ChatGPT 学术优化

如果喜欢这个项目，请给它一个Star；如果你发明了更好用的学术快捷键，欢迎发issue或者pull requests

If you like this project, please give it a Star. If you've come up with more useful academic shortcuts, feel free to open an issue or pull request.

代码中参考了很多其他优秀项目中的设计，主要包括：
# 借鉴项目1：借鉴了mdtex2html中公式处理的方法
https://github.com/polarwinkel/mdtex2html

# 借鉴项目2：借鉴了ChuanhuChatGPT中读取OpenAI json的方法、记录历史问询记录的方法以及gradio queue的使用技巧
https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT

项目使用OpenAI的gpt-3.5-turbo模型，期待gpt-4早点放宽门槛😂

功能	描述
一键润色	支持一键润色、一键查找论文语法错误
一键中英互译	一键中英互译
一键代码解释	可以正确显示代码、解释代码
自定义快捷键	支持自定义快捷键
配置代理服务器	支持配置代理服务器
模块化设计	支持自定义高阶的实验性功能
自我程序剖析	[实验性功能] 一键读懂本项目的源代码
程序剖析	[实验性功能] 一键可以剖析其他Python/C++项目
读论文	[实验性功能] 一键解读latex论文全文并生成摘要
批量注释生成	[实验性功能] 一键批量生成函数注释
chat分析报告生成	[实验性功能] 运行后自动生成总结汇报
公式显示	可以同时显示公式的tex形式和渲染形式
图片显示	可以在markdown中显示图片
支持GPT输出的markdown表格	可以输出支持GPT的markdown表格

新界面

所有按钮都通过读取functional.py动态生成，可随意加自定义功能，解放粘贴板

润色/纠错

支持GPT输出的markdown表格

如果输出包含公式，会同时以tex形式和渲染形式显示，方便复制和阅读

懒得看项目代码？整个工程直接给chatgpt炫嘴里

直接运行 (Windows or Linux or MacOS)

# 下载项目
git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
cd chatgpt_academic
# 在config.py中，配置 海外Proxy 和 OpenAI API KEY
- 1.如果你在国内，需要设置海外代理才能够使用 OpenAI API，你可以通过 config.py 文件来进行设置。
- 2.配置 OpenAI API KEY。你需要在 OpenAI 官网上注册并获取 API KEY。一旦你拿到了 API KEY，在 config.py 文件里配置好即可。
# 安装依赖
python -m pip install -r requirements.txt
# 运行
python main.py

# 测试实验性功能
## 测试C++项目头文件分析
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/cpp/libJPG ， 然后点击 "[实验] 解析整个C++项目（input输入项目根路径）"
## 测试给Latex项目写摘要
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/latex/attention ， 然后点击 "[实验] 读tex论文写摘要（input输入项目根路径）"
## 测试Python项目分析
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/python/dqn ， 然后点击 "[实验] 解析整个py项目（input输入项目根路径）"
## 测试自我代码解读
点击 "[实验] 请解析并解构此项目本身"
## 测试实验功能模板函数（要求gpt回答几个数的平方是什么），您可以根据此函数为模板，实现更复杂的功能
点击 "[实验] 实验功能函数模板"

使用docker (Linux)

# 下载项目
git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
cd chatgpt_academic
# 配置 海外Proxy 和 OpenAI API KEY
config.py
# 安装
docker build -t gpt-academic .
# 运行
docker run --rm -it --net=host gpt-academic

# 测试实验性功能
## 测试自我代码解读
点击 "[实验] 请解析并解构此项目本身"
## 测试实验功能模板函数（要求gpt回答几个数的平方是什么），您可以根据此函数为模板，实现更复杂的功能
点击 "[实验] 实验功能函数模板"
##（请注意在docker中运行时，需要额外注意程序的文件访问权限问题）
## 测试C++项目头文件分析
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/cpp/libJPG ， 然后点击 "[实验] 解析整个C++项目（input输入项目根路径）"
## 测试给Latex项目写摘要
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/latex/attention ， 然后点击 "[实验] 读tex论文写摘要（input输入项目根路径）"
## 测试Python项目分析
input区域 输入 ./crazy_functions/test_project/python/dqn ， 然后点击 "[实验] 解析整个py项目（input输入项目根路径）"

自定义新的便捷按钮（学术快捷键自定义）

打开functional.py，添加条目如下，然后重启程序即可。（如果按钮已经添加成功并可见，那么前缀、后缀都支持热修改，无需重启程序即可生效。）例如

"超级英译中": {

    # 前缀，会被加在你的输入之前。例如，用来描述你的要求，例如翻译、解释代码、润色等等
    "Prefix": "请翻译把下面一段内容成中文，然后用一个markdown表格逐一解释文中出现的专有名词：\n\n", 
    
    # 后缀，会被加在你的输入之后。例如，配合前缀可以把你的输入内容用引号圈起来。
    "Suffix": "",
    
},

如果你发明了更好用的学术快捷键，欢迎发issue或者pull requests！

配置代理

在config.py中修改端口与代理软件对应

配置完成后，你可以用以下命令测试代理是否工作，如果一切正常，下面的代码将输出你的代理服务器所在地：

python check_proxy.py

Bachery / chatgpt_academic

ChatGPT 学术优化

直接运行 (Windows or Linux or MacOS)

使用docker (Linux)

自定义新的便捷按钮（学术快捷键自定义）

配置代理

兼容性测试

图片显示：

如果一个程序能够读懂并剖析自己：

其他任意Python/Cpp项目剖析：

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