Snap-Solver 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

Snap-Solver 是一个专门为学生、考生和自学者设计的AI笔试测评工具。该项目通过截图功能，结合人工智能技术，能够自动识别屏幕上的题目并提供详细的解答。这对于解决学习过程中的难题和提升学习效率具有极大的帮助。

项目的核心功能

Snap-Solver 的核心功能包括：

• 一键截图：用户可以通过快捷键截取屏幕上的题目，便于移动设备上查看和分析。
• 多模型AI支持：集成了多种AI模型，如 OpenAI 的 GPT-4o、Anthropic 的 Claude-3.7、DeepSeek 等，以满足不同类型问题的解答需求。
• 精准识别：通过OCR文字识别和Mathpix API，能够准确捕捉图片中的文本和复杂数学符号。
• 全平台兼容：支持Windows、MacOS、Linux等桌面系统，以及通过浏览器在手机、平板上使用。
• 高度可定制：用户可以调整AI的分析深度，自定义提示词，优化AI的答案质量。

项目使用了哪些框架或库？

该项目主要使用了以下框架或库：

• 前端：响应式HTML/CSS/JS界面，支持移动设备。
• 后端：使用 Flask 框架，结合 SocketIO 提供RESTful API和WebSocket服务。
• 图像处理：高效实现截图和裁剪功能。
• AI接口：多模型支持，统一接口标准。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构大致如下：

• config：配置文件目录，包含API密钥等配置信息。
• models：AI模型相关代码和配置。
• static：静态文件目录，如CSS、JS和图片文件。
• templates：HTML模板文件。
• app.py：项目的主入口文件，负责启动Flask服务。
• requirements.txt：项目依赖的Python库列表。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 增加AI模型：根据需求集成更多AI模型，提升项目对不同学科和问题类型的覆盖能力。
2. 优化用户界面：改进前端界面设计，提升用户体验。
3. 增强OCR功能：优化OCR识别算法，提高对复杂数学公式和文本的识别准确率。
4. 多语言支持：增加更多语言选项，使得项目能在不同语言环境下使用。
5. 扩展功能：例如添加语音输入输出、自动保存历史题目和解答等。
6. 云端服务：将项目部署为云端服务，提供更广泛的访问和使用方式。