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https://github.com/Zippland/Snap-Solver.git
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# Snap Solver II
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## 项目概述
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Snap Solver II 是基于 Snap Solver 进化而来的强大的截图分析工具，可以帮助用户捕获屏幕内容，提取文本，并使用多种先进的AI模型进行智能分析。该应用程序使用Flask作为后端，提供网页界面，同时在系统托盘中运行，方便快速访问。
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## 主要功能
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- **屏幕捕获**：快速截取屏幕图像
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- **文本提取**：从图像中自动识别和提取文本（通过 mathpix 模型）
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- **AI分析**：使用多种AI模型（包括GPT-4o、Claude、DeepSeek等）对提取的内容进行智能分析
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- **实时响应**：通过WebSocket技术实现实时交互和响应
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- **系统托盘集成**：应用在后台运行，通过系统托盘图标轻松访问
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## 技术栈
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- **后端**：Flask, Flask-SocketIO
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- **前端**：HTML5, CSS3, JavaScript
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- **AI模型集成**：
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- GPT-4o
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- Claude
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- DeepSeek （尚在优化中）
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- **图像处理**：Pillow, Mathpix
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- **系统集成**：pyautogui, pystray
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## 安装指南
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### 环境要求
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- Python 3.8+
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- pip（Python包管理器）
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### 安装步骤
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1. **克隆仓库**
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```bash
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git clone https://github.com/yourusername/Snap-Solver-II.git
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cd Snap-Solver-II
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```
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2. **创建并激活虚拟环境**（推荐）
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```bash
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python -m venv .venv
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# Windows
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.venv\Scripts\activate
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# Linux/Mac
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source .venv/bin/activate
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```
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3. **安装依赖**
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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4. **启动应用**
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```bash
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python app.py
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```
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应用启动后，会在系统托盘中显示一个图标，同时在同一局域网下的浏览器中访问 `http://XXX.XXX.XXX.XXX:5000` 即可打开Web界面。
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## 使用说明
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1. **截图分析**：
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- 点击"截图"按钮捕获屏幕内容
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- 系统自动提取图像中的文本
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- 选择AI模型进行智能分析
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2. **文本分析**：
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- 直接输入或粘贴文本内容
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- 选择合适的AI模型进行分析
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- 获取实时智能响应
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## API密钥配置
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本应用集成了多种AI模型，需要相应的API密钥才能正常工作：
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- OpenAI (GPT-4o)
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- Anthropic (Claude)
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- DeepSeek
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- Mathpix
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请确保在使用相应功能前配置正确的API密钥。
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## 注意事项
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- 应用默认在端口5000上运行
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- 首次使用时可能需要授予屏幕截图权限
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- 所有分析都在本地处理，但AI请求会发送到相应的服务提供商
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## 贡献指南
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欢迎贡献代码、报告问题或提出功能建议！请通过以下方式参与项目：
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1. Fork仓库
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2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
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3. 提交更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
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4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
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5. 创建Pull Request
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## 许可证
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[Apache License](LICENCE.md) |