上传 CAIE / IGCSE / A-Level 结构题（Structured Question）答卷，AI 自动逐题、逐得分点比对官方 Mark Scheme，明确告诉你每个点是否得分。纯前端、零后端、密钥本地存储。
5 步流水线：选择试卷 → 上传答卷 → 准备 MS → AI 解析 → AI 比对 → 输出报告
- 🧠 三段式 AI 批改：
- 解析 Mark Scheme：把 MS 拆解成结构化得分点（含 OR 备选答案）；
- 识别答卷：作为 OCR 专家逐页识别学生手写答案，连画图题也用文字描述；
- 逐点比对：对每个得分点给出「明确正确 / 疑似正确 / 错误 / MS之外」四态判定与简短理由。
- 📄 智能 PDF 处理：自动区分纯文本页与图像页，自动裁剪封面、空白页、评分规则页。
- ⚡ 并发加速：MS 解析、答卷识别、逐题比对均并发执行。
- 🛟 健壮性：内置多级 JSON 抢救逻辑，能从被截断的模型输出中救回有效结果。
- 🧩 可选 DeepSeek 线路：当 MS 为纯文本时，可路由到单独配置的 DeepSeek 线路处理。
- 📊 得分报告：逐题展示得分点状态、预计得分与得分率。
- 🔐 隐私优先：不内置任何 API Key，密钥仅保存在浏览器
localStorage。
纯静态网站，无需构建、无需后端。
python -m http.server 8080
# 或 npx serve .浏览器打开 http://localhost:8080。推荐用本地服务器而非直接双击（file:// 下 fetch 受限）。
推送到 GitHub，仓库 Settings → Pages 选择主分支根目录即可。
首次打开会自动弹出「API 配置」窗口（也可点右上角 配置）。兼容任何 OpenAI 风格 的 /chat/completions 接口，可配置三条线路：
| 线路 | 用途 | 要求 |
|---|---|---|
| 线路 1（默认） | 解析 MS、识别手写答卷、比对 | 必填，需支持视觉(vision)的多模态模型，如 gpt-4o |
| 线路 2（备用） | 同上，可在主界面切换 | 可选 |
| DeepSeek | 处理纯文本 MS（勾选开关后生效） | 可选，如 deepseek-chat |
每条线路需填写 Base URL（不含 /chat/completions）、API Key、模型名称。
⚠️ 由于需要识别手写答卷，线路 1/2 必须是支持图片输入的多模态模型。
浏览器跨域限制无法直接抓取第三方题库 PDF。若想用「自动下载官方 MS」，需自备 CORS 代理并在配置中填写其地址（程序会把目标 URL encodeURIComponent 后拼接在末尾）。仓库 proxy.example.php 提供可自部署的最小示例。不配置也能用——直接手动上传 MS 即可。
ai-sq-grader/
├── index.html # 页面结构 + 设置弹窗
├── css/style.css # 全部样式
├── js/core.js # 纯逻辑（同构，浏览器+Node 共用）
├── js/config.js # API 配置管理（三线路 + 代理）+ 直连调用
├── js/app.js # 5 步批改流水线（DOM 绑定，调用 SQCore）
├── tests/core.test.js # CLI 测试（node --test）
├── proxy.example.php # 可选的 PDF 下载代理示例
├── package.json
├── README.md
├── LICENSE
└── .gitignore
界面无关的纯逻辑抽到了同构模块 js/core.js（SQCore），浏览器与 Node 共用同一份实现。命令行测试覆盖的就是 GUI 实际运行的逻辑，无需打开浏览器即可验证。
node --test # 或 npm test覆盖：MS 下载 URL 拼装、HTML 转义/徽章、%PDF 头校验、被截断 JSON 的多级抢救、重复题号合并、答卷按行拼接、仅「明确正确」计分的得分率计算等。
批改结果由 AI 自动生成，仅供参考与自测，"疑似正确"部分建议与老师确认，最终成绩以官方为准。考试资源版权归各考试局所有。