Snap-Solver

🔍 一键截屏，自动解题 - 线上考试，从未如此简单

核心特性 • 快速开始 • 新手教程 • 使用指南 • 技术架构 • 高级配置 • 常见问题 • 获取帮助

         

💫 项目简介

Snap-Solver 是一个革命性的AI笔试测评工具，专为学生、考生和自学者设计。只需按下快捷键，即可自动截取屏幕上的任何题目，通过AI进行分析并提供详细解答。

无论是复杂的数学公式、物理难题、编程问题，还是其他学科的挑战，Snap-Solver都能提供清晰、准确、有条理的解决方案，帮助您更好地理解和掌握知识点。

📚 新手教程

第一次使用？按照我们的 《新手教程》 完成环境准备、模型配置和首次解题演练，全程图文指引，几分钟即可上手。

🔧 技术架构

graph TD
    A[用户界面] --> B[Flask Web服务]
    B --> C{API路由}
    C --> D[截图服务]
    C --> E[OCR识别]
    C --> F[AI分析]
    E --> |Mathpix API| G[文本提取]
    F --> |模型选择| H1[OpenAI]
    F --> |模型选择| H2[Anthropic]
    F --> |模型选择| H3[DeepSeek]
    F --> |模型选择| H4[Alibaba]
    F --> |模型选择| H5[Google]
    F --> |模型选择| H6[Doubao]
    D --> I[Socket.IO实时通信]
    I --> A

✨ 核心特性

📱 跨设备协同 一键截图：按下快捷键，即可在移动设备上查看和分析电脑屏幕 局域网共享：一处部署，多设备访问，提升学习效率	🧠 多模型AI支持 GPT 家族：OpenAI强大的推理能力 Claude 家族：Anthropic的高级理解与解释 DeepSeek 家族：专为中文场景优化的模型 QVQ 和 Qwen 家族：以视觉推理闻名的国产AI Gemini 家族：智商130的非推理AI
🔍 精准识别 OCR文字识别：准确捕捉图片中的文本 数学公式支持：通过Mathpix精确识别复杂数学符号	🌐 全球无障碍 VPN代理支持：自定义代理设置，解决网络访问限制 多语言响应：支持定制AI回复语言
💻 全平台兼容 桌面支持：Windows、MacOS、Linux 移动访问：手机、平板通过浏览器直接使用	⚙️ 高度可定制 思考深度控制：调整AI的分析深度 自定义提示词：针对特定学科优化提示

🚀 快速开始

📋 前置要求

• Python 3.x
• 至少以下一个API Key:
  • OpenAI API Key
  • Anthropic API Key (推荐✅)
  • DeepSeek API Key
  • Alibaba API Key （国内用户首选）
  • Google API Key
  • Mathpix API Key (推荐OCR识别✅)

📥 开始使用

# 启动应用
python app.py

📱 访问方式

• 本机访问：打开浏览器，访问 http://localhost:5000
• 局域网设备访问：在同一网络的任何设备上访问 http://[电脑IP]:5000

🎯 使用场景示例

• 课后习题：截取教材或作业中的难题，获取步骤详解
• 编程调试：截取代码错误信息，获取修复建议
• 考试复习：分析错题并理解解题思路
• 文献研究：截取复杂论文段落，获取简化解释

🧩 组件详情

• 前端：响应式HTML/CSS/JS界面，支持移动设备
• 后端：Flask + SocketIO，提供RESTful API和WebSocket
• AI接口：多模型支持，统一接口标准
• 图像处理：高效的截图和裁剪功能

⚙️ 高级可调参数

• 温度：调整回答的创造性与确定性（0.1-1.0）
• 最大输出Token：控制回答长度
• 推理深度：标准模式（快速）或深度思考（详细）
• 思考预算占比：平衡思考过程与最终答案的详细程度
• 系统提示词：自定义AI的基础行为与专业领域

❓ 常见问题

如何获得最佳识别效果？

确保截图清晰，包含完整题目和必要上下文。对于数学公式，建议使用Mathpix OCR以获得更准确的识别结果。

无法连接到服务怎么办？

1. 检查防火墙设置是否允许5000端口
2. 确认设备在同一局域网内
3. 尝试重启应用程序
4. 查看控制台日志获取错误信息

API调用失败的原因？

1. API密钥可能无效或余额不足
2. 网络连接问题，特别是国际API
3. 代理设置不正确
4. API服务可能临时不可用

如何优化AI回答质量？

1. 调整系统提示词，添加特定学科的指导
2. 根据问题复杂度选择合适的模型
3. 对于复杂题目，使用"深度思考"模式
4. 确保截取的题目包含完整信息

🤝 获取帮助

• 代部署服务：如果您不擅长编程，需要代部署服务，请联系 zylanjian@outlook.com
• 问题报告：在GitHub仓库提交Issue
• 功能建议：欢迎通过Issue或邮件提供改进建议

📜 开源协议

本项目采用 Apache 2.0 协议。