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examor
AI 应用人工精选最近核验 2026年7月23日
Examor 是一个开源自托管的 Web 应用,基于大模型把用户的笔记与文档自动转成考题,帮助以复习巩固知识。它从上传的文档生成问答题,用 GPT 等模型对作答打分(0–10 分),并借鉴艾宾浩斯记忆曲线安排间隔复习;支持多种题型、按角色出题、题库管理与数据导入导出。面向学生、学者、面试备考者与终身学习者,通过 Docker 部署。项目自述仍处早期阶段、存在已知问题,采用 AGPL-3.0 许可。
定价开源部署自托管国内可达国内可达性待核验
解决什么问题
- 把笔记与文档自动转为复习考题
- 用大模型给作答打分并给出反馈
- 按艾宾浩斯曲线安排间隔复习
- 支持多题型与按角色出题
- 提供题库管理与数据导入导出
适合
- 记了大量笔记却疏于复习的学习者
- 需要把文档转成自测题的备考场景
- 想自托管、自控数据的个人或小团队
- 用间隔重复巩固长期记忆的用户
不适合
- 作者标注为早期阶段,有已知缺陷,非生产级
- 需自行部署 Docker 并接入大模型
- 依赖 GPT/Claude,出题质量随模型波动
- 采用 AGPL-3.0,二次开发有开源义务
如何接入
- 通过 Docker Compose 部署多个服务
- 接入 GPT-4(推荐)或 Claude 生成与评分
- 前端基于 Vue,后端含 Python 服务
- 支持文档上传与题库数据导入导出
已知限制
- 作者标注为早期阶段,存在已知问题
- 记忆曲线为简化实现,后续再优化
- 依赖海外大模型,涉及出境与可达性
- AGPL-3.0 对分发与改动有约束
接入与使用事实
- 部署方式
- 自托管
- 实现语言
- English
- 中文界面
- 待确认
- 中文文档
- 待确认
- 定价方式
- 开源
- 许可证
- 待确认
- 国内可达性
- 国内可达性待核验
- 可达性观察
- 待补充
权限、依赖与维护信号
这些字段记录公开可见信号，不等同于安全审计结论。
权限信号
暂无公开信号。
依赖信号
暂无公开信号。
维护信号
暂无公开信号。
公开来源与证据
暂无可公开的来源链接。