从划词翻译到 Anki 同步pot-desktop 生词本配置指南【免费下载链接】pot-desktop一个跨平台的划词翻译和OCR软件 | A cross-platform software for text translation and recognition.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/po/pot-desktoppot-desktopPot是一款跨平台的划词翻译软件支持 Windows、macOS 与 Linux。它的生词本功能可以把你选中的单词直接存入 Anki 或欧路词典省去手动抄录的步骤。阅读英文材料时的生词记录难题读 arXiv 论文或技术文档时遇到生词常见流程是选中单词、看释义、再切到 Anki 或背词软件新建卡片、粘贴复制。读完一段话窗口来回切换好几次。 另一种情况更麻烦内容在图片里截图、扫描件、白板照片根本选不中文字只能手敲单词。 pot-desktop 把这两种情况放在同一套流程里处理选中文本时翻译面板直接弹在鼠标旁图片里的文字可以走截图 OCR 通道。生词本从零开始的配置流程第一步安装软件macOS 可用 Homebrew 安装Windows 从 Release 页下载对应安装包。如果打算从源码运行clone 仓库即可git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/po/pot-desktop第二步选择翻译服务生词本依赖翻译结果所以先保证能翻译。打开偏好设置的「服务设置」添加一个免密钥的翻译接口如 Google、Bing、DeepL或本地离线的 Ollama。第三步添加生词本服务在服务设置页切到「生词本」栏目点击添加内置服务。Anki 和欧路词典是内置选项有道、扇贝则需要安装对应插件。第四步填写参数并测试连接Anki 只需要填端口默认 8765对应 AnkiConnect 的监听端口。先在 Anki 里勾选通过 HTTP 连接 Anki选项。欧路词典需要填生词本名称和 token。名称是欧路学习清单的分类名默认 pottoken 在欧路开放平台获取。保存时会实际写入一条测试数据失败会提示具体原因配置页见 Collection 设置模块。不同使用场景下的实际操作阅读文本时选中即收藏选中文本按下划词翻译快捷键后释义弹出在翻译面板点收藏单词就写入你配置的生词本服务。以 Anki 为例词条会进入 Pot 牌组字段包含词性、释义和音标翻译结果带音频时卡片还会附带发音。浏览器、PDF 阅读器、代码编辑器里流程都一样。文字无法选中时截图 OCR遇到图表、扫描页按截图 OCR 快捷键框选区域即可识别文字再走翻译或复制流程。识别接口可以替换系统自带 OCR离线、Tesseract.js离线或百度、腾讯、火山等云端接口。文本已经复制时剪切板监听在任意翻译面板点左上角图标开启剪切板监听之后每次复制文字都会自动触发翻译不用按快捷键。适合逐条处理单词清单。跨设备时词库跟着账号走软件本身跨平台生词本则同步到你自己的 Anki 或词典应用里。电脑端收集手机端用 Anki 复习数据不留在单一设备中。把已有学习工具接进来如何把生词同步到 Ankipot-desktop 通过 AnkiConnect本机 8765 端口与 Anki 通信首次保存会自动创建 Pot 牌组与卡片模板卡片正面是单词背面依次是音标、发音和释义。具体实现见 src/services/collection/anki/。直接导入欧路词典生词本欧路通道把单词写入指定学习清单的分类清单名和 token 在服务配置中维护实现位于 src/services/collection/eudic/。用插件扩展更多接口内置接口数量有限。需要更多生词本或 OCR 渠道时可在「添加外部插件」里安装 .potext 插件文件装好后与内置服务的使用方式一致。用得顺手的几点建议划词快捷键设成顺手组合并练成肌肉记忆选词到收藏的间隔会缩到一两秒。保存测试失败时先确认 Anki 已启用 AnkiConnect、端口没被其他程序占用。可以添加多个生词本服务实例并行比如 Anki 一个实例管日常背词、另一个管工作术语拖拽即可调整顺序或移除。卡片没有音频通常是该翻译接口没返回发音换一个带音标的翻译接口即可。macOS 上划词不生效时到「设置 → 隐私与安全性 → 辅助功能」里移除 pot 后重新添加。小结pot-desktop 生词本的价值在于把收藏动作放在查词的当下完成不增加额外步骤。先让划词翻译跑起来再连上 Anki 或欧路词典整套流程就可用了。想深入细节各服务的实现都放在 src/services/collection/ 下。【免费下载链接】pot-desktop一个跨平台的划词翻译和OCR软件 | A cross-platform software for text translation and recognition.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/po/pot-desktop创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考