diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md
index 1e1b435..054d15f 100644
--- a/CLAUDE.md
+++ b/CLAUDE.md
@@ -6,7 +6,7 @@ This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with co
 
 小学生乘法口诀（九九表）语音背诵小程序。核心交互：**自动读题 → 小朋友开口说答案 → 本地离线语音识别判分**，全程免手（hands-free）。三种模式：顺序闯关、随机挑战（随机模式对错题动态加权）、双人抢答（键盘/蓝牙手柄按键抢答，抢到者语音作答，抢答内部又分顺序/随机出题）。**UI 只面向 PC / Pad（≥760px），不做手机端适配**，风格参考多邻国（高饱和主色 + 厚底 3D 按钮 + 大圆角 + 弹跳动效）。
 
-只有两份代码文件：`index.html`（前端单页，含全部 UI/逻辑）和 `server.js`（后端，零 npm 依赖）。没有构建步骤、没有 `package.json`、没有 `node_modules`、没有测试框架。
+代码文件：`index.html`（前端单页，含全部 UI/逻辑）、`server.js`（后端，零 npm 依赖）、`grammar/number.gbnf`（whisper 解码语法约束的静态兜底）、`eval.js`（识别回归评测，零依赖）。没有构建步骤、没有 `package.json`、没有 `node_modules`、没有测试框架。
 
 ## Commands
 
@@ -21,10 +21,10 @@ bash start.sh            # 或 node server.js
 node -e "new (require('vm').Script)(require('fs').readFileSync('server.js','utf8'));console.log('server ok')"
 node -e "const m=require('fs').readFileSync('index.html','utf8').match(/<script>([\s\S]*?)<\/script>/)[1];new (require('vm').Script)(m);console.log('frontend ok')"
 
-# 端到端验证识别流水线（生成中文语音 → 打 /stt）
+# 端到端验证识别流水线（生成中文语音 → 打 /stt，带 a/b 走按题动态 grammar）
 say -v Tingting "三七二十一" -o /tmp/t.aiff
 ffmpeg -y -i /tmp/t.aiff -c:a libopus /tmp/t.webm
-curl -s -X POST --data-binary @/tmp/t.webm -H "Content-Type: audio/webm" http://localhost:8000/stt
+curl -s -X POST --data-binary @/tmp/t.webm -H "Content-Type: audio/webm" "http://localhost:8000/stt?a=3&b=7"
 
 # 切换到更快的 base 模型
 WHISPER_MODEL=models/ggml-base.bin node server.js
@@ -32,7 +32,7 @@ WHISPER_MODEL=models/ggml-base.bin node server.js
 # 识别准确率回归评测（需先启动服务；改 grammar/判分/whisper 参数后必跑）
 node eval.js                 # 45 题 × (完整口诀/只说得数/错误答案) 全量
 QUICK=1 node eval.js         # 抽样快跑
-VOICES=Tingting,Shelley node eval.js   # 多音色
+VOICES="Tingting,Shelley (中文（中国大陆）)" node eval.js   # 多音色（同名英/中两版，必须用带中文后缀的全名）
 ```
 
 **改动 `index.html` 里判分/解析逻辑（`judge`/`parseNumToken`/`extractLastNumber`）后**，务必把纯函数抠出来跑一批中文数字用例（`二十一`/`二一`/`21`/`三七二十一`/`答案是二十一` 等都应判对），这是最易回归的部分。
@@ -64,7 +64,7 @@ VOICES=Tingting,Shelley node eval.js   # 多音色
 - **双人抢答模式**（match 页，左右玩家 + 中间出题区）：`enterMatch()` 进大厅（可选顺序/随机出题 `matchOrder`，顺序=题池过一遍、随机=`CONFIG.matchQuestions` 题）→ `matchStart()`/`matchNext()` 出题 → 抢答窗口内 `matchKeydown`（键盘）/`padPoll`（Gamepad API 轮询，边沿触发）命中绑定键则 `buzz(side)` → 抢到者走同一套录音闭环作答（`buzzAt` 起算的 **A 秒硬截止**：重录只用剩余窗口、到点 `matchOvertime()` 直接判超时，不像单人模式可无限重试）。**作答终局统一走 `settle(correct,timedOut)` 路由**：抢答模式进 `matchResolve`（答对 +5 / 答错超时 −2，一局结束 `matchFinish` 显示冠军），单人模式进 `resolve`——改录音/判分闭环时两个模式都要过一遍。抢答键绑定 `buzzKeys` 存 localStorage（`calx-buzz`），支持键盘键码和手柄（pad 序号+按钮号）；录音 UI 元素（`micBtn`/`heard`/计时条）经 `bindRecUI()` 在 game/match 两页间重指向，数字键盘 DOM 节点在两页间搬移（`mPadSlot`）。
 
 ### 前端所有可调参数集中在 `index.html` 顶部的 `CONFIG`
-读题开关、限时秒数、随机题数、错题加权系数、VAD 灵敏度（`vadThreshold`/`vadSilenceMs`）、重录次数等。首页「⚙️ 家长设置」面板直接绑定其中常用项。
+读题开关、口诀范围（`tableMin/tableMax`）、限时秒数、随机题数、错题加权系数、抢答参数（`matchBuzzMs`/`matchAnswerMs`/`matchQuestions`/加减分）、VAD 灵敏度（`vadThreshold`/`vadSilenceMs`）、重录次数等。首页「⚙️ 家长设置」面板直接绑定其中常用项。
 
 ## 平台约束（重要，别踩坑）
 
diff --git a/README.md b/README.md
index c00fbf0..3e07d43 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,9 +1,14 @@
 # 🦉 乘法口诀大闯关
 
 小学生乘法口诀语音背诵小程序：**自动读题 → 小朋友开口说答案 → 离线语音识别判分**，全程免手。
-支持顺序闯关 / 随机挑战（错题动态加权，练熟自动减少）/ 双人抢答，限时作答、正/负反馈动效音效。
 
-语音识别用 **whisper.cpp 本地离线模型**，不联网、不花钱、不上传任何数据到云端。
+- **🐢 顺序闯关**：按口诀表顺序背，答错重问同题
+- **🎲 随机挑战**：打乱抽题，错题/慢题动态加权多练，练熟自动减少
+- **🆚 双人抢答**：键盘或蓝牙手柄按键抢答（可自定义绑定），抢到者限时开口作答，答对 +5、答错/超时 −2，一局结束加冕冠军
+- **📖 口诀范围**：家长设置里可全局限定「几开头～几开头」（比如只练到 4 的口诀），三种模式共用
+- 界面面向 **PC / Pad**（多邻国风格），麦克风不可用时自动降级为数字键盘
+
+语音识别用 **whisper.cpp 本地离线模型**（按题动态语法约束解码 + 方言发音兼容），不联网、不花钱、不上传任何数据到云端。
 
 ---
 
@@ -11,12 +16,13 @@
 
 ```
 calx/
-├── index.html            # 前端（单页面）
+├── index.html            # 前端（单页面，含全部 UI/逻辑）
 ├── server.js             # 后端（零 npm 依赖，纯 Node）
 ├── start.sh              # 一键启动
-├── bootstrap.sh          # 新机一键部署
-├── grammar/              # whisper 解码语法约束
-└── models/
+├── bootstrap.sh          # 新机一键部署（装依赖 → 补模型 → 启动）
+├── eval.js               # 识别准确率回归评测（开发用，见 CLAUDE.md）
+├── grammar/              # whisper 解码语法约束（静态兜底）
+└── models/               # 识别模型（git 不追踪，bootstrap 自动下载）
     ├── ggml-small.bin    # 中文识别模型（默认，较准，465MB）
     └── ggml-base.bin     # 备用模型（较快，141MB）
 ```