SkidHomework 開源 AI 作業工具：自備 Gemini 金鑰、瀏覽器直連，題目不經過作者伺服器

用 AI 摘要這篇文章：

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SkidHomework 是一個把 AI 解題搬到純瀏覽器前端的開源工具：你上傳作業照片或 PDF，它把題目丟給你自己設定的 Gemini 或 OpenAI 相容 API，再把模型回來的解題步驟渲染在網頁上。市面上多數 AI 作業 App 都會解題，SkidHomework 跟它們拉開距離的地方是架構：題目內容從你的瀏覽器直接送進你自己選的大模型，工具作者的伺服器不在這條路徑上，原始碼還以 GPL-3.0 整包公開。但在把 API 金鑰貼進去之前，有三件事要先看清楚。它預設不附模型，你要自己申請 Gemini 金鑰（有免費額度）或準備一個 OpenAI 相容後端；它用的是大模型而非題庫，能解沒見過的題，但也會跟著大模型一起答錯、而且回得比較慢；這個專案最近一次程式碼更新停在 2026 年 4 月，到現在四個多月沒有新提交，也從未發過版本號。這篇是把官方資料與公開部署拆開來看的一次認識，不是解題效果的評測，能不能答對、夠不夠快，要你自己拿一題去試才算數。

題目走的是你自己的 API 金鑰，工具伺服器不經手

這個工具是一個用 Next.js 寫的純前端應用，官方部署在 skid.996every.day，GitHub 倉庫的首頁欄位另外掛了 skid.lunarclient.top，兩個網址目前都會正常回應並渲染同一個應用。你在設定頁貼入自己的 API 金鑰之後，每一次解題請求是從瀏覽器直接發到 Google，或你自己指定的 OpenAI 相容端點；對應到依賴清單裡，就是 Google 官方的 @google/genai 與 openai 兩個套件。這個設計的實際含意是：你的題目照片、PDF 內容會交給你選的那個模型供應商，而不是交給 SkidHomework 的作者。

換句話說，這裡的隱私邊界，決定權在你挑的 LLM 供應商（例如 Google）自己的隱私政策手上；工具作者這一端碰不到題目。這跟那種「題目先上傳到工具商伺服器、再由工具商代為呼叫模型」的託管式 App，是兩種不同的信任模型：後者你要信的是工具商，前者你要信的是你自己選的那家模型公司。對照另一種把金鑰管理包進產品、由伺服器端仲介多家模型的自架平台，例如聚合多家模型的 GeekAI 聚合助手，它的信任邊界就多了平台營運者那一端。

既然題目內容會交給模型，SkidHomework 花了相當多力氣在「怎麼把模型回的東西安全、清楚地表現出來」。從依賴清單看得到幾條可核對的線索：數學符號與公式用 KaTeX 與 remark-math 渲染，所以模型回的算式不會變成一堆亂碼；圖形輸出靠 JSXGraph、Mermaid、function-plot 與 SVG，對應幾何題、流程圖與函數圖形的呈現；模型回的 Markdown 由 react-markdown 渲染，原始 HTML 預設會被轉義而不執行；唯一會注入 HTML 的 SVG 圖形輸出，則先經 DOMPurify 淨化再呈現，就算模型輸出裡混了惡意腳本，也不會在你的瀏覽器裡被執行；而「本地持久化解析」對應的是 Dexie 這個 IndexedDB 封裝庫，讓解析紀錄可以存在你自己的瀏覽器裡。這些都是看得見、可以自己對著原始碼查的設計選擇，也是「開源、無黑箱」這個宣稱能被讀者親自查證的具體著力點。

如果你連「官方那台伺服器」都不想依賴，這個專案也給了完整的自架路徑：README 附了一鍵部署到 Vercel 的按鈕，也提供 Docker 映像（容器開 3000 連接埠）；倉庫另外自帶 Cloudflare 的部署腳本（對應 @opennextjs/cloudflare 這個依賴）。本文沒有實際架過一遍，列在這裡是讓你知道「完全自己跑一份」是這個工具原本就設計好的選項。搭配 GPL-3.0 授權，你可以合法地使用、修改、再散布它，代價是你如果改作並對外發布，改過的版本也必須以同樣的授權釋出；這和封閉源碼的付費作業 App 是完全不同的授權姿態。

作者在 README 與網站描述裡標榜「無遙測、無廣告」，連電話號碼都不用留。這個宣稱經得起檢驗：依賴清單裡找不到任何分析或遙測用的 SDK，沒有 Posthog、Mixpanel、Plausible、Google Analytics、Sentry 這類套件；倉庫裡也找不到 gtag、umami、posthog 這些常見遙測蹤跡，這點和「無遙測」的宣稱一致。不過「工具本身不遙測」並不等於「題目內容不被任何人看到」，你的題目仍會送到你設定的那個模型端點，至於那家供應商怎麼處理，要看它自己的條款，這部分不歸 SkidHomework 管。所以比較精確的說法是：工具作者這一端沒有遙測、也收不到你的題目；模型供應商那一端則是另一回事，要分開看。

兩個官方網址都會開，整套流程純鍵盤就能跑完

官方示範的操作流程是這樣的：用 Ctrl+1 上傳檔案、Ctrl+2 拍照（也可以直接把圖片與 PDF 拖進去），再以 Ctrl+3 把檔案提交給 AI。一次可以丟多張圖片或一份多頁 PDF，AI 會把當中的題目拆成一道一道列出，你可以用空白鍵跳下一題、Shift 加空白鍵回上一題，對單一題目不滿意就按斜線鍵 / 要求「改進答案」讓它重寫。這整組快捷鍵是這個工具很刻意做成「純鍵盤可操作」的部分，官方還特別標榜左手使用者也 friendly，連電子墨水螢幕（限淺色模式）都列入考量；它甚至能透過 WebUSB 連 Android 手機、直接對手機螢幕截圖，把畫面上的題目當作來源，不過這條 ADB 截圖路線官方明確標為實驗性功能。要強調的是，上面這段是官方文件與介面呈現的能力，它證明的是「這套流程存在」，不能據此推斷它每次都辨識正確、或答案每次都可信，那要實際丟題目才會知道，而這不在本次的接觸範圍裡。

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它是 LLM 不是題庫，所以會跟著模型一起錯

README 的常見問答把這件事講得很直白：本軟體使用 LLM 而不是題庫，所以回應時間通常比題庫類工具長，官方也說沒有什麼特別好的提速辦法。題庫類工具（像傳統的拍照搜題 App）背後是預先建好的解答資料庫，命中就快、沒命中就沒有；LLM 路線反過來，它能嘗試解沒被收進任何題庫的新題目，代價是回應慢，而且會繼承大模型本身就有的出錯機率。README 也提醒，用來控制推理深度的「Thinking Budget」一旦設得太小，可能讓 AI 輸出錯誤結果。

這也就劃出了本文能與不能說的界線。從官方資料能確認的是「架構、授權、功能是否存在」這一層；至於它實際解題的準確率、回應速度、長期穩定度，或它是不是比 Photomath、Gauth 這類方案更好，這篇不做這類斷言，因為那需要同一批題目、同一個基準下去實測才算數。把它當「會出錯的思路參考」來用，會比把它當「保證正確的答題機」來得踏實。如果你要的是場景收斂在教學輔導的方案，可以對照 DeepTutor 這類 AI 家教工具；它同樣走自備金鑰的路線，差別在把用途鎖定在輔導與練習。

也因為答案品質取決於背後那個 LLM，這個工具把「怎麼跟模型對話」的控制權交還給使用者。按 Ctrl+X 會打開全域提示詞編輯器，讓你改變 AI 的作答風格，例如要求它「只輸出答案、選擇題不要附解析」來換取速度，或反過來要求更詳細的步驟；單題不滿意也能按 / 針對那一題下指令重寫。官方很坦白地說，它預設不內建答案風格，所以「開箱即用」的完成度不如題庫類工具，換來的是較高的可自訂性。這個設計的前提，是使用者願意花一點時間把提示詞調成自己要的樣子；如果你連這一步都不想做，那它的彈性對你反而是負擔。

貼金鑰前要先算進去的幾個代價

下面這幾項是會直接改變「要不要用」這個決定的限制，挑出來各自說明：

• 自備 API 金鑰。工具本身不附模型，你得自己到 Google AI Studio 申請 Gemini 金鑰（有免費額度，超過要計費），或準備一個 OpenAI 相容端點。這代表「免費」指的是工具本身免費，背後的大模型不一定免費。
• 學術誠信的紅線是作者自己畫的。README 的免責聲明寫明「鼓勵遵守學術誠信、請勿在考試中使用」，英文版也直說「如果你認為這違反倫理，那就別用」。這是使用前就知道的作者立場，至於作業情境要怎麼拿捏，是讀者自己要決定的。
• 四個多月沒有更新、從未發過版本號。倉庫最近一次提交是 2026-04-09，之後沒有新 commit，也沒有任何 tagged release。它沒有被作者封存（archived），但「沒被封存」不等於「還在積極維護」，想把一整學期依賴在它上面的人要把這個風險算進去。
• 瀏覽器跨域限制。因為請求是從瀏覽器直接發到模型端點，如果對方服務不開放跨域（CORS），請求會失敗；README 的問答把「為什麼總是失敗」排在很前面，給的解法是自架反向代理。這代表某些模型後端不能直接用，要再繞一層。
• 部分功能是實驗性。例如透過 WebUSB 連 Android 手機截圖的 ADB 功能、以及「本地持久化解析」，都標為實驗性；後者遇到問題，官方建議直接清掉網頁資料。依賴實驗性功能前，要先有它會壞的心理準備。

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用一題免費測試就能判斷值不值得留

判斷這個工具適不適合你，成本其實很低，不用自架、不用綁卡。打開官方網址 skid.996every.day，到 Google AI Studio 辦一支免費的 Gemini API 金鑰貼進設定頁，挑一科你自己熟悉的題目（這樣你才判斷得了答案對不對）拍照上傳送一次。看三件事就夠：它有沒有正確辨識出題目、回來的解題步驟是不是你能看懂、以及這個等待時間你能不能接受。三項裡有任何一項明顯不行，那它對你的價值就有限；如果都過關，再考慮要不要進一步自架或自訂提示詞（Ctrl+X 開啟全域提示詞編輯器，可以調答案風格）。

這一步同時也在驗證「自備金鑰這條路對你順不順手」：有些人就是不想管 API 金鑰，那這類工具再透明也不會適合，反而 Qwerty Learner 這種開箱即用、不需要金鑰的開源學習工具會更合。離開這篇時你可以帶走一個判斷：SkidHomework 把「要不要用 AI 解題」這個問題，從「信不信工具商」改成了「信不信你自己選的那家模型公司」，並且把代價（自備金鑰、會跟著模型出錯、作者數月沒有動它）都攤在官方文件上。這個架構對重視隱私、願意自己張羅金鑰的人，是一個有意義的取捨；對想要一打開就能用、又保證答案正確的人，它目前給不到那種保證，也沒打算給。