国庆末尾搞了个 vibe-learning

项目地址： https://github.com/cenaia/vibe-learning
画完手稿后，gpt 写的任务细节，把任务细节丢给 Claude code 。
花费大约 30USD 的 Claude 4.5 sonnet
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在解析资源极其匮乏，各类搜题软件解析过于垃圾的现年代，我正好高考阶段遇上了 openai-o1 发布，11 月开始又用上大善人 DeepSeek-r1 ，教会了一些实用的数学解题，深度理解各模拟卷的垃圾解析

根据我在高中的使用经验，我并没有代码能力，于是 vibe coding 了一个 vibe-learning ，里面内置的流程，希望可以简化教育阶段的问题。
目前我对多模态推理还是极度不信任，所以仅让多模态模型进行文字识别，推理交给其他模型去做。

虽然豆包，小猿搜题等大模型软件内接了题库，但是目前只有豆包应该是好好做，但是他们不能微调题目。对于变形题目强制接入题库的信息，豆包这类软件就歇逼了。然而手写 LaTeX 问 llm ，非常耗时，于是做了这个软件。
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对各类网站的使用体验，发现实时渲染对小内存十分不友好。于是做成了分别渲染，但是 Claude 和 codex 都不会写 LaTeX 的渲染。目前只有 markdown 语法渲染做好了。
目前发现好用的 LaTeX 渲染只有 jupyter-web ，我高中阶段用不起 openai 的 20USD/月，只能随便找个站接上 api ，随后把输出调成原始的，粘贴到 jupyter 进行格式调整，学习解题过程。