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V2EX

我用 AI 写代码,但终端管理反而成了累赘——于是我做了 codux [调研] 各位在公司都用什么 ide 和 agent 写代码? 老运维 share 一个运维平台 看到有公司考核 token 指标,很好奇大家上个月的 AI 账单是多少 GLM-Coding 调用持续报错: z.ai 的 Lite 套餐几乎无法使用,官方 Pro/Max 是否稳定? 现在还有什么渠道可以稳定安全地使用 Claude 吗? 上海漕河泾内推,本组有 2 个 hc,一个后端,一个前端,预算都是 20k 左右,不打卡,氛围好 如果 V2EX 上有一组不永久保存聊天记录(比如只保存 7 天或者 24 小时)的聊天室,那么会开启哪些有用或者有趣的可能? gemini cli 貌似挂了,一直返回 403 第一次在自媒体上赚到钱 收集了最近在使用的低价 GPT, Gemini,邮箱等 AI 会员的小店合集 讨论个大实话:现在企业还在说 AI 编程提效 20%, 30%的,真的太落后,没用懂 AI。因为包括很多前沿公司,已经狂奔到提效 200%-500%的情况 [招聘][远程][币安] 前端/后端/QA/iOS/Android 至少 3 年以上经验 目前有大量 HC 欢迎投递 Chatgpt Pro 用量用不完的可以开这些设置 面试的时候好像遇到钓鱼了,给各位避个坑 cursor 年续费 22 号到期, 自动续费是否还是老的计次套餐呢 被两件破事毁掉的一下午,琐碎的内耗消磨人的精力 使用 Planet 存储 Codex 的会话或者重要信息 如果业务部门领导不要你开发功能,而是要求你教会它用 claude code 开发功能,你会怎么做? 分享一个 MacOS 接绿联 CM818 USB 转 DP 转接器使用感受 我的 HR 朋友 10 年老 Java ,非全大专,大家帮忙看看简历 开源了一个 AI 口语练习工具,音素级发音评分,完全免费可自部署 V2EX 上有哪些你觉得很有趣、印象深刻的妹纸? 字节为啥不出个国内版 Vercel? 有在大马的朋友吗? 问个运营商问题 你们在有领导的公司大群发过的最大胆的消息是什么 公司裁员,目前没有工作。想试试摆摊,做一个移动鲜啤打酒车 我的硬盘 Memblaze Pblaze 5 Linux 下不识别,给 Linux 内核提交了补丁, AI 说有望被合并 只有我一个人觉得 codex 不好用?
[开源求 star] 我做了个 AI 截图工具,支持 OCR、翻译和图像...
EL743 · 2026-03-20 · via V2EX

SnapFlow

仓库地址

SnapFlow Logo

SnapFlow 是一个基于 Qt 的 AI 截图工具。
它不是把截图当作终点,而是把截图变成后续处理的入口:分析、处理、提取、翻译

大多数截图工具解决的是“把内容截下来”。
SnapFlow 更关心的是:截下来之后,你还要怎么继续处理它。

当前项目主要以 macOS 作为开发和验证环境,同时保留了基于 Qt 的跨平台扩展基础。

为什么是 SnapFlow

SnapFlow 想做的,不只是一个“更好看的截图工具”,而是一个围绕屏幕内容工作的轻量入口:

  • 看到一块内容,直接截图
  • 围绕这块内容继续理解
  • 再进一步处理、提取和编辑

一句话概括:

SnapFlow = Screenshot + Flow + AI

核心功能

1. AI 图像分析

对截图区域直接发起 AI 分析,而不是先上传图片、再手动描述上下文。
无论是数据面板、图表、后台 dashboard ,还是复杂界面区域,SnapFlow 都希望让 AI 直接围绕你看到的内容继续工作。

AI 图像分析

2. AI 图像处理

SnapFlow 不只停留在“看懂图片”,还希望进一步支持围绕选区做图像处理。
你可以把它理解为:截图之后,不只是解释这块区域,还可以继续对它做操作。

AI 图像处理

3. OCR + 翻译

看到一段外语内容,不应该还要再复制、粘贴、切去翻译工具。
SnapFlow 希望把“截图 -> 识别 -> 翻译”压缩成一条更短的路径。

OCR 翻译

适合什么场景

  • 截图一块 dashboard ,让 AI 帮你读懂数据
  • 截图某个界面区域,让 AI 帮你分析当前内容
  • 截图后快速去掉某个元素,或对隐私信息打码
  • 截图一段英文报错或设置说明,直接翻译成中文
  • 在截图、理解、处理之间减少来回切换

当前进展

  • 已完成:区域截图、基础标注编辑、OCR 文字识别、文本翻译覆盖、AI 问答与图像分析
  • 已打通:托盘入口、快捷键唤起、macOS 构建与打包流程
  • 持续打磨中:交互细节、稳定性、分发体验,以及围绕选区继续处理内容的能力

快速开始

1. 准备依赖

当前示例以 macOS 为准,你需要:

  • Qt 6
  • CMake 3.16+
  • Homebrew 安装的 tesseractleptonicapkg-config
brew install tesseract leptonica pkg-config

2. 配置环境变量

参考 .env.example 创建一个 .env 文件,至少填入你自己的 QWEN_API_KEY

cp .env.example .env

3. 构建项目

cmake -S . -B build-mac-release -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_PREFIX_PATH="$HOME/Qt/6.10.2/macos"
cmake --build build-mac-release -j2

4. 运行应用

open build-mac-release/snapflow.app

如果你想直接在终端里看日志,也可以运行:

./build-mac-release/snapflow.app/Contents/MacOS/snapflow

首次使用截图功能时,macOS 可能会要求你授予“屏幕录制”权限。

打包(可选)

如果你只是本地验证,建议先用 ad-hoc 签名打包:

CODESIGN_IDENTITY="-" ./scripts/package-macos.sh

如果你的 Qt 不在默认路径,可以显式指定:

CODESIGN_IDENTITY="-" QT_PREFIX_PATH="$HOME/Qt/6.10.2/macos" ./scripts/package-macos.sh

如果你已经在钥匙串里配置好了本地签名证书,也可以直接运行默认脚本:

./scripts/package-macos.sh

License

本项目基于 MIT License 开源。

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