作品 / prototype

帮助教师理解英文实验报告、核对原文证据，并对照评分标准审核 AI 建议。最终分数与反馈由教师确认。

更新于2026-10-26

下载为完整源码，并非独立安装包。需按仓库说明配置 Python 依赖、AI 服务及可选 Word 转换。macOS 提供启动入口；Windows 尚需单独验证。不含学生资料、数据库或密钥。

问题

阅读英文实验报告需要理解科学推理、核对作业要求、查找证据并撰写反馈。Labwise 将这些环节放在同一个教师工作空间，降低阅读与查证成本，同时保留专业判断。

实现结构

作业与评分标准快照 → DOCX 解析与原文锚点 → 后台 AI 建议 → 原文与教师审核联动 → 教师确认 → Word 反馈包。界面使用 HTML、CSS 与 JavaScript，本地 Python 服务提供接口，SQLite 保存草稿，模型服务由后台配置。

设计取舍

先理解，再评阅。建议须回到具体段落、引文或图表，与当前评分标准核对。AI 分析完成不等于教师评阅完成；无法定位的证据保留为待核实。

使用流程

1. 创建作业并核对评分标准
2. 导入 Word 报告并排队分析
3. 对照原文审核建议
4. 采纳、编辑或拒绝建议并录入分数
5. 确认反馈后继续评阅
6. 导出教师确认的批改包

当前实现

当前为持续开发的本地教师试点，支持作业与评分标准、Word 报告导入、建议审核、草稿保存及教师确认的反馈包。新提交只接受 DOCX；历史 PDF 仍可阅读。截图来自虚构测试材料，不代表当前全部功能的验收。

反思与后续

目标是更快理解与更可靠的反馈。后续关注证据准确性、复杂文档覆盖和回归稳定性；当前有已知回归失败，尚未宣称生产就绪，也没有经验证的效率提升百分比。

技术

PythonJavaScriptSQLiteDOCX / Word commentsDeepSeekPDF.js

界面记录