# Cursor 中文拼音搜索：支持全拼和首字母，给多音词加词典并检查误命中

pinyin-pro实际生成三十条索引，首字母、全拼、多音词典、重音和空结果均在浏览器核对。

## 环境

- Node.js 24+；进入 reference 后 npm install。依赖为锁定的直接版本，首次安装需要网络。
- npm run build 后再启动HTTP服务。编译bundle与WASM运行时不随包分发，build.mjs从本地npm依赖准备。

## 启动

~~~sh
cd reference
npm install
npm run build
python3 -m http.server 8787
~~~

## 七步操作

1. 准备三十条目

列表包含三十条原创名称，有重庆、银行、长沙和带重音的Café。输入数据和预期场景随下载包提供，不使用模型猜每次查询的拼音。

2. 生成拼音索引

用 pinyin-pro 原生库生成无声调全拼和首字母，并为英文做小写与重音规范化。原文索引单独保留，不能把所有信息都替换成拼音。

3. 加入多音词典

显式配置重庆与银行的词典读音，避免把重和行按错误单字读音拼接。词典只保证本练习条目，需要覆盖更多地名人名时继续扩充输入集。

4. 测试首字母

输入 cq，真实界面命中重庆路线与重庆咖啡。按原文、全拼、首字母三个级别排序，同级再按稳定输入顺序，结果能解释。

5. 检查空命中

输入不存在的组合，列表应变为空，并明确显示零命中。不能在无结果时悄悄保留上一轮列表，否则读者会误以为查询成功。

6. 比较全拼原文

分别输入 yinhang 与 cafe，核对银行两项、带重音与不带重音的两项都能被找到。原文匹配优先，首字母不会压过更精确的原文结果。

7. 保留排序规则

下载原始三十项和实际查询结果。用Cursor扩展时要求加入多音词、重音、空结果与同首字母干扰；作者参考运行了原生库，没有运行Cursor账号生成。

## 目录身份

- starter：待完成的任务接口与原创输入，TODO不是已完成实现。
- reference：作者原生完成参考和实际产物。records.json/browser-result.json为本地实测记录，不是AI助手回复。
- TASK.md：可交给相应AI助手的原始任务合同。该助手账号生成会话未运行。

## 依赖与许可

原创教学代码以MIT许可提供。第三方项目、模型及浏览器遵循其自身许可。第三方依赖由本地安装获取，不包含node_modules、模型权重、WASM运行时、数据库、缓存或凭据。

## 官方依据

- https://pinyin-pro.cn/use/pinyin.html