修复已知bug和优化使用体验

.github/workflows/build.yml

@@ -42,11 +42,10 @@ jobs:
         pip install pyinstaller
 
     # 第4步：使用PyInstaller打包
-    # --noconsole: 这是一个GUI应用，不显示控制台窗口
+    # --onefile: 打包成单个可执行文件
-    # --onefile: 打包成单个.exe文件
     # --name: 指定生成的可执行文件名
     - name: Build with PyInstaller
-      run: pyinstaller --noconsole --onefile --name "AI-Essay-Corrector" main.py
+      run: pyinstaller --onefile --name "AI-Essay-Corrector" main.py
 
     # 第5步：将打包好的上传，以便在工作流页面下载 (适合测试)
     - name: Upload artifact for testing

README.md

@@ -1,137 +1,106 @@
 # AI 作文批改助手 ✨
 
-(＾▽＾)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本地 Web 应用，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。
+> 上传手写英文作文 → 自动识别文本 → 按高考标准打分 → 输出详尽反馈报告，全流程在本地浏览器完成。
 
-## ✨ 核心特色功能
+![Web UI 批改页面](photo/1.png)
+![Web UI 设置页面](photo/2.png)
+![Web UI 关于页面](photo/3.png)
 
-### 🤖 双AI引擎智能处理
+## 全面重构亮点
-- **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
+- **现代化 Web UI**：基于 Flask 构建的单页应用，所有功能集中在浏览器端完成，配置与状态实时同步。
-- **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
+- **任务可追溯**：每次批改都会创建独立 run id，原图、Markdown、HTML 报告集中存放，便于回看和分享。
-- **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
+- **并发调度升级**：多线程线程池 + 独立任务状态机，批量图片互不阻塞，失败文件单独记录。
+- **Prompt / 评分可插拔**：默认内置高考英语评分模板，可在 UI 动态替换；书写敏感度、模型温度均可调整。
+- **安全与透明**：API Key 以设备指纹派生的密钥加密存储，支持一键清除；Token 用量实时累积并在 UI 展示。
+- **自动更新提示**：后台检查 GitHub Releases 获取最新版本信息，可一键触发或关闭。
 
-### ⚙️ 极致灵活配置
+## 工作原理概览
-- **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
+1. **图片接入**：兼容摄像头拍照、扫描件或批量上传，自动清洗文件名防止覆盖。
-- **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
+2. **VLM 解析**：将图片转为 base64，通过兼容 OpenAI 的视觉模型 OCR + 计算书写分。
-- **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
+3. **LLM 批改**：根据作文题目、识别文本、书写分构建 Prompt，生成结构化中文反馈。
+4. **报告生成**：按配置保存 Markdown，并可渲染为带主题的 HTML 文件输出。
+5. **状态同步**：Web UI 实时播报进度、日志、Token 消耗。
 
-### 🚀 高效并发处理
+## 快速开始
-- 多线程并发引擎，支持批量处理任意数量的作文图片
-- 智能任务调度，大幅提升批改效率，节省宝贵时间
-- 实时进度显示和详细日志输出，随时掌握处理状态
 
-### 🔒 企业级安全保障
+### 环境准备
-- 军事级加密算法保护API密钥，防止敏感信息泄露
+- Python 3.9 及以上
-- 本地配置文件加密存储，确保账户安全无忧
+- macOS / Windows / Linux 均可
-- 透明的Token使用统计，方便成本控制
+- 任意兼容 OpenAI API 协议的 VLM/LLM 服务（OpenAI、Azure OpenAI、通义、DeepSeek 等）
 
-### 📊 专业输出格式
+### 安装依赖
-- **Markdown源文件**: 完整的批改报告，支持进一步编辑和定制
-- **HTML可视化报告**: 美观易读的网页格式，方便分享和查看
-- **详细错误分析**: 语法错误、表达问题、修改建议一应俱全
-- **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
-
-### 快速开始
-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
-2. **启动 Web UI**:
-   - 在终端运行 `python3 main.py`
-   - 程序会从 4567 端口起寻找可用端口，并自动打开浏览器访问 Web 界面
-3. **配置服务**:
-   - 通过顶部导航切换到“服务设置”页，填写 VLM/LLM 的 URL、API Key、模型名称等参数
-   - 可自定义 Prompt 模板、并发数量、重试策略与输出目录
-   - 密钥字段不会回显；若提示“已保存”，留空即可沿用原值，输入新值即可覆盖
-   - 点击“保存设置”即可持久化到本地 `config.json`（密钥自动加密）
-4. **上传批改**:
-   - Web 首页默认停留在“批改作文”页，在表单中输入作文题目或场景说明
-   - 上传需要批改的作文照片（支持多选）
-   - 点击“开始批改”，浏览器会实时显示每个文件的处理状态与日志
-5. **查看报告**:
-   - 所有输出默认保存在 `output_reports/<时间戳>/` 目录
-   - 结果卡片中提供 Markdown/HTML 链接，可直接在浏览器查看或下载
-
-### 输出文件说明
-- 默认保存在 `output_reports/<时间戳>/` 目录
-- `原文件名_report.md`: Markdown 格式详细批改报告
-- `原文件名_report.html`: HTML 可视化批改报告
-- 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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-
-## 🛠️ 开发者指南
-
-### 环境搭建
 ```bash
-# 1. 克隆仓库
 git clone https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct.git
 cd Pro_llm_correct
-
-# 2. 创建虚拟环境（推荐）
 python3 -m venv venv
-source venv/bin/activate  # Linux/Mac
+source venv/bin/activate        # Windows 使用 venv\Scripts\activate
-# venv\Scripts\activate  # Windows
-
-# 3. 安装依赖
 pip install -r requirements.txt
-# 需要确保系统已安装 curl（macOS/Linux 默认自带，Windows 可安装 Git Bash 或使用 WSL）
+```
 
-# 4. 运行程序
+### 启动 Web 版
+```bash
 python3 main.py
 ```
+- 应用将尝试从 4567–4667 中选择空闲端口，并自动打开默认浏览器。
+- 首次运行会生成 `config.json`、`output_reports/` 等目录。
 
-### 项目打包
+## 使用流程
-```bash
+1. 在「批改作文」页填入题目或场景说明。
-# 打包为独立可执行文件
+2. 上传一张或多张作文图片并提交。
-pyinstaller --noconsole --onefile main.py
+3. 查看实时处理状态：成功会显示 Markdown / HTML 下载链接，失败会给出详细错误。
+4. 结果保存在 `output_reports/<run_id>/` 中，run id 由时间戳生成，保证唯一。
 
-# 打包好的程序在 dist/ 目录
 ```
+output_reports/
+└── <run_id>/               # 例如 20240101-120000
+    ├── essay-1.png         # 原始上传文件
+    ├── essay-1_report.md   # Markdown 报告（若启用 SaveMarkdown）
+    └── essay-1_report.html # HTML 报告（若启用 RenderMarkdown）
+```
+- `OutputDirectory` 可改为绝对路径以迁移到 NAS / 外部硬盘。
+- 若只启用 HTML，程序会在渲染完成后自动删除对应 Markdown 文件。
 
-### 技术架构
+## 关键配置参考
-- **前端**: Flask Web 服务 + 原生 HTML/CSS（玻璃拟态苹果风界面）
+| 分类 | 键名 | 说明 |
-- **核心**: 双AI引擎架构 (VLM + LLM)
+| --- | --- | --- |
-- **安全**: cryptography 加密存储配置
+| 服务连接 | `VlmUrl` / `VlmModel` / `VlmApiKey`<br>`LlmUrl` / `LlmModel` / `LlmApiKey` | 与 OpenAI SDK 参数保持一致；密钥输入后即被本地加密，输入框留空表示沿用已有值。 |
-- **并发**: threading + concurrent.futures.ThreadPoolExecutor
+| 性能与容错 | `MaxWorkers` / `MaxRetries` / `RetryDelay` / `RequestTimeout` | 控制并发线程数、失败重试次数与间隔、单次请求超时（秒）。 |
-- **输出**: Markdown/HTML 报告（内置样式渲染器）
+| 评分策略 | `SensitivityFactor` | 对 VLM 输出的书写分进行幂次强化/弱化（默认 1.0）。 |
+|  | `VlmTemperature` / `LlmTemperature` | 约束模型随机性，范围 0–2。 |
+| Prompt 定制 | `LlmPromptTemplate` | 使用 Python `str.format` 语法，支持 `{topic}`、`{wscore}`、`{essay_text}` 占位符，留空回退到内置模板。 |
+| 输出控制 | `OutputDirectory` / `SaveMarkdown` / `RenderMarkdown` | 自定义输出目录及报告格式，布尔选项可在 UI 勾选。 |
+| 版本与统计 | `AutoUpdateCheck` / `UsageVlmInput` 等 | 自动更新开关及历史 Token 统计，展示于 UI「关于」面板。 |
 
----
+配置文件位于仓库根目录 `config.json`，敏感字段均以设备指纹派生密钥加密存储，迁移到新设备后需重新输入 API Key。
 
-## 📝 配置说明
+## Web API（用于自动化集成）
+- `GET /api/config`：读取当前配置、版本信息、Token 统计。
+- `POST /api/config`：提交 JSON 更新配置；支持 `ClearVlmApiKey` / `ClearLlmApiKey` 清除敏感字段。
+- `POST /api/process`：multipart/form-data，包含 `topic` 与 `files[]`，返回 run id。
+- `GET /api/run-status/<run_id>`：轮询任务状态、日志、Token 用量以及生成的文件路径。
+- `GET /outputs/<path>`：访问生成的原图或批改报告。
 
-### 必需配置项
+## 日志与故障排查
-- `VlmUrl`: VLM服务地址
+- 控制台会输出端口探测、API 请求摘要和异常信息。
-- `VlmApiKey`: VLM服务密钥（自动加密）
+- Web UI：结果卡片实时显示每个文件的日志及错误信息。
-- `VlmModel`: VLM模型名称
+- 常见问题排查：
-- `LlmUrl`: LLM服务地址  
+  - **配置缺失**：缺少必填项时，后端会在任务开始前返回具体提示。
-- `LlmApiKey`: LLM服务密钥（自动加密）
+  - **网络或权限错误**：请确认模型名称、Key 是否正确，服务是否支持图像输入，并适当调整 `RequestTimeout` / `RetryDelay`。
-- `LlmModel`: LLM模型名称
 
-### 可选配置项
+## 开发者指南
-- `SensitivityFactor`: 书写评分敏感度因子（默认1.5）
+- 核心依赖：Flask（Web 服务）、cryptography（配置加密）、openai SDK（兼容多家服务）、markdown（报告渲染）。
-- `MaxWorkers`: 最大并发数（默认4）
+- 调试技巧：
-- `MaxRetries`: 最大重试次数（默认3）
+  ```bash
-- `RetryDelay`: 重试延迟秒数（默认5）
+  python3 web_app.py   # 直接运行 Flask 应用
-- `RequestTimeout`: 单次 API 请求超时时长（秒，默认120）
+  python3 main.py      # 启动正式入口，包含日志与端口选择
-- `SaveMarkdown`: 是否保存Markdown文件（默认True）
+  ```
-- `RenderMarkdown`: 是否渲染HTML报告（默认True）
+- 如需打包为单文件可执行程序：
+  ```bash
+  pyinstaller --noconsole --onefile main.py
+  ```
+  生成的可执行文件位于 `dist/`。
 
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+## 贡献与许可
-
+- 欢迎通过 Issue / Pull Request 分享想法与改进。
-## 📄 开源协议
+- 如果这个项目对你有帮助，别忘了点个 ⭐️。
-
+- 本项目遵循 [MIT License](LICENSE)。
-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
-
-如果您在使用过程中遇到问题或有改进建议，欢迎：
-- 提交 [Issue](https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct/issues)
-- 发起 [Pull Request](https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct/pulls)
-- 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♡*

api_services.py

@@ -1,16 +1,18 @@
 import base64
-from typing import Dict, Any, Tuple, Optional
-import urllib.request
 import json
-from packaging import version
+import logging
-from config_manager import ConfigManager
-from markdown_renderer import create_markdown_renderer
-import os
 import mimetypes
+import os
 import re
 import time
-import logging
+import urllib.request
-import subprocess
+from typing import Any, Dict, Optional, Tuple
+
+from openai import OpenAI, OpenAIError
+from packaging import version
+
+from config_manager import ConfigManager
+from markdown_renderer import create_markdown_renderer
 
 # 定义默认的LLM Prompt模板。使用`.format()`方法进行后续的动态填充。
 DEFAULT_LLM_PROMPT_TEMPLATE = """# ESSAY TOPIC
@@ -100,13 +102,13 @@ class ApiService:
         self.config = config_manager
         self.ui_queue = ui_queue
         self.markdown_renderer = create_markdown_renderer(config_manager)
+        self.logger = logging.getLogger("essay_corrector.api")
 
     def _log(self, message: str):
         """将日志消息放入UI队列。"""
+        self.logger.info(message)
         if self.ui_queue:
             self.ui_queue.put(("log", message))
-        else:
-            logging.info(message)
 
     def _encode_image_to_base64_url(self, image_path: str) -> str:
         """将本地图片文件编码为Base64数据URL。"""
@@ -122,7 +124,7 @@ class ApiService:
     def _chat_endpoint(self, base_url: Optional[str]) -> str:
         if not base_url:
             raise ValueError("服务地址未配置，请先在设置中填写 API Base URL")
-        return base_url.rstrip('/') + "/chat/completions"
+        return base_url.rstrip("/")
 
     def _usage_from_response(self, response_json: Dict[str, Any]) -> Dict[str, int]:
         usage = response_json.get("usage") or {}
@@ -131,51 +133,15 @@ class ApiService:
             "completion_tokens": int(usage.get("completion_tokens", 0) or 0),
         }
 
-    def _post_json_with_curl(self, endpoint: str, api_key: Optional[str], payload: Dict[str, Any], timeout: float) -> Dict[str, Any]:
+    def _create_openai_client(self, base_url: str, api_key: Optional[str], timeout: float) -> OpenAI:
-        data_str = json.dumps(payload, ensure_ascii=False)
+        client_kwargs: Dict[str, Any] = {
-        command = [
+            "base_url": base_url.rstrip("/"),
-            "curl",
+            "timeout": max(timeout, 1.0),
-            "-sS",
+            "max_retries": 0,
-            "-X",
+        }
-            "POST",
-            endpoint,
-            "-H",
-            "Content-Type: application/json",
-            "--data-binary",
-            "@-",
-            "-w",
-            "\nHTTP_STATUS:%{http_code}",
-            "--max-time",
-            str(max(timeout, 1.0)),
-        ]
         if api_key:
-            command.extend(["-H", f"Authorization: Bearer {api_key}"])
+            client_kwargs["api_key"] = api_key
-
+        return OpenAI(**client_kwargs)
-        completed = subprocess.run(command, capture_output=True, text=True, input=data_str)
-        stdout = completed.stdout or ""
-        stderr = completed.stderr.strip()
-
-        status_code = None
-        if "HTTP_STATUS:" in stdout:
-            stdout, status_part = stdout.rsplit("HTTP_STATUS:", 1)
-            try:
-                status_code = int(status_part.strip())
-            except ValueError:
-                status_code = None
-
-        response_text = stdout.strip()
-
-        if completed.returncode != 0 or (status_code and status_code >= 400):
-            error_message = response_text or stderr or f"curl exited with code {completed.returncode}"
-            raise RuntimeError(f"调用失败 (HTTP {status_code}): {error_message}")
-
-        if not response_text:
-            return {}
-
-        try:
-            return json.loads(response_text)
-        except json.JSONDecodeError as exc:
-            raise ValueError(f"无法解析 API 返回的 JSON: {response_text[:500]}") from exc
 
     def _invoke_chat_completion(
         self,
@@ -187,16 +153,30 @@ class ApiService:
         retry_delay: int,
         timeout: float,
     ) -> Dict[str, Any]:
-        endpoint = self._chat_endpoint(base_url)
+        normalized_base_url = self._chat_endpoint(base_url)
+        endpoint = f"{normalized_base_url}/chat/completions"
+        client = self._create_openai_client(normalized_base_url, api_key, timeout)
         last_error: Optional[Exception] = None
         for attempt in range(max_retries):
             try:
-                return self._post_json_with_curl(endpoint, api_key, payload, timeout)
+                model = payload.get("model")
+                self._log(f"{label} 请求: endpoint={endpoint}, model={model}")
+                response = client.chat.completions.create(**payload)
+                response_json = response.model_dump()
+                trimmed = json.dumps(response_json, ensure_ascii=False)
+                if len(trimmed) > 800:
+                    trimmed = trimmed[:797] + "..."
+                self._log(f"{label} 响应: {trimmed}")
+                return response_json
+            except OpenAIError as exc:
+                last_error = exc
+                error_message = str(exc)
             except Exception as exc:  # pylint: disable=broad-except
                 last_error = exc
+                error_message = str(exc)
             if attempt == max_retries - 1:
-                    raise
+                raise last_error
-                self._log(f"{label} 调用失败，{retry_delay}秒后重试... (尝试 {attempt + 1}/{max_retries})，错误: {exc}")
+            self._log(f"{label} 调用失败，{retry_delay}秒后重试... (尝试 {attempt + 1}/{max_retries})，错误: {error_message}")
             time.sleep(retry_delay)
         if last_error:
             raise last_error
@@ -222,6 +202,12 @@ class ApiService:
         except (ValueError, TypeError):
             request_timeout = 120.0
 
+        try:
+            vlm_temperature = float(self.config.get("VlmTemperature", 0.0))
+        except (ValueError, TypeError):
+            vlm_temperature = 0.0
+        vlm_temperature = min(max(vlm_temperature, 0.0), 2.0)
+
         base64_image_url = self._encode_image_to_base64_url(file_path)
 
         vlm_prompt = """# ROLE
@@ -250,12 +236,12 @@ Strictly adhere to the following format. Do not output anything else.
 </text>"""
         vlm_messages = [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": vlm_prompt}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": base64_image_url}}]}]
         
-        vlm_model = self.config.get("VlmModel", "Pro/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking")
+        vlm_model = self.config.get("VlmModel", "Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct")
         vlm_payload = {
             "model": vlm_model,
             "messages": vlm_messages,
             "max_tokens": 4096,
-            "temperature": 1,
+            "temperature": vlm_temperature,
         }
         vlm_response_json = self._invoke_chat_completion(
             "VLM",
@@ -306,12 +292,18 @@ Strictly adhere to the following format. Do not output anything else.
         
         llm_messages = [{"role": "user", "content": final_llm_prompt}]
 
-        llm_model = self.config.get("LlmModel", "moonshotai/Kimi-K2-Instruct")
+        try:
+            llm_temperature = float(self.config.get("LlmTemperature", 0.0))
+        except (ValueError, TypeError):
+            llm_temperature = 0.0
+        llm_temperature = min(max(llm_temperature, 0.0), 2.0)
+
+        llm_model = self.config.get("LlmModel", "Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct")
         llm_payload = {
             "model": llm_model,
             "messages": llm_messages,
-            "temperature": 1,
+            "temperature": llm_temperature,
-            "max_tokens": 16384,
+            "max_tokens": 4096,
         }
 
         final_report: str

app_ui.py

@@ -1,516 +0,0 @@
-import tkinter as tk
-from tkinter import ttk, filedialog, messagebox
-import threading
-import queue
-import os
-from typing import List
-import concurrent.futures
-import logging
-import webbrowser
-from config_manager import ConfigManager
-from api_services import ApiService, DEFAULT_LLM_PROMPT_TEMPLATE, check_for_updates
-from version import CURRENT_VERSION
-
-# 配置日志记录器
-logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
-
-class AboutDialog(tk.Toplevel):
-    """“关于”对话框，展示应用信息，支持滚动查看。"""
-    def __init__(self, parent, config_manager: ConfigManager):
-        super().__init__(parent)
-        self.transient(parent)
-        self.title("关于 AI 作文批改助手")
-        # 设置一个适合滚动的默认窗口尺寸
-        self.geometry("450x400")
-
-        # 主框架，用于容纳文本和滚动条
-        main_frame = ttk.Frame(self)
-        main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=10, pady=10)
-        main_frame.grid_rowconfigure(0, weight=1)
-        main_frame.grid_columnconfigure(0, weight=1)
-
-        # 使用Text控件以支持长文本和滚动条
-        text_widget = tk.Text(main_frame, wrap="word", relief="flat", spacing1=5, spacing3=5)
-        text_widget.grid(row=0, column=0, sticky="nsew")
-
-        # 创建并关联垂直滚动条
-        scrollbar = ttk.Scrollbar(main_frame, orient="vertical", command=text_widget.yview)
-        scrollbar.grid(row=0, column=1, sticky="ns")
-        text_widget.config(yscrollcommand=scrollbar.set)
-
-        vlm_in = config_manager.get('UsageVlmInput', 0)
-        vlm_out = config_manager.get('UsageVlmOutput', 0)
-        llm_in = config_manager.get('UsageLlmInput', 0)
-        llm_out = config_manager.get('UsageLlmOutput', 0)
-
-        about_text = f"""
-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。
-
-✨ 核心特色:
-
-- **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。
-
-- **极致灵活性:**
-  * **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）
-  * **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
-  * **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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-- **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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-- **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
-
-- **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
-
-📋 使用指南:
-1. **首次设置:** 点击"设置"，配置VLM和LLM服务的URL、API密钥和模型
-2. **输入题目:** 在主界面文本框中输入本次批改的作文题目
-3. **选择图片:** 点击"选择图片"，可多选需要批改的作文图片
-4. **开始批改:** 点击"开始批改"，程序自动进行并发处理
-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
-
-🎯 输出格式:
-- Markdown源文件（可编辑）
-- HTML可视化报告（美观易读）
-- 详细的语法错误分析
-- 专业的写作建议
-- 精准的分数评估
-
-作者: Eric_Terminal
-项目地址: https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct
-版本: {CURRENT_VERSION}
-
----
-历史Token使用统计:
-- VLM 输入Token: {vlm_in:,}
-- VLM 输出Token: {vlm_out:,}
-- LLM 输入Token: {llm_in:,}
-- LLM 输出Token: {llm_out:,}
-"""
-        
-        text_widget.insert("1.0", about_text)
-        # 将文本设置为只读，防止用户修改
-        text_widget.config(state="disabled")
-
-        # 放置“关闭”按钮的框架
-        btn_frame = ttk.Frame(main_frame)
-        btn_frame.grid(row=1, column=0, columnspan=2, sticky="e", pady=(10, 0))
-        close_button = ttk.Button(btn_frame, text="关闭", command=self.destroy)
-        close_button.pack()
-
-        self.protocol("WM_DELETE_WINDOW", self.destroy)
-        self.grab_set()
-        self.wait_window(self)
-
-
-class SettingsDialog(tk.Toplevel):
-    """"设置"对话框，允许用户配置VLM、LLM服务及其他应用参数。"""
-    def __init__(self, parent, config_manager: ConfigManager):
-        super().__init__(parent)
-        self.transient(parent)
-        self.title("设置")
-        self.result = None
-        self.config_manager = config_manager
-
-        # 为VLM和LLM服务分别创建Tkinter字符串变量
-        # 使用config_manager.get()方法获取解密后的值用于显示
-        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", "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507"))
-        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))
-        self.render_markdown = tk.BooleanVar(value=config_manager.get("RenderMarkdown", True))
-        self.auto_update_check = tk.BooleanVar(value=config_manager.get("AutoUpdateCheck", True))
-        
-        # 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
-        user_template = config_manager.get("LlmPromptTemplate")
-        self.llm_prompt_template_str = user_template if user_template else DEFAULT_LLM_PROMPT_TEMPLATE
-
-
-        frame = ttk.Frame(self, padding="10")
-        frame.grid(row=0, column=0, sticky=(tk.W, tk.E, tk.N, tk.S))
-        frame.grid_columnconfigure(0, weight=1)
-
-        # VLM服务设置区域
-        vlm_frame = ttk.LabelFrame(frame, text="VLM (视觉模型) 设置", padding="10")
-        vlm_frame.grid(row=0, column=0, sticky=(tk.W, tk.E), pady=5)
-        vlm_frame.grid_columnconfigure(1, weight=1)
-        ttk.Label(vlm_frame, text="VLM URL:").grid(column=0, row=0, sticky=tk.W, pady=2)
-        ttk.Entry(vlm_frame, textvariable=self.vlm_url, width=40).grid(column=1, row=0, sticky=(tk.W, tk.E))
-        ttk.Label(vlm_frame, text="VLM API Key:").grid(column=0, row=1, sticky=tk.W, pady=2)
-        ttk.Entry(vlm_frame, textvariable=self.vlm_api_key, width=40, show='*').grid(column=1, row=1, sticky=(tk.W, tk.E))
-        ttk.Label(vlm_frame, text="VLM 模型:").grid(column=0, row=2, sticky=tk.W, pady=2)
-        ttk.Entry(vlm_frame, textvariable=self.vlm_model, width=40).grid(column=1, row=2, sticky=(tk.W, tk.E))
-
-        # LLM服务设置区域
-        llm_frame = ttk.LabelFrame(frame, text="LLM (语言模型) 设置", padding="10")
-        llm_frame.grid(row=1, column=0, sticky=(tk.W, tk.E), pady=5)
-        llm_frame.grid_columnconfigure(1, weight=1)
-        ttk.Label(llm_frame, text="LLM URL:").grid(column=0, row=0, sticky=tk.W, pady=2)
-        ttk.Entry(llm_frame, textvariable=self.llm_url, width=40).grid(column=1, row=0, sticky=(tk.W, tk.E))
-        ttk.Label(llm_frame, text="LLM API Key:").grid(column=0, row=1, sticky=tk.W, pady=2)
-        ttk.Entry(llm_frame, textvariable=self.llm_api_key, width=40, show='*').grid(column=1, row=1, sticky=(tk.W, tk.E))
-        ttk.Label(llm_frame, text="LLM 模型:").grid(column=0, row=2, sticky=tk.W, pady=2)
-        ttk.Entry(llm_frame, textvariable=self.llm_model, width=40).grid(column=1, row=2, sticky=(tk.W, tk.E))
-
-        # 其他应用参数设置区域
-        other_frame = ttk.LabelFrame(frame, text="其他设置", padding="10")
-        other_frame.grid(row=2, column=0, sticky=(tk.W, tk.E), pady=5)
-        other_frame.grid_columnconfigure(1, weight=1)
-        ttk.Label(other_frame, text="手写打分敏感度:").grid(column=0, row=0, sticky=tk.W, pady=2)
-        ttk.Entry(other_frame, textvariable=self.sensitivity_factor, width=40).grid(column=1, row=0, sticky=(tk.W, tk.E))
-        ttk.Label(other_frame, text="最大并发数:").grid(column=0, row=1, sticky=tk.W, pady=2)
-        ttk.Entry(other_frame, textvariable=self.max_workers, width=40).grid(column=1, row=1, sticky=(tk.W, tk.E))
-        ttk.Label(other_frame, text="最大重试次数:").grid(column=0, row=2, sticky=tk.W, pady=2)
-        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="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)
-        ttk.Label(other_frame, text="启动时检查更新:").grid(column=0, row=6, sticky=tk.W, pady=2)
-        ttk.Checkbutton(other_frame, variable=self.auto_update_check).grid(column=1, row=6, sticky=tk.W)
-        
-        # LLM Prompt模板编辑区域
-        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")
-        prompt_frame.grid(row=3, column=0, sticky=(tk.W, tk.E), pady=5)
-        prompt_frame.grid_columnconfigure(0, weight=1)
-        prompt_frame.grid_rowconfigure(0, weight=1)
-        
-        self.llm_prompt_text = tk.Text(prompt_frame, height=10, wrap="word")
-        self.llm_prompt_text.grid(row=0, column=0, sticky="nsew")
-        prompt_scrollbar = ttk.Scrollbar(prompt_frame, orient="vertical", command=self.llm_prompt_text.yview)
-        prompt_scrollbar.grid(row=0, column=1, sticky="ns")
-        self.llm_prompt_text.config(yscrollcommand=prompt_scrollbar.set)
-        self.llm_prompt_text.insert("1.0", self.llm_prompt_template_str)
-
-        btn_frame = ttk.Frame(frame)
-        btn_frame.grid(row=4, column=0, sticky=tk.E, pady=10)
-        ttk.Button(btn_frame, text="确定", command=self.on_ok).pack(side=tk.LEFT, padx=5)
-        ttk.Button(btn_frame, text="关闭", command=self.on_close).pack(side=tk.LEFT)
-
-        self.protocol("WM_DELETE_WINDOW", self.on_close)
-        self.grab_set()
-        self.wait_window(self)
-
-    def on_ok(self):
-        self.result = {
-            "VlmUrl": self.vlm_url.get(),
-            "VlmApiKey": self.vlm_api_key.get(),
-            "VlmModel": self.vlm_model.get(),
-            "LlmUrl": self.llm_url.get(),
-            "LlmApiKey": self.llm_api_key.get(),
-            "LlmModel": self.llm_model.get(),
-            "SensitivityFactor": self.sensitivity_factor.get(),
-            "MaxWorkers": self.max_workers.get(),
-            "MaxRetries": self.max_retries.get(),
-            "RetryDelay": self.retry_delay.get(),
-            "SaveMarkdown": self.save_markdown.get(),
-            "RenderMarkdown": self.render_markdown.get(),
-            "AutoUpdateCheck": self.auto_update_check.get(),
-            "LlmPromptTemplate": self.llm_prompt_text.get("1.0", "end-1c")
-        }
-
-        # 如果用户修改后的模板与默认模板内容一致，则不写入配置文件，以使用默认值
-        if self.result["LlmPromptTemplate"].strip() == DEFAULT_LLM_PROMPT_TEMPLATE.strip():
-            self.result["LlmPromptTemplate"] = None  # 使用 None 作为信号，表示应移除此配置项
-
-        self.destroy()
-
-    def on_close(self):
-        self.result = None
-        self.destroy()
-
-
-class MainApp:
-    """应用主窗口类，负责构建UI界面、处理用户交互和协调后台服务。"""
-    def __init__(self, root: tk.Tk, config_manager: ConfigManager):
-        self.root = root
-        self.config_manager = config_manager
-        self.ui_queue = queue.Queue()
-        self.api_service = ApiService(config_manager, self.ui_queue)
-        
-        self.file_paths: List[str] = []
-        self.is_file_selected = False
-        self.topic_input = None
-        self.processed_count = 0
-        self.lock = threading.Lock()
-        
-        self._setup_ui()
-        self._initialize_config()
-        self._check_for_updates_on_startup()
-        self.root.after(100, self._process_ui_queue)
-
-    def _setup_ui(self):
-        """初始化和布局主窗口的所有UI组件。"""
-        self.root.title("AI 作文批改助手")
-        self.root.geometry("550x450")
-        main_frame = ttk.Frame(self.root, padding="10")
-        main_frame.grid(row=0, column=0, sticky=(tk.W, tk.E, tk.N, tk.S))
-        self.root.grid_columnconfigure(0, weight=1)
-        self.root.grid_rowconfigure(0, weight=1)
-
-        # 顶部进度条
-        top_frame = ttk.Frame(main_frame)
-        top_frame.grid(row=0, column=0, columnspan=2, sticky=(tk.W, tk.E), pady=5)
-        top_frame.grid_columnconfigure(0, weight=1)
-        self.progress_bar = ttk.Progressbar(top_frame, orient="horizontal", mode="determinate")
-        self.progress_bar.grid(row=0, column=0, sticky=(tk.W, tk.E))
-
-        # 左侧控制按钮
-        left_frame = ttk.Frame(main_frame)
-        left_frame.grid(row=1, column=0, sticky=(tk.N, tk.W), padx=(0, 10))
-        ttk.Button(left_frame, text="选择图片", command=self._open_file_dialog).pack(fill=tk.X, pady=5)
-        ttk.Button(left_frame, text="开始批改", command=self._start_processing).pack(fill=tk.X, pady=5)
-        ttk.Button(left_frame, text="设置", command=self._open_settings_dialog).pack(fill=tk.X, pady=5)
-        ttk.Button(left_frame, text="关于", command=self._open_about_dialog).pack(fill=tk.X, pady=5)
-
-        # 右侧输入和日志区域
-        right_frame = ttk.Frame(main_frame)
-        right_frame.grid(row=1, column=1, sticky=(tk.W, tk.E, tk.N, tk.S))
-        main_frame.grid_columnconfigure(1, weight=1)
-        main_frame.grid_rowconfigure(1, weight=1)
-
-        # 配置右侧框架的网格权重，使组件能自适应缩放
-        right_frame.grid_rowconfigure(0, weight=7)  # 作文题目框占7份
-        right_frame.grid_rowconfigure(1, weight=3)  # 日志框占3份
-        right_frame.grid_columnconfigure(0, weight=1)
-
-        # 作文题目输入框
-        self.topic_input = tk.Text(right_frame, wrap="word")
-        self.topic_input.grid(row=0, column=0, sticky="nsew", pady=(0, 5))
-        
-        self.topic_input.insert("1.0", "（在此输入作文题目）")
-        self.topic_input.config(fg="grey")
-
-        # 实现输入框的占位符（placeholder）效果
-        def on_focus_in(event):
-            if self.topic_input.get("1.0", "end-1c").strip() == "（在此输入作文题目）":
-                self.topic_input.delete("1.0", tk.END)
-                self.topic_input.config(fg="black")
-
-        def on_focus_out(event):
-            if not self.topic_input.get("1.0", "end-1c").strip():
-                self.topic_input.insert("1.0", "（在此输入作文题目）")
-                self.topic_input.config(fg="grey")
-
-        self.topic_input.bind("<FocusIn>", on_focus_in)
-        self.topic_input.bind("<FocusOut>", on_focus_out)
-
-        # 日志输出框（带滚动条）
-        listbox_frame = ttk.Frame(right_frame)
-        listbox_frame.grid(row=1, column=0, sticky="nsew")
-        listbox_frame.grid_rowconfigure(0, weight=1)
-        listbox_frame.grid_columnconfigure(0, weight=1)
-
-        self.listbox = tk.Listbox(listbox_frame)
-        self.listbox.grid(row=0, column=0, sticky="nsew")
-        
-        scrollbar = ttk.Scrollbar(listbox_frame, orient="vertical", command=self.listbox.yview)
-        scrollbar.grid(row=0, column=1, sticky="ns")
-        
-        self.listbox.config(yscrollcommand=scrollbar.set)
-
-    def _log(self, message: str):
-        """将消息添加到日志列表框并滚动到底部。"""
-        self.listbox.insert(tk.END, message)
-        self.listbox.see(tk.END)
-
-    def _initialize_config(self):
-        """应用启动时检查配置完整性，如果配置不完整则强制用户设置。"""
-        is_ok, _ = self.config_manager.check_settings()
-        if not is_ok:
-            self._show_config_dialog_until_valid()
-
-    def _show_config_dialog_until_valid(self):
-        """循环显示设置对话框，直到所有必需配置项都已填写。"""
-        while True:
-            self._open_settings_dialog()
-            is_ok, missing_item = self.config_manager.check_settings()
-            if is_ok:
-                return
-            # 用户可以选择取消配置，此时直接退出程序
-            result = messagebox.askretrycancel("配置未完成",
-                f"请配置: {missing_item}\n\n点击'重试'继续配置，点击'取消'退出程序")
-            if result is None or result == "cancel" or not result:
-                # 用户点击取消或关闭对话框，直接退出程序
-                self.root.quit()
-                return
-            # 用户点击重试，继续循环
-
-    def _open_settings_dialog(self):
-        """打开设置对话框，并根据返回结果更新和保存配置。"""
-        dialog = SettingsDialog(self.root, self.config_manager)
-        if dialog.result:
-            # 清理旧的、统一的AI配置和OCR配置，以兼容新版分离的配置
-            self.config_manager.config.pop("AiUrl", None)
-            self.config_manager.config.pop("AiApiKey", None)
-            self.config_manager.config.pop("OcrApiKey", None)
-            self.config_manager.config.pop("OcrSecretKey", None)
-            for key, value in dialog.result.items():
-                if key == "LlmPromptTemplate":
-                    if value is None:
-                        # 如果值为None，表示用户希望恢复默认模板，因此从配置中移除该键
-                        self.config_manager.config.pop(key, None)
-                    else:
-                        self.config_manager.set(key, value)
-                else:
-                    self.config_manager.set(key, value)
-            self.config_manager.save()
-
-    def _open_about_dialog(self):
-        """创建并显示“关于”对话框。"""
-        AboutDialog(self.root, self.config_manager)
-
-    def _open_file_dialog(self):
-        """打开文件选择对话框，让用户选择一个或多个图片文件。"""
-        paths = filedialog.askopenfilenames(title="选择作文图片", filetypes=[("图片文件", "*.jpg *.jpeg *.png *.bmp")])
-        if paths:
-            self.file_paths = paths
-            self.is_file_selected = True
-            self._log(f"已选择 {len(paths)} 个文件")
-        else:
-            self._log("取消选择")
-
-    def _start_processing(self):
-        """启动作文批改流程。"""
-        if not self.is_file_selected:
-            messagebox.showerror("操作错误", "请先选择文件")
-            return
-        
-        topic = self.topic_input.get("1.0", tk.END).strip()
-        if not topic or topic == "（在此输入作文题目）":
-            messagebox.showerror("操作错误", "请输入作文题目")
-            return
-
-        # 重置进度条和计数器
-        self.progress_bar['value'] = 0
-        self.progress_bar['maximum'] = len(self.file_paths)
-        self.processed_count = 0
-        
-        # 在后台线程中启动并发处理
-        thread = threading.Thread(target=self._concurrent_worker_manager, args=(self.file_paths, topic), daemon=True)
-        thread.start()
-
-    def _process_ui_queue(self):
-        """定期检查UI更新队列，并执行相应的UI操作（如记日志、更新进度条）。"""
-        try:
-            while True:
-                task, data = self.ui_queue.get_nowait()
-                if task == "log": 
-                    self._log(data)
-                elif task == "progress":
-                    with self.lock:
-                        self.processed_count += 1
-                        self.progress_bar['value'] = self.processed_count
-                elif task == "finish":
-                    messagebox.showinfo("完成", "所有文件处理完成")
-                    self.progress_bar['value'] = 0
-                    self.is_file_selected = False
-                elif task == "update_found":
-                    self._show_update_dialog(data)
-        except queue.Empty:
-            pass
-        finally:
-            # 持续轮询队列
-            self.root.after(100, self._process_ui_queue)
-
-    def _concurrent_worker_manager(self, file_paths: List[str], topic: str):
-        """使用线程池并发处理所有选定的文件。"""
-        try:
-            # 强制将从配置中读取的值转换为整数，提供默认值以防万一
-            max_workers = int(self.config_manager.get("MaxWorkers", 4))
-        except (ValueError, TypeError):
-            max_workers = 4
-
-        with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
-            for file_path in file_paths:
-                executor.submit(self._process_single_file, file_path, topic)
-        
-        # 所有任务完成后，向UI队列发送完成信号
-        self.ui_queue.put(("finish", None))
-
-    def _process_single_file(self, file_path: str, topic: str):
-        """处理单个图片文件的完整流程：调用API、保存报告、更新UI队列。"""
-        base_name = os.path.basename(file_path)
-        self.ui_queue.put(("log", f"开始处理: {base_name}"))
-        try:
-            final_report, vlm_usage, llm_usage, html_path = self.api_service.process_essay_image(file_path, topic)
-            
-            # 检查是否保存Markdown文件
-            save_markdown = self.config_manager.get("SaveMarkdown", True)
-            report_filename_md = os.path.splitext(file_path)[0] + "_report.md"
-            
-            # 保存Markdown源文件（如果配置开启）
-            if save_markdown:
-                with open(report_filename_md, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                    f.write(final_report)
-            
-            vlm_in = vlm_usage.get("prompt_tokens", 0)
-            vlm_out = vlm_usage.get("completion_tokens", 0)
-            llm_in = llm_usage.get("prompt_tokens", 0)
-            llm_out = llm_usage.get("completion_tokens", 0)
-
-            usage_log = f"Token用量: VLM(in:{vlm_in}, out:{vlm_out}), LLM(in:{llm_in}, out:{llm_out})"
-            
-            # 记录所有生成的文件
-            output_files = []
-            if save_markdown:
-                output_files.append(os.path.basename(report_filename_md))
-            
-            # 检查是否只勾选了HTML，如果是则删除Markdown文件
-            render_html = self.config_manager.get("RenderMarkdown", True)
-            if html_path and os.path.exists(html_path):
-                output_files.append(os.path.basename(html_path))
-                self.ui_queue.put(("log", f"已生成HTML报告: {os.path.basename(html_path)}"))
-                
-                # 如果只勾选HTML，不勾选Markdown，则删除Markdown文件
-                if not save_markdown and render_html and os.path.exists(report_filename_md):
-                    os.remove(report_filename_md)
-                    self.ui_queue.put(("log", f"已删除Markdown文件（仅保留HTML）"))
-
-            self.ui_queue.put(("log", f"完成批改: {base_name} -> {', '.join(output_files)}"))
-            self.ui_queue.put(("log", usage_log))
-
-            # 加锁以保证线程安全地更新和保存配置
-            with self.lock:
-                self.config_manager.update_token_usage(vlm_in, vlm_out, llm_in, llm_out)
-                self.config_manager.save()
-
-        except Exception as e:
-            self.ui_queue.put(("log", f"文件: {base_name} 失败: {e}"))
-        
-        # 无论成功或失败，都更新进度
-        self.ui_queue.put(("progress", 1))
-
-    def _check_for_updates_on_startup(self):
-        """如果启用了自动更新检查，则在后台线程中启动检查。"""
-        if self.config_manager.get("AutoUpdateCheck", True):
-            thread = threading.Thread(target=self._perform_update_check, daemon=True)
-            thread.start()
-
-    def _perform_update_check(self):
-        """执行实际的更新检查并向UI队列发送结果。"""
-        logging.info("正在检查更新...")
-        new_version = check_for_updates(CURRENT_VERSION)
-        if new_version:
-            logging.info(f"发现新版本: {new_version}")
-            self.ui_queue.put(("update_found", new_version))
-        else:
-            logging.info("当前已是最新版本。")
-
-    def _show_update_dialog(self, new_version: str):
-        """显示更新可用对话框，并根据用户选择打开下载页面。"""
-        title = "发现新版本"
-        message = f"发现新版本 {new_version}！\n您当前的版本是 {CURRENT_VERSION}。\n\n是否前往下载页面？"
-        if messagebox.askyesno(title, message):
-            try:
-                webbrowser.open("https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct/releases/latest")
-            except Exception as e:
-                messagebox.showerror("打开失败", f"无法打开浏览器：{e}")

main.py

@@ -1,9 +1,11 @@
+import logging
 import os
 import socket
 import sys
 import threading
 import time
 import webbrowser
+from pathlib import Path
 
 from config_manager import ConfigManager
 from web_app import create_app
@@ -50,14 +52,43 @@ def open_browser_later(url: str, delay: float = 1.0) -> None:
     threading.Thread(target=_opener, daemon=True).start()
 
 
+def configure_logging(base_path: Path) -> None:
+    """Configure application logging."""
+    handlers = []
+    formatter = logging.Formatter(
+        "[%(asctime)s] %(levelname)s %(name)s: %(message)s",
+        datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
+    )
+
+    console_handler = logging.StreamHandler()
+    console_handler.setFormatter(formatter)
+    handlers.append(console_handler)
+
+    root = logging.getLogger()
+    root.handlers.clear()
+    root.setLevel(logging.INFO)
+    for handler in handlers:
+        root.addHandler(handler)
+
+    werkzeug_logger = logging.getLogger("werkzeug")
+    werkzeug_logger.handlers.clear()
+    werkzeug_logger.setLevel(logging.WARNING)
+    werkzeug_logger.propagate = False
+
+
 if __name__ == "__main__":
     config_path = get_config_path()
+    runtime_dir = Path(config_path).resolve().parent
+    configure_logging(runtime_dir)
+    logger = logging.getLogger("essay_corrector.main")
+    logger.info("使用配置文件: %s", config_path)
+
     config_manager = ConfigManager(config_path)
     app = create_app(config_manager)
 
     port = find_available_port()
     url = f"http://127.0.0.1:{port}/"
-    print(f"🚀 Web UI 已启动，访问: {url}")
+    logger.info("🚀 Web UI 已启动，访问: %s", url)
     open_browser_later(url)
 
     app.run(host="127.0.0.1", port=port, debug=False, use_reloader=False)

requirements.txt

@@ -2,3 +2,4 @@ cryptography
 flask
 markdown
 packaging
+openai>=1.0.0

version.py

@@ -1 +1 @@
-CURRENT_VERSION = "4.1.0"
+CURRENT_VERSION = "4.2.0"

web_app.py

@@ -51,6 +51,9 @@ def create_app(config_manager: ConfigManager) -> Flask:
 
     app = Flask(__name__)
     app.config["MAX_CONTENT_LENGTH"] = 100 * 1024 * 1024  # 100 MB payload ceiling
+    app.logger.handlers.clear()
+    app.logger.propagate = True
+    logger = logging.getLogger("essay_corrector.web")
 
     api_service = ApiService(config_manager)
     config_lock = threading.Lock()
@@ -156,7 +159,7 @@ def create_app(config_manager: ConfigManager) -> Flask:
                     config_manager.save()
 
             except Exception as exc:  # pylint: disable=broad-except
-                logging.exception("文件处理失败: %s", saved_path)
+                logger.exception("文件处理失败: %s", saved_path)
                 error = str(exc)
                 logs.append(f"处理失败: {error}")
 
@@ -253,14 +256,17 @@ def create_app(config_manager: ConfigManager) -> Flask:
             "VlmApiKey": "",
             "HasVlmApiKey": has_vlm_key,
             "VlmModel": config_manager.get("VlmModel", ""),
+            "VlmTemperature": config_manager.get("VlmTemperature", 0.0),
             "LlmUrl": config_manager.get("LlmUrl", ""),
             "LlmApiKey": "",
             "HasLlmApiKey": has_llm_key,
             "LlmModel": config_manager.get("LlmModel", ""),
+            "LlmTemperature": config_manager.get("LlmTemperature", 0.0),
             "SensitivityFactor": config_manager.get("SensitivityFactor", "1.0"),
             "MaxWorkers": config_manager.get("MaxWorkers", 4),
             "MaxRetries": config_manager.get("MaxRetries", 3),
             "RetryDelay": config_manager.get("RetryDelay", 5),
+            "RequestTimeout": config_manager.get("RequestTimeout", 120),
             "SaveMarkdown": _as_bool(config_manager.get("SaveMarkdown", True), True),
             "RenderMarkdown": _as_bool(config_manager.get("RenderMarkdown", True), True),
             "AutoUpdateCheck": _as_bool(config_manager.get("AutoUpdateCheck", True), True),
@@ -289,6 +295,11 @@ def create_app(config_manager: ConfigManager) -> Flask:
             "LlmApiKey",
         ]
         int_fields = ["MaxWorkers", "MaxRetries", "RetryDelay"]
+        float_fields = {
+            "RequestTimeout": (1.0, None),
+            "VlmTemperature": (0.0, 2.0),
+            "LlmTemperature": (0.0, 2.0),
+        }
         bool_fields = ["SaveMarkdown", "RenderMarkdown", "AutoUpdateCheck"]
 
         updates: Dict[str, Any] = {}
@@ -318,6 +329,19 @@ def create_app(config_manager: ConfigManager) -> Flask:
                 except (TypeError, ValueError):
                     return jsonify({"error": f"{key} 需要是整数"}), 400
 
+        for key, bounds in float_fields.items():
+            if key in payload and payload[key] not in (None, ""):
+                try:
+                    value = float(payload[key])
+                except (TypeError, ValueError):
+                    return jsonify({"error": f"{key} 需要是数字"}), 400
+                min_val, max_val = bounds
+                if min_val is not None and value < min_val:
+                    return jsonify({"error": f"{key} 不能小于 {min_val}"}), 400
+                if max_val is not None and value > max_val:
+                    return jsonify({"error": f"{key} 不能大于 {max_val}"}), 400
+                updates[key] = value
+
         if "SensitivityFactor" in payload and payload["SensitivityFactor"] not in (None, ""):
             try:
                 updates["SensitivityFactor"] = float(payload["SensitivityFactor"])
@@ -854,6 +878,9 @@ def create_app(config_manager: ConfigManager) -> Flask:
                                 <label>VLM 模型
                                     <input type="text" name="vlm_model" autocomplete="off" />
                                 </label>
+                                <label>VLM 温度 (0-2)
+                                    <input type="number" name="vlm_temperature" min="0" max="2" step="0.1" />
+                                </label>
                                 <label>LLM URL
                                     <input type="text" name="llm_url" autocomplete="off" />
                                 </label>
@@ -863,6 +890,9 @@ def create_app(config_manager: ConfigManager) -> Flask:
                                 <label>LLM 模型
                                     <input type="text" name="llm_model" autocomplete="off" />
                                 </label>
+                                <label>LLM 温度 (0-2)
+                                    <input type="number" name="llm_temperature" min="0" max="2" step="0.1" />
+                                </label>
                                 <label>手写敏感度 (建议 1.0)
                                     <input type="text" name="sensitivity_factor" autocomplete="off" />
                                 </label>
@@ -875,6 +905,9 @@ def create_app(config_manager: ConfigManager) -> Flask:
                                 <label>重试延迟 (秒)
                                     <input type="number" name="retry_delay" min="1" />
                                 </label>
+                                <label>请求超时时间 (秒)
+                                    <input type="number" name="request_timeout" min="1" step="1" />
+                                </label>
                                 <label>输出目录
                                     <input type="text" name="output_directory" autocomplete="off" />
                                 </label>
@@ -898,6 +931,17 @@ def create_app(config_manager: ConfigManager) -> Flask:
                 <div class="view" data-view-section="about">
                     <div class="section">
                         <h2>关于与更新</h2>
+                        <div class="about-card">
+                            <h3>AI 作文批改助手</h3>
+                            <p>一款专注于英语作文批改的 Web 应用，整合视觉语言模型（VLM）与大语言模型（LLM），帮助教师与学生高效获得结构化反馈。</p>
+                            <ul>
+                                <li>两阶段流水线：先识别手写文本与书写分，再生成全中文批改报告。</li>
+                                <li>任务分离：所有图片自动归档到独立 run id，方便回溯、分享与比对。</li>
+                                <li>Prompt 可编辑：浏览器内直接替换评分模板，快速适配不同考试场景。</li>
+                                <li>安全可控：API Key 本地加密保存，Token 用量实时累计并在界面呈现。</li>
+                            </ul>
+                            <p class="muted">作者：Eric_Terminal · 项目主页：<a href="https://github.com/Eric-Terminal/Pro_llm_correct" target="_blank" rel="noopener">GitHub</a></p>
+                        </div>
                         <div class="about-card">
                             <div><strong>当前版本：</strong><span id="about-current">{{ current_version }}</span></div>
                             <div id="about-latest">正在获取最新版本信息...</div>
@@ -987,13 +1031,16 @@ def create_app(config_manager: ConfigManager) -> Flask:
                     settingsForm.vlm_url.value = data.VlmUrl || '';
                     settingsForm.vlm_api_key.value = '';
                     settingsForm.vlm_model.value = data.VlmModel || '';
+                    settingsForm.vlm_temperature.value = data.VlmTemperature ?? 0;
                     settingsForm.llm_url.value = data.LlmUrl || '';
                     settingsForm.llm_api_key.value = '';
                     settingsForm.llm_model.value = data.LlmModel || '';
+                    settingsForm.llm_temperature.value = data.LlmTemperature ?? 0;
                     settingsForm.sensitivity_factor.value = data.SensitivityFactor || '';
                     settingsForm.max_workers.value = data.MaxWorkers || 4;
                     settingsForm.max_retries.value = data.MaxRetries || 3;
                     settingsForm.retry_delay.value = data.RetryDelay || 5;
+                    settingsForm.request_timeout.value = data.RequestTimeout ?? 120;
                     settingsForm.output_directory.value = data.OutputDirectory || '{{ default_output_dir }}';
                     settingsForm.save_markdown.checked = !!data.SaveMarkdown;
                     settingsForm.render_markdown.checked = !!data.RenderMarkdown;
@@ -1051,13 +1098,16 @@ def create_app(config_manager: ConfigManager) -> Flask:
                         VlmUrl: settingsForm.vlm_url.value.trim(),
                         VlmApiKey: settingsForm.vlm_api_key.value.trim(),
                         VlmModel: settingsForm.vlm_model.value.trim(),
+                        VlmTemperature: settingsForm.vlm_temperature.value,
                         LlmUrl: settingsForm.llm_url.value.trim(),
                         LlmApiKey: settingsForm.llm_api_key.value.trim(),
                         LlmModel: settingsForm.llm_model.value.trim(),
+                        LlmTemperature: settingsForm.llm_temperature.value,
                         SensitivityFactor: settingsForm.sensitivity_factor.value.trim(),
                         MaxWorkers: settingsForm.max_workers.value,
                         MaxRetries: settingsForm.max_retries.value,
                         RetryDelay: settingsForm.retry_delay.value,
+                        RequestTimeout: settingsForm.request_timeout.value,
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                         SaveMarkdown: settingsForm.save_markdown.checked,
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