Classroom Translation MVP

课堂翻译原型：先整理课件大纲与术语，再将稳定的语音转写分段送去校正和翻译，最后生成可编辑的复习树。

运行

需要支持内置 fetch 的 Node.js 18+，无需安装第三方 Node 依赖：

npm start

打开 http://localhost:4173；可用 PORT 改端口。首次启动默认开启演示模式，不需要 API Key。

1. 加载演示课件并提交分析。
2. 点击“演示一句”查看模拟转写和翻译。
3. 生成并编辑记忆树；课程状态可导出为 JSON。

真实模型与语音

在 API 页面关闭演示模式，填写服务商的 Key、模型 ID 和 OpenAI 兼容 Base URL。前端通过本地 /api/ai 代理调用 /chat/completions；模型是否可用由所选服务商决定。GitHub Pages 静态页只能直接使用演示流程，真实模型代理需要本地 Node 服务。

演示模式使用预设返回值，不测量识别或翻译质量。真实语音依赖浏览器 SpeechRecognition / Web Speech API；麦克风权限、语言支持和识别服务随浏览器环境而变。

API 设置和课程状态保存在浏览器 localStorage。启用真实模型后，课件文本和课堂转写会送往所配置的模型服务；浏览器识别也可能使用远程服务，因此不能把整个链路称为完全离线。

目录与处理流

文件	用途
server.js	静态服务、模型代理和请求校验
app.js	课件解析、转写分段/去重、翻译队列、本地状态与复习树
index.html / styles.css	界面
assets/	本地背景
start.command	macOS 启动入口

稳定转写串行进入翻译队列，课件上下文随请求提交；结束或清空课程时用修订号丢弃迟到的结果。复习树是可编辑的结构化整理，不是经过验证的学习效果评估。

验证与开发

node --check server.js
node --check app.js

没有独立 ASR 模型、翻译质量基准或自动化测试套件。AI 辅助开发记录保留实际使用方式和去重修复说明。