【开源】用 Gemini 与 OCR 打造智能错题本

大孝子初中了，不记录错题，逼得我造轮子，用Antigravity 手搓了一个错题本，支持docker 部署，浏览器访问，只通过拍照上传识别错题，当前我主要用的是gemini。

1. 项目概览

Smart Wrong Notebook 是一个基于 Next.js 全栈框架开发的智能错题管理系统。它利用 AI (Google Gemini / OpenAI) 强大的多模态能力，实现了从错题录入、智能分析、分类管理到针对性练习的全流程闭环。

核心价值

• 自动化录入：通过 OCR 和 AI 语义分析，极大降低了错题整理的时间成本。
• 结构化管理：利用知识点标签和科目分类，将碎片化的错题转化为结构化的知识库。
• 个性化提升：基于错题生成相似题进行变式训练，并支持自定义打印，回归纸笔练习。

---

2. 业务流程详解

2.1 用户准入与配置 (User Onboarding & Config)

• 流程：
  1. 注册/登录：用户通过邮箱/密码注册，系统创建独立账户。

2.2 错题录入全流程 (Error Item Entry)

这是系统的核心入口，分为四个阶段：

阶段一：上传与预处理

• 操作：用户在错题本页面点击 “添加错题” 或拖拽图片。
• 处理：
  1. 图片压缩：前端使用 browser-image-compression 对大图进行压缩（目标 1MB），减少传输延迟。
  2. 裁剪：弹出裁剪框 (ImageCropper)，用户手动框选题目区域，去除无关背景。

阶段二：AI 智能分析

• 触发：裁剪完成后，前端将图片 Base64 发送至 /api/analyze。
• 后端处理：
  1. Provider 选择：系统根据配置自动选择 Gemini 或 OpenAI Provider。
  2. Prompt 构建：使用标准化的 Prompt 模板，要求 AI 返回结构化的 JSON 数据，包含详细的 JSON Schema 示例。
  3. 响应验证：使用 Zod Schema (src/lib/ai/schema.ts) 进行类型验证和业务规则检查。
  4. 标签标准化：AI 返回的知识点标签会与人教版课程大纲进行智能匹配，确保标签的一致性。

阶段三：人工校对 (Review & Edit)

• 界面：进入 CorrectionEditor 界面。
• 操作：
  • 用户对比左侧原图，检查右侧 AI 识别的文本。
  • 科目归类：系统自动推荐科目，用户可修改。
  • 标签管理：用户可增删 AI 生成的知识点标签。标签输入支持自动补全，从标准标签库和自定义标签中选择。
  • LaTeX 编辑：使用 react-markdown + rehype-katex 实现数学公式的实时预览。

阶段四：持久化存储

• 触发：用户点击 “保存到错题本”。
  1. 图片存储：原图以 Base64 格式存储在数据库中。

2.3 错题管理与复习 (Management & Review)

• 错题本视图：
  • 按科目展示错题本卡片
  • 进入特定科目，列表展示该科目的所有错题
• 筛选与检索：
  • 支持按 掌握程度 (待复习/已掌握)、时间范围、知识点标签、年级/学期、卷等级 筛选

2.4 智能练习与打印 (Practice & Print)

• 生成练习：
  • 用户在错题详情页点击 “举一反三”
  • AI 变式：后端调用 /api/practice/generate，生成相似题（支持 4 种难度：简单、适中、困难、挑战）
  • 错误处理细化 ：前端会根据不同的错误类型显示具体提示：
    • 网络连接失败
    • AI 解析异常
    • 认证失败
    • 未知错误
• 打印预览：
  • 用户可选择是否打印答案、解析，调整图片缩放比例 (30%-100%)
  • 调用浏览器打印功能，生成 PDF 或直接打印

GitHub – wttwins/wrong-notebook: 一个基于AI的学生错题本

一个基于AI的学生错题本