AI搜题软件推荐Hanako 开源AI悬浮球搜题客户端使用教程、自动答题、支持自定义模型SEO关键词AI搜题软件、Android AI悬浮窗、开源搜题工具、AI自动答题、悬浮球搜题、支持自定义模型、OpenAI搜题客户端、多模态搜题、OCR搜题、Hanako最近测试了很多 Android 悬浮窗搜题工具发现大多数都有几个共同问题不能自定义模型接口必须使用官方会员悬浮窗操作步骤特别多识别速度慢AI能力弱广告多尤其是一些传统搜题软件整个流程非常繁琐截图 → 框选 → 确认 → 等待 → 打开悬浮窗 → 找答案 → 复制一次操作下来要点很多次。后来我发现了一个刚开源的项目Hanako它是一个 Android 悬浮球 AI 客户端。核心思路非常简单把“截图、识题、解题、复制”几个步骤压缩到最短。尤其是它的“自动模式”体验和传统搜题软件完全不是一个级别。Hanako 有什么特别传统悬浮窗搜题需要框选需要确认需要展开结果需要手动复制Hanako 的自动模式不需要框选不弹窗不看分析过程直接给最终答案甚至选择题答案直接显示在悬浮球填空题自动复制到剪贴板基本只剩下一步操作。这个设计思路其实非常像“AI Agent”。AI 会自动判断题型然后决定怎么处理。Hanako 下载地址名称地址Hanako 下载https://pan.quark.cn/s/fec4eb75bfb3GitHub名称地址GitHub 项目https://github.com/zyf2007/HanakoAIHanako 功能介绍1. 悬浮球常驻桌面启动后会出现一个悬浮球。任何界面都可以直接识题。包括浏览器网课学习APP文档图片题目都能直接识别。2. 两种搜题模式Hanako 目前支持普通模式适合查看解题过程查看知识点需要分析步骤操作流程点击悬浮球 → 框选题目 → AI分析 → 查看解题思路 → 一键复制答案普通模式会展示解题过程知识点最终答案可复制答案片段例如[copy:A]点击即可复制。自动模式重点这个模式才是真正的核心。开启方式长按“启动”之后点击悬浮球 → 自动截图 → AI识别 → 自动输出答案如果是选择题会直接显示A BC ABD答案会显示在悬浮球里。甚至不用打开面板。填空题 / 简答题会直接自动写入剪贴板你只需要点击粘贴即可。这个体验确实比传统搜题工具方便很多。支持 OCR 多模态Hanako 并不是简单调用一个模型。它支持两种链路。OCR_THEN_LLM流程截图 → OCR提取文字 → 文本模型分析优点成本低纯文本题准确率高速度快适合选择题文字题试卷MULTIMODAL_DIRECT流程截图 → 直接发送给多模态模型适合图片题几何题图表题带公式题目这一点其实很重要。很多传统 OCR 搜题工具遇到图片题就直接废掉了。支持自定义 AI 模型这是我觉得 Hanako 最大的优势。很多搜题软件只能用官方模型必须充值API 不开放Hanako 直接支持OpenAI CompatibleOpenAI ResponsesAnthropicGoogle Gemini甚至OCR模型文本模型多模态模型都可以分别配置。配置页面展示进入设置页后可以配置API Base URLAPI Key模型名称提示词而且支持直接粘贴 New API / RickHub 配置对于经常玩 AI API 的用户来说会非常方便。助手提示词也能自定义这一点非常强。因为 Hanako 本质上不是固定搜题工具。而是一个“AI悬浮球客户端”。你甚至可以改成翻译助手改成代码分析改成AI阅读器改成英语批改改成写作助手通过提示词就能改变行为。权限说明首次使用需要开启悬浮窗权限截屏权限网络权限通知权限Android 14 会看到系统录屏授权弹窗。属于正常现象。实际体验目前项目还处于0.0.1-alpha阶段。所以不同机型兼容性可能不一致自动模式偶尔会有问题UI 也还比较简陋不过核心思路已经非常完整了。尤其自动模式 剪贴板输出这个交互设计确实比传统悬浮窗搜题工具先进很多。Hanako 适合哪些人比较适合学生AI爱好者想自己接模型API的人想低成本AI搜题的人想研究AI Agent交互的人尤其是开发者。因为它已经开源。完全可以二次开发自定义Prompt接自己的模型改造成别的AI工具项目开源地址名称地址GitHubhttps://github.com/zyf2007/HanakoAIReleasehttps://github.com/zyf2007/HanakoAI/releases/tag/v0.0.1-alpha下载地址名称地址Hanako 下载https://pan.quark.cn/s/fec4eb75bfb3总结Hanako 最大的亮点不是“搜题”。而是它把 AI 搜题的交互链路缩短到了极致。尤其自动模式自动截图自动识别自动输出答案整个过程几乎只需要一次点击。相比传统悬浮窗搜题工具体验差距还是非常明显的。如果后续稳定性继续优化UI重新设计增加更多模型支持这个项目还是很有潜力的。
