优化废弃的遗留代码和修复API密钥重复加密的问题
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Eric-Terminal
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@@ -1,90 +1,136 @@
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# AI 作文批改小助手 (´｡• ᵕ •｡`) ♡
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# AI 作文批改助手 ✨
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(＾▽＾)ﾉﾞ 哈罗！欢迎来到AI作文批改小助手的世界！
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(＾▽＾)ﾉﾞ 欢迎使用 AI 作文批改助手！这是一款专为教育工作者和学生设计的智能桌面工具，能够像经验丰富的英语老师一样，自动批改手写英文作文图片，并生成专业详细的批改报告。
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这是一款用爱发电的桌面小工具，它能像一位经验丰富的英语老师一样，帮你自动批改手写的英文作文图片，并生成超级详细的批改报告哟～
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### ☆ 应用界面预览 ☆
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## ☆ 亮点闪闪 (Features) ☆
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* **双AI引擎驱动 (Dual AI Engine)**
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* 首先，由专业的 **视觉模型(VLM)** 来进行高精度的手写文字识别(OCR)，并像老师看卷面一样，给出一个专业的“书写质量分”！(๑•̀ㅂ•́)و✧
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* 然后，强大的 **大语言模型(LLM)** 会接棒，结合识别出的文本、作文题目和书写分，给你一份内容详实、有深度、有温度的批改报告！
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* **超级自由的可配置性 (Super Flexible)**
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* **API随便换**：VLM和LLM的服务地址、API Key、模型名称都可以分开设置，不管你用哪家的AI服务（只要兼容OpenAI格式），都能轻松适配！
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* **逻辑你来定**：觉得书写分太严或者太松？在设置里调一下“敏感度因子”就好啦～
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* **模板全开放**：核心的批改指令(Prompt)模板完全开放给你！你可以在设置里直接修改它，调整评分标准、总分、或者让AI老师的语气更温柔（或者更严格！），打造你专属的批改风格！ദ്ദി(•ω•´)
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* **闪电般的并发处理 (Lightning-Fast Concurrency)**
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* 内置了超高效的多线程引擎！不管你一次选一张还是一百张图片，小助手都会派出多位AI老师**同时开始批改**，再也不用漫长地等待啦，大幅节省你的宝贵时间！O(∩_∩)O
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* **企业级的安全感 (Enterprise-Grade Security)**
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* 你的API Key是非常重要的秘密！我们使用强大的 `cryptography` 库对所有密钥都进行了**加密处理**，才会保存在本地的配置文件里。绝对不会明文泄露，让你的账户安全感满满！(｡･ω･｡)ﾉ♡
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* **开箱即用的小可爱 (Ready to Use)**
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* 项目已经为 `PyInstaller` 打包做好了万全准备，可以轻松编译成一个独立的 `.exe` 或 `.app` 文件，方便地分享给不太懂技术的朋友们使用～ (^ω^)
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## 🎯 应用界面预览
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## 使用教程 (ゝ∀･)
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## ✨ 核心特色功能
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1. **下载程序**: 前往本仓库的 [Releases 页面](https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct/releases) 下载适用于你操作系统的最新版本。
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### 🤖 双AI引擎智能处理
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- **视觉语言模型(VLM)**: 专业的手写文字识别(OCR)和书写质量评估，给出精准的卷面分数
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- **大语言模型(LLM)**: 深度内容分析，提供专业的语法纠错和写作建议
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- **智能作文类型识别**: 自动识别应用文(15分制)和读后续写(25分制)两种高考作文类型
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### ⚙️ 极致灵活配置
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- **服务独立配置**: VLM和LLM支持完全独立的API服务、密钥和模型配置
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- **评分标准可调**: 书写质量"敏感度因子"自由调节，适应不同评分要求
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- **Prompt模板开放**: 核心批改指令完全可自定义，打造个性化批改风格
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### 🚀 高效并发处理
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- 多线程并发引擎，支持批量处理任意数量的作文图片
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- 智能任务调度，大幅提升批改效率，节省宝贵时间
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- 实时进度显示和详细日志输出，随时掌握处理状态
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### 🔒 企业级安全保障
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- 军事级加密算法保护API密钥，防止敏感信息泄露
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- 本地配置文件加密存储，确保账户安全无忧
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- 透明的Token使用统计，方便成本控制
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### 📊 专业输出格式
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- **Markdown源文件**: 完整的批改报告，支持进一步编辑和定制
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- **HTML可视化报告**: 美观易读的网页格式，方便分享和查看
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- **详细错误分析**: 语法错误、表达问题、修改建议一应俱全
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- **精准分数评估**: 专业的评分体系，符合高考评分标准
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## 📖 使用指南
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### 快速开始
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1. **下载程序**: 前往 [Releases页面](https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct/releases) 下载最新版本
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2. **首次配置**:
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* 运行程序，它会发现你还没填API Key，然后自动弹出“设置”窗口。
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* 在这里填上你的 VLM 和 LLM 服务提供商的 **URL**、**API Key** 和 **模型名称**。
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* 点击“确定”保存，你的小秘密就被安全地加密保存好啦！
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- 运行程序，自动弹出设置窗口
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- 配置VLM和LLM服务的URL、API密钥和模型名称
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- 点击确定保存，密钥自动加密存储
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3. **开始批改**:
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* 在主界面的大框框里，输入本次作文的“**题目**”。
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* 点击“**选择图片**”，可以一次选中所有学生的作文图片哟。
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* 点击“**开始批改**”，然后就可以泡杯茶，看日志区和进度条实时更新啦！
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4. **获取报告**: 任务完成后，每一张图片对应的 `.md` 格式批改报告，都会自动出现在原图片所在的文件夹里，是不是很方便呀？
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- 在主界面输入作文题目
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- 点击"选择图片"，多选需要批改的作文图片
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- 点击"开始批改"，程序自动进行并发处理
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4. **查看报告**: 处理完成后，Markdown和HTML格式报告自动保存在原图片目录
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### 输出文件说明
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- `原文件名_report.md`: Markdown格式详细批改报告
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- `原文件名_report.html`: HTML可视化批改报告
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- 包含: 作文内容、综合评价、亮点优点、问题建议、分数评估
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## 给开发者小伙伴 (づ｡◕‿‿◕｡)づ
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想从源码运行或者一起把它变得更好吗？欢迎欢迎！
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## 🛠️ 开发者指南
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### 环境搭建
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```bash
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# 1. 把这个可爱的仓库克隆到本地
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# 1. 克隆仓库
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git clone https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct.git
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cd Pro_llm_correct
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# 2. (推荐) 创建一个专属的虚拟环境
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# 2. 创建虚拟环境（推荐）
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python3 -m venv venv
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source venv/bin/activate # Windows上是 `venv\Scripts\activate` 哦
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source venv/bin/activate # Linux/Mac
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# venv\Scripts\activate # Windows
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# 3. 安装所有需要的魔法咒语 (依赖)
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# 3. 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 4. 运行！
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# 4. 运行程序
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python main.py
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```
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### 打包成魔法小盒子 (o´ω`o)ﾉ
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想把它打包成一个独立的程序吗？用 `PyInstaller` 就行啦！
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### 项目打包
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```bash
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# --noconsole: 这样运行时就不会弹出黑乎乎的命令行窗口啦
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# --onefile: 把所有东西都打包成一个文件，干净！
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# 打包为独立可执行文件
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pyinstaller --noconsole --onefile main.py
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# 打包好的程序在 dist/ 目录
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```
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打包好的魔法小盒子会出现在 `dist` 文件夹里。
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### 技术架构
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- **前端**: Tkinter GUI界面
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- **核心**: 双AI引擎架构 (VLM + LLM)
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- **安全**: cryptography加密库
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- **并发**: threading + concurrent.futures
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- **输出**: Markdown + HTML渲染
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## 开源许可证 (License) ( ´ ▽ ` )ﾉ
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## 📝 配置说明
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本项目采用 [MIT License](LICENSE) 开源。简单来说，就是你可以自由地使用、修改和分享它，只要保留原始的版权声明就好啦～
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### 必需配置项
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- `VlmUrl`: VLM服务地址
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- `VlmApiKey`: VLM服务密钥（自动加密）
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- `VlmModel`: VLM模型名称
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- `LlmUrl`: LLM服务地址
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- `LlmApiKey`: LLM服务密钥（自动加密）
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- `LlmModel`: LLM模型名称
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### 可选配置项
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- `SensitivityFactor`: 书写评分敏感度因子（默认1.5）
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- `MaxWorkers`: 最大并发数（默认4）
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- `MaxRetries`: 最大重试次数（默认3）
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- `RetryDelay`: 重试延迟秒数（默认5）
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- `SaveMarkdown`: 是否保存Markdown文件（默认True）
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- `RenderMarkdown`: 是否渲染HTML报告（默认True）
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*由 Eric-Terminal 精心创造。如果你喜欢这个项目，请不要吝啬你的 Star ☆ 哦！(⁄ ⁄•⁄ω⁄•⁄ ⁄)*
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## 📄 开源协议
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本项目采用 [MIT License](LICENSE) 开源协议。您可以自由地使用、修改和分发本软件，只需保留原始的版权声明即可。
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## 🤝 贡献与支持
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如果您在使用过程中遇到问题或有改进建议，欢迎：
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- 提交 [Issue](https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct/issues)
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- 发起 [Pull Request](https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct/pulls)
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- 给项目点个 ⭐ Star 支持一下！
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*由 Eric-Terminal 精心开发。希望这个工具能够帮助更多的教育工作者和学生！(｡･ω･｡)ﾉ♡*
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@@ -53,6 +53,7 @@ Based on the identified essay type, apply the corresponding grading logic. The H
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Analyze the text, identify the essay type, calculate the scores, and present your complete feedback in **Simplified Chinese** using the precise Markdown format specified in the "OUTPUT SPECIFICATION" section. Ensure the final score correctly reflects the total points possible (15 or 25).
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#--- End of English Instructions ---
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# OUTPUT SPECIFICATION (MUST BE IN SIMPLIFIED CHINESE)
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#你应该综合考量书写和内容的评分，内容是主要的，字体是次要的，例如对于写的内容和作文毫无关系但是字很好看的，不应该给3分而是直接给0分
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# 请使用以下Markdown格式，并用简体中文填充所有内容，优点找不到不要硬找，问题建议要把全部问题找出来并且解析，都要遵循类似格式。对于分数的总分则必须由你选择是15分还是25分(不一定是下面的15分)。
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114
app_ui.py
114
app_ui.py
@@ -42,39 +42,47 @@ class AboutDialog(tk.Toplevel):
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llm_out = config_manager.get('UsageLlmOutput', 0)
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about_text = f"""
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欢迎使用 AI 作文批改助手！这是一款专为教育者和学生设计的智能工具，旨在利用前沿的人工智能技术，提供高效、精准、个性化的英文作文批改体验。
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欢迎使用 AI 作文批改助手！这是一款专为教育工作者和学生设计的智能工具，利用前沿的人工智能技术，提供高效、精准、个性化的英文作文批改体验。
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核心亮点:
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- **双核AI引擎:** 采用先进的两步式处理流程。首先由专用的视觉语言模型(VLM)对作文图片进行高精度手写识别(OCR)与专业的书写质量评估；随后，强大的大语言模型(LLM)会结合识别出的文本、作文题目以及书写评分，进行深度、全面的分析与批改。
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✨ 核心特色:
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- **极致的灵活性与可配置性:**
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* **服务分离:** 您可以为VLM和LLM设置完全独立的API服务地址、密钥和模型名称，轻松适配不同的AI提供商（需要兼容OpenAI格式）或自建服务。
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* **逻辑定制:** 书写评分的“敏感度因子”可在设置中调整，以适应不同年级或要求的评分标准。
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* **模板开放:** 核心的LLM批改指令模板（Prompt）完全开放给用户。您可以在设置中自由修改，调整评分维度、总分、反馈风格等，实现高度个性化的批改要求。
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- **双AI引擎架构:** 采用创新的两步式处理流程。首先由专业的视觉语言模型(VLM)进行高精度手写文字识别(OCR)和专业的书写质量评估；然后由强大的大语言模型(LLM)结合识别文本、作文题目和书写评分，进行深度内容分析和专业批改。
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- **闪电般的并发处理:** 内置高效的多线程并发引擎，无论您选择一张还是上百张图片，程序都能同时处理，大幅缩短批量批改的等待时间。最大并发任务数亦可在设置中自由调整。
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- **极致灵活性:**
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* **服务独立配置:** VLM和LLM支持完全独立的API服务地址、密钥和模型名称，轻松适配各种AI服务提供商（兼容OpenAI格式）
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* **智能评分调节:** 书写质量"敏感度因子"可自由调整，适应不同年级和评分标准要求
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* **Prompt完全开放:** 核心批改指令模板完全可自定义，支持调整评分标准、总分设置和反馈风格
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- **企业级的安全保障:** 我们深知API密钥的敏感性。所有密钥信息在保存到本地配置文件时，均经过强大的加密算法处理，有效防止明文泄露，保障您的账户安全。
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- **高效并发处理:** 内置多线程并发引擎，支持批量处理任意数量的图片，大幅提升批改效率，最大并发数可配置
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- **人性化的评分策略:** 卷面书写分采用更符合教学直觉的“向上取整至0.5分”规则，确保评分结果既精确又公平。
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- **企业级安全保障:** 所有API密钥均采用军事级加密算法存储，确保您的账户信息安全
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使用说明:
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1. **初次配置:** 点击“设置”，分别填入您的VLM和LLM服务提供商的URL、API密钥和模型名称。
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2. **输入题目:** 在主界面上方的文本框中，输入本次批改的“作文题目”。
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3. **选择文件:** 点击“选择图片”，一次性选择所有需要批改的学生作文图片。
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4. **开始批改:** 点击“开始批改”，程序将自动在后台进行并发处理，您可以在日志区看到实时进度。
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5. **获取报告:** 任务完成后，每一张图片对应的Markdown格式详细批改报告，都会自动生成在原图片所在的目录下。
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- **专业评分体系:** 针对高考英语作文场景设计，支持应用文(15分制)和读后续写(25分制)两种评分标准
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📋 使用指南:
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1. **首次设置:** 点击"设置"，配置VLM和LLM服务的URL、API密钥和模型
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2. **输入题目:** 在主界面文本框中输入本次批改的作文题目
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3. **选择图片:** 点击"选择图片"，可多选需要批改的作文图片
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4. **开始批改:** 点击"开始批改"，程序自动进行并发处理
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5. **查看报告:** 处理完成后，Markdown和HTML格式的详细批改报告将保存在原图片目录
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🎯 输出格式:
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- Markdown源文件（可编辑）
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- HTML可视化报告（美观易读）
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- 详细的语法错误分析
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- 专业的写作建议
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- 精准的分数评估
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作者: Eric_Terminal
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https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct
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版本: 3.0
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项目地址: https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct
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版本: 3.1
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历史Token使用量 (仅供参考):
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- VLM 输入: {vlm_in:,}
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- VLM 输出: {vlm_out:,}
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- LLM 输入: {llm_in:,}
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- LLM 输出: {llm_out:,}
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历史Token使用统计:
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- VLM 输入Token: {vlm_in:,}
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- VLM 输出Token: {vlm_out:,}
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- LLM 输入Token: {llm_in:,}
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||||
- LLM 输出Token: {llm_out:,}
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"""
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||||
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||||
text_widget.insert("1.0", about_text)
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@@ -93,28 +101,31 @@ https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct
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class SettingsDialog(tk.Toplevel):
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||||
"""“设置”对话框，允许用户配置VLM、LLM服务及其他应用参数。"""
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||||
def __init__(self, parent, current_config: dict):
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||||
""""设置"对话框，允许用户配置VLM、LLM服务及其他应用参数。"""
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||||
def __init__(self, parent, config_manager: ConfigManager):
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super().__init__(parent)
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self.transient(parent)
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self.title("设置")
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self.result = None
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self.config_manager = config_manager
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# 为VLM和LLM服务分别创建Tkinter字符串变量
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||||
self.vlm_url = tk.StringVar(value=current_config.get("VlmUrl", "https://api.siliconflow.cn/v1/"))
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||||
self.vlm_api_key = tk.StringVar(value=current_config.get("VlmApiKey", ""))
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||||
self.vlm_model = tk.StringVar(value=current_config.get("VlmModel", "Pro/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking"))
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||||
self.llm_url = tk.StringVar(value=current_config.get("LlmUrl", "https://api.siliconflow.cn/v1/"))
|
||||
self.llm_api_key = tk.StringVar(value=current_config.get("LlmApiKey", ""))
|
||||
self.llm_model = tk.StringVar(value=current_config.get("LlmModel", "moonshotai/Kimi-K2-Instruct"))
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||||
self.sensitivity_factor = tk.StringVar(value=current_config.get("SensitivityFactor", "1.5"))
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||||
self.max_workers = tk.StringVar(value=current_config.get("MaxWorkers", "4"))
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||||
self.max_retries = tk.StringVar(value=current_config.get("MaxRetries", "3"))
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||||
self.retry_delay = tk.StringVar(value=current_config.get("RetryDelay", "5"))
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||||
self.render_markdown = tk.BooleanVar(value=current_config.get("RenderMarkdown", True))
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||||
# 使用config_manager.get()方法获取解密后的值用于显示
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||||
self.vlm_url = tk.StringVar(value=config_manager.get("VlmUrl", "https://api.siliconflow.cn/v1"))
|
||||
self.vlm_api_key = tk.StringVar(value=config_manager.get("VlmApiKey", ""))
|
||||
self.vlm_model = tk.StringVar(value=config_manager.get("VlmModel", "Pro/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking"))
|
||||
self.llm_url = tk.StringVar(value=config_manager.get("LlmUrl", "https://api.siliconflow.cn/v1"))
|
||||
self.llm_api_key = tk.StringVar(value=config_manager.get("LlmApiKey", ""))
|
||||
self.llm_model = tk.StringVar(value=config_manager.get("LlmModel", "moonshotai/Kimi-K2-Instruct"))
|
||||
self.sensitivity_factor = tk.StringVar(value=config_manager.get("SensitivityFactor", "1.5"))
|
||||
self.max_workers = tk.StringVar(value=config_manager.get("MaxWorkers", "4"))
|
||||
self.max_retries = tk.StringVar(value=config_manager.get("MaxRetries", "3"))
|
||||
self.retry_delay = tk.StringVar(value=config_manager.get("RetryDelay", "5"))
|
||||
self.save_markdown = tk.BooleanVar(value=config_manager.get("SaveMarkdown", True))
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||||
self.render_markdown = tk.BooleanVar(value=config_manager.get("RenderMarkdown", True))
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# 智能加载Prompt模板：优先使用用户自定义模板，否则使用默认模板
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user_template = current_config.get("LlmPromptTemplate")
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||||
user_template = config_manager.get("LlmPromptTemplate")
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||||
self.llm_prompt_template_str = user_template if user_template else DEFAULT_LLM_PROMPT_TEMPLATE
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||||
@@ -156,8 +167,10 @@ class SettingsDialog(tk.Toplevel):
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||||
ttk.Entry(other_frame, textvariable=self.max_retries, width=40).grid(column=1, row=2, sticky=(tk.W, tk.E))
|
||||
ttk.Label(other_frame, text="重试延迟(秒):").grid(column=0, row=3, sticky=tk.W, pady=2)
|
||||
ttk.Entry(other_frame, textvariable=self.retry_delay, width=40).grid(column=1, row=3, sticky=(tk.W, tk.E))
|
||||
ttk.Label(other_frame, text="渲染Markdown报告:").grid(column=0, row=4, sticky=tk.W, pady=2)
|
||||
ttk.Checkbutton(other_frame, variable=self.render_markdown).grid(column=1, row=4, sticky=tk.W)
|
||||
ttk.Label(other_frame, text="保存Markdown文件:").grid(column=0, row=4, sticky=tk.W, pady=2)
|
||||
ttk.Checkbutton(other_frame, variable=self.save_markdown).grid(column=1, row=4, sticky=tk.W)
|
||||
ttk.Label(other_frame, text="渲染HTML报告:").grid(column=0, row=5, sticky=tk.W, pady=2)
|
||||
ttk.Checkbutton(other_frame, variable=self.render_markdown).grid(column=1, row=5, sticky=tk.W)
|
||||
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||||
# LLM Prompt模板编辑区域
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||||
prompt_frame = ttk.LabelFrame(frame, text="LLM Prompt 模板 (可在此修改，请勿修改{}占位符内容导致程序参数无法正常传递，通常情况下修改总分即可)", padding="10")
|
||||
@@ -191,6 +204,9 @@ class SettingsDialog(tk.Toplevel):
|
||||
"LlmModel": self.llm_model.get(),
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"SensitivityFactor": self.sensitivity_factor.get(),
|
||||
"MaxWorkers": self.max_workers.get(),
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||||
"MaxRetries": self.max_retries.get(),
|
||||
"RetryDelay": self.retry_delay.get(),
|
||||
"SaveMarkdown": self.save_markdown.get(),
|
||||
"RenderMarkdown": self.render_markdown.get(),
|
||||
"LlmPromptTemplate": self.llm_prompt_text.get("1.0", "end-1c")
|
||||
}
|
||||
@@ -318,7 +334,7 @@ class MainApp:
|
||||
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||||
def _open_settings_dialog(self):
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"""打开设置对话框，并根据返回结果更新和保存配置。"""
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dialog = SettingsDialog(self.root, self.config_manager.config)
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dialog = SettingsDialog(self.root, self.config_manager)
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if dialog.result:
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# 清理旧的、统一的AI配置和OCR配置，以兼容新版分离的配置
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self.config_manager.config.pop("AiUrl", None)
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@@ -413,8 +429,12 @@ class MainApp:
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try:
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final_report, vlm_usage, llm_usage, html_path = self.api_service.process_essay_image(file_path, topic)
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# 保存Markdown源文件
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# 检查是否保存Markdown文件
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save_markdown = self.config_manager.get("SaveMarkdown", True)
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report_filename_md = os.path.splitext(file_path)[0] + "_report.md"
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# 保存Markdown源文件（如果配置开启）
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if save_markdown:
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with open(report_filename_md, 'w', encoding='utf-8') as f:
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f.write(final_report)
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@@ -426,11 +446,21 @@ class MainApp:
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usage_log = f"Token用量: VLM(in:{vlm_in}, out:{vlm_out}), LLM(in:{llm_in}, out:{llm_out})"
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# 记录所有生成的文件
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output_files = [os.path.basename(report_filename_md)]
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output_files = []
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if save_markdown:
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output_files.append(os.path.basename(report_filename_md))
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# 检查是否只勾选了HTML，如果是则删除Markdown文件
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render_html = self.config_manager.get("RenderMarkdown", True)
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if html_path and os.path.exists(html_path):
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output_files.append(os.path.basename(html_path))
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self.ui_queue.put(("log", f"已生成HTML报告: {os.path.basename(html_path)}"))
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# 如果只勾选HTML，不勾选Markdown，则删除Markdown文件
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if not save_markdown and render_html and os.path.exists(report_filename_md):
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os.remove(report_filename_md)
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self.ui_queue.put(("log", f"已删除Markdown文件（仅保留HTML）"))
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self.ui_queue.put(("log", f"完成批改: {base_name} -> {', '.join(output_files)}"))
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||||
self.ui_queue.put(("log", usage_log))
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@@ -38,14 +38,10 @@ class ConfigManager:
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def _ensure_default_render_settings(self):
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"""确保渲染相关的默认设置存在"""
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if self.get("RenderMarkdownToImage") is None:
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self.set("RenderMarkdownToImage", True) # 默认开启渲染功能
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if self.get("RenderImageFormat") is None:
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||||
self.set("RenderImageFormat", "png") # 默认PNG格式
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||||
if self.get("RenderImageWidth") is None:
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||||
self.set("RenderImageWidth", 800) # 默认图片宽度
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||||
if self.get("RenderImageQuality") is None:
|
||||
self.set("RenderImageQuality", 90) # 默认图片质量
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||||
if self.get("SaveMarkdown") is None:
|
||||
self.set("SaveMarkdown", True) # 默认保存Markdown文件
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||||
if self.get("RenderMarkdown") is None:
|
||||
self.set("RenderMarkdown", True) # 默认开启HTML渲染功能
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||||
|
||||
def _decrypt(self, encrypted_value: str) -> str:
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||||
"""
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||||
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||||
@@ -119,7 +119,6 @@ class MarkdownRenderer:
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margin: 10px 0;
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||||
}
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</style>
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||||
</style>
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||||
"""
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||||
return f"""
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||||
<!DOCTYPE html>
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||||
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