Coursebook：把多份讲义编译成本地双语学习网站的课程阅读应用

Coursebook 是一款本地课程编译与阅读应用。导入一门课的多份讲义，生成按原页顺序组织、可追溯来源的双语学习网站。课程和学习记录保存在你的电脑上；导出的静态网站无需应用或后端即可阅读。

你有没有遇到过这些情况？

讲义是电子的，笔记是手写的，还需要翻来翻去；读到陌生术语，想看准确的译文，还需要复制翻译；遇到难懂的公式，想追问背后的直觉，还需要丢给AI；复习一个概念，想起当时写下的笔记，发现已经找不到了。学习一门课，需要这些动作不断衔接。

如果你遇到了，那么Coursebook就是为你准备的。

Coursebook 把阅读、检索、提问和记录放进同一个学习空间。 导入一门课的多份 PDF、PPTX 或 PPT，它会将分散的讲义编译成按原页顺序组织的双语学习页面：左侧是课程目录，中间是逐单元对应的原文与译文，右侧是随时可用的 AI 助手和个人笔记。你可以沿着课程读下去，也可以从一个问题出发，找到原文、追问解释，再把理解记录在对应的位置。无需担心找不到位置，讲义与笔记均支持搜索。

下载

当前版本：2.2.0。提供 Windows 10/11 x64、macOS Apple Silicon 与 Intel 版本。精确文件大小与校验值见对应 Release 附件。

Mac 版解压后将 Coursebook.app 拖到「应用程序」。内置版面模型与运行时；PPT/PPTX 渲染需另装 LibreOffice。首版尚未取得 Apple Developer ID 签名和公证，首次打开方式、钥匙串及数据目录见 Mac 安装说明。Mac 对应源码可从 Mac Release 的 Source code 附件下载。

想先体验阅读？下载自制示例课程，直接解压打开 index.html，或在应用中导入。示例译文为人工编写，无需 API 即可体验阅读。

解压整个文件夹，双击 Coursebook.exe。两个 Windows 包均自带 Python、ONNX CPU 运行时和 PP-DocLayoutV3 权重，首次使用无需另下载版面模型；请保留 _internal 文件夹。窗口优先使用系统 WebView2，无法启动时会在默认浏览器打开本地界面。

本次更新：新增可跳过的新手教程，帮助配置模型与 API Key；重复页码、固定页眉页脚可预览后批量隐藏并随时恢复；可直接编辑原文、译文、表格单元与公式，保留历史和笔记关联。只改原文时，旧译文标为待更新。已有课程与自定义模型配置保留。

从讲义到学习空间

1. 连接模型。 默认采用本地版面分析 + 云端区域 OCR，预选硅基 PaddleOCR-VL-1.5；翻译与 AI 助手分别配置文本模型，可使用同一服务商的 API Key。也可切换完整解析服务或通用视觉模型。
2. 导入课程。 拖入多个 PDF / PPTX / PPT，按文件顺序组织讲义。每页先在本机分析版面，可靠文字层直接复用，其余区域按需识别，保留原图、页码与位置。
3. 检查结果。 对照原页复核疑点，修改原文或译文。保留原始识别文本与修改记录；暂停后可从缓存继续。
4. 阅读和提问。 搜索内容、切换双语布局、选段向助手提问、记录笔记和高亮。
5. 导出带走。 导出课程 ZIP，解压后打开 index.html。阅读、检索和浏览器内笔记无需后台服务。

让学习回到内容本身

读：把一页页讲义，读成一门连贯的课

保留课程的原始顺序，同时把幻灯片中的信息重新排版为适合长时间阅读的网页。你始终知道正在读哪份讲义、哪一页，也可以按自己的习惯调整阅读方式。

• 原文与译文，就在同一处。 标题对应标题，段落对应段落，列表项和表格单元也尽可能逐一配对。支持左右对照与上下对照，并可随时切换双语、仅原文或仅译文。
• 课程细节留在正文里。 尽可能保留列表层级、表格结构、公式、代码格式、注释和讲者备注。图表与图片提取后插入正文，从图表中识别的文字带有来源标记，便于结合原图理解。
• 翻译贴合这门课。 编译时识别课程主题，为翻译提供学科与表达风格参考，并结合课程术语表保持专业词汇的一致性。翻译以完整对应原文为目标。
• 阅读节奏由你决定。 折叠目录、切换字体、调整双语布局与内容密度，用章节进度记录学到哪里。辅助提示收在需要时可展开的位置，给正文更多空间。

查：找到知识，也找到它的出处

当你记得一个概念，却想不起它出现在哪一讲时，可以直接搜索；当你需要确认一句话的语境时，可以沿着来源回到原页。每次查找都能接回课程本身。

• 按课程顺序浏览。 讲义、章节与页面组成层级目录，保留原始文件顺序和页码。点击即可跳转，当前阅读位置会在目录中高亮。
• 搜索原文和译文。 通过全文搜索或 Ctrl + K 查找词语与相关内容，点击结果定位到对应正文，适合复习时跨章节查找。
• 从记录回到上下文。 目录、搜索结果、笔记、书签和助手中的讲义引用使用统一定位方式。找到一条记录，就能回到它关联的原文位置。
• 随时核对原页。 查看原文件、页面图像与正文来源，确认公式符号、图表细节，以及网页重排前的上下文。

问：带着当前正在读的内容，与 AI 一起理解

打开右侧 AI 助手，选中正文中的句子，再输入问题。所选内容会自动成为提问上下文，你可以从「这句话是什么意思」继续追问到「能不能举个例子」或「它和前面的概念有什么联系」。

• 选中即带入上下文。 选段显示在输入框上方，可展开查看或移除，减少来回复制讲义的步骤。连续追问时，助手可以结合相关对话继续回答。
• 围绕问题检索课程。 助手可以搜索当前课程的讲义内容，召回相关段落；回答中的讲义引用可点击返回正文，方便检查解释所依据的材料。
• 需要时延伸到外部资料。 配置搜索服务并开启联网后，助手可查找外部资料，并提供对应来源链接。联网由你选择是否启用。
• 提问后再生成回答。 不提前为整门课生成大量解析。等待时显示正在检索、联网查找或整理回答等状态，可主动停止；新回答不会强制打断你对历史消息的阅读。

助手回答清楚标记为 AI 补充说明，保持在独立区域。你可以对照讲义判断它是否有帮助，也可以把有价值的回答保存为笔记。

记：让理解留在它发生的地方

看到重要的一句就高亮，遇到疑问就记下，读完一节就记录进度。复习时，这些记录仍然和当时的讲义内容连在一起。

• 在右栏直接写笔记。 针对正文段落、列表、公式、表格或图表等内容记录想法，编辑时仍能看到讲义，无需弹出另一个窗口。
• 用高亮与书签标记重点。 高亮值得反复阅读的文字，为需要回看的页面添加书签，在个人工作区中集中查看。
• 把回答转化为自己的积累。 AI 回答可保存到笔记，保留引用信息，便于继续补充自己的理解。个人笔记与助手对话分别管理。
• 记录进度，也保留备份。 章节进度帮助你接着上次的位置学习；笔记支持备份与导出，方便迁移和保存。

一门课可以持续更新，一套资料可以长期保留

新讲义到了，接着加进来。 课程建立后仍可追加材料，系统会建议插入位置，并展示加入后的阅读顺序。你可以调整新材料的顺序与位置，确认后再处理，让课程随着授课进度逐步完善。

有疑点，就在原页旁边复核。 对照原页检查识别结果，直接修改原文或译文。原始识别文本、内容位置和修改历史保留，方便理解一处内容是如何得到、又是如何修正的。解析错误可以被发现并修正，复杂页面仍需要你的判断。

处理进度和请求用量可掌握。 本地确定区域和阅读顺序，复用可靠文字层，扫描文字、图表和表格按区域调用 OCR；缓存已完成的结果，支持暂停和失败后继续。可设置请求次数上限，并分别配置解析、翻译与助手模型，按自己的需求选择效果和费用。实际金额取决于服务商计费。

读完之后，资料仍属于你的学习空间。 课程、笔记和助手对话以本地文件保存，无需远程数据库。课程可导出为 ZIP，解压后直接打开，无需运行应用或后台服务即可阅读、搜索和做浏览器内笔记。AI 助手与联网功能则在本地应用中使用；个人记录通过独立备份迁移。

模型和联网搜索

可配置兼容接口，包括 OpenAI 兼容格式与 Anthropic 格式。默认解析使用专用区域 OCR，翻译和学习助手使用独立文本模型；简单配置可改为一个通用视觉模型共用连接。提供硅基流动、通义、DeepSeek 等连接预设，实际可用性取决于服务商、模型能力和账户权限。

联网搜索是可选功能，支持博查、百度千帆、Tavily、Exa、Brave、SerpApi；SerpApi 可选择 Google、Bing、百度引擎。各服务独立保存密钥，可先测试连接。Google/Bing 搜索通过 SerpApi 接入，不表示支持已经停用或限制新注册的旧版官方搜索 API。

模型与搜索服务由你选择、配置和付费。应用暂时不提供模型服务。

本地保存与隐私

• Windows 发行版数据目录：%LOCALAPPDATA%\Course Compiler。课程、学习记录和助手对话在本地文件中保存，无远程数据库。
• API Key 使用 Windows DPAPI 加密，与当前 Windows 用户绑定。密钥不写入导出的课程网站。
• 编译和提问时，相关文字、页图、上下文会发送到你配置的模型服务。启用联网时，搜索词发送到你选择的搜索服务。
• 静态导出的课程包含讲义内容、原文件和页图；分享前请确认自己有权分享这些资料。个人笔记需要单独备份。

详见 隐私与数据流。

开发

git clone https://github.com/yunmyuki/coursebook.git
cd coursebook
python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -r requirements.txt
python -m course_compiler serve --port 8768

打开 http://127.0.0.1:8768，在页面中配置自己的模型。开发与构建基于 Python 3.12；源码模式的 PPT 转换需要 LibreOffice。

New-Item -ItemType Directory -Force tmp
python -m pip install -r requirements-dev.txt
python -m unittest discover -s tests -p "test_*.py"
node tests/reader.test.cjs

构建与发布指南 · 报告问题

欢迎提交可复现的问题和改进建议。报告问题时请移除 API Key、私人讲义与学习记录。

许可证

项目代码使用 MIT License。第三方组件沿用各自许可证，包括 LibreOffice、PDFium、KaTeX、pywebview 与 Python。发行包保留第三方许可证和来源说明，见 第三方组件。项目与这些组件的维护组织无隶属或背书关系。

页面截图使用项目自制示例，不包含用户课程资料。