伪标题的章节结构快照。
• placement-suggestions.json：三个首批概念的放置依据和边界。
• recommendations.tsv：可编辑的紧凑推荐表。
• audit-validation.json：覆盖、唯一性、必填字段和统计校验。

完整清单

逐章建议 JSON · 可筛选 TSV · 放置建议 JSON