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。

✨ 核心特色功能

🤖 双AI引擎智能处理

• 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
• 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
• 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

⚙️ 极致灵活配置

• 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
• 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
• 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

🚀 高效并发处理

• 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

• 军事级加密算法保护API密钥，防止敏感信息泄露
• 本地配置文件加密存储，确保账户安全无忧
• 透明的Token使用统计，方便成本控制

📊 专业输出格式

• 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 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

# 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
# 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
python3 main.py

项目打包

# 打包为独立可执行文件
pyinstaller --noconsole --onefile main.py

# 打包好的程序在 dist/ 目录

技术架构

• 前端: Flask Web 服务 + 原生 HTML/CSS（玻璃拟态苹果风界面）
• 核心: 双AI引擎架构 (VLM + LLM)
• 安全: cryptography 加密存储配置
• 并发: threading + concurrent.futures.ThreadPoolExecutor
• 输出: Markdown/HTML 报告（内置样式渲染器）

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📝 配置说明

必需配置项

• VlmUrl: VLM服务地址
• VlmApiKey: VLM服务密钥（自动加密）
• VlmModel: VLM模型名称
• LlmUrl: LLM服务地址
• LlmApiKey: LLM服务密钥（自动加密）
• LlmModel: LLM模型名称

可选配置项

• SensitivityFactor: 书写评分敏感度因子（默认1.5）
• MaxWorkers: 最大并发数（默认4）
• MaxRetries: 最大重试次数（默认3）
• RetryDelay: 重试延迟秒数（默认5）
• RequestTimeout: 单次 API 请求超时时长（秒，默认120）
• SaveMarkdown: 是否保存Markdown文件（默认True）
• RenderMarkdown: 是否渲染HTML报告（默认True）

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📄 开源协议

本项目采用 MIT 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
• 发起 Pull Request
• 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♡