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去年冬天,我攒了47页手写数学笔记,截稿日期在头顶悬着。重打一遍?光那些积分符号和矩阵就能让人发疯。Mathpix Snip确实能把截图变成干净LaTeX,但 workflow 烂到让人想砸键盘——截屏、切应用、粘贴、切回来、调整格式。一页两页还行,四十页就是千刀万剐。

我在 GitHub 某个冷门角落翻到 TeX64,macOS 独占,OCR 直接焊死在编辑器里。拖图片进去,LaTeX 代码直接出现在光标位置,连剪贴板都不用碰。免费 tier,不用注册,下载就能试。

装完 MacTeX 后,我扔了张最潦草的笔记照片进去。

三秒后,文档里跳出这段:

\begin{align} \frac{\partial \rho}{\partial t} + \nabla \cdot (\rho \mathbf{u}) &= 0 \\ \rho \left( \frac{\partial \mathbf{u}}{\partial t} + \mathbf{u} \cdot \nabla \mathbf{u} \right) &= -\nabla p + \mu \nabla^2 \mathbf{u} \end{align}

手写 Navier-Stokes 方程,结构完整,可编辑。我盯着屏幕愣了几秒——这比我自己的 LaTeX 打得还规整。

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实测:什么能过,什么会崩

实测:什么能过,什么会崩

我系统性地喂了三种材料给它。教材印刷体截图:准确率接近完美,分数、积分上下标、矩阵括号全部到位。我自己工整时的笔迹:偶尔把 \gamma 认成 y,但骨架是对的。凌晨三点写的狂草:符号级错误变多,但 \frac、\sum、环境标签这些结构层几乎不出错。

TeX64 的强项是数学符号的「语法结构」,不是单个字符的像素级识别。 换句话说,它可能把你的手写 \alpha 认成 a,但 \frac{分子}{分母} 的框架不会散架。这种设计很产品经理思维——抓主要矛盾,让用户补最后 5% 的手动修正。

对比 Mathpix 的死亡 workflow,TeX64 把步骤压到三步:拍照/截图 → 拖进编辑器 → 微调。没有应用切换,没有上下文丢失,四十页的处理时间从「不可能完成」压缩到「一个下午」。

隐藏功能:Axiom 的纠错逻辑

隐藏功能:Axiom 的纠错逻辑

TeX64 内置了 Axiom 编译辅助,这功能我起初没当回事,后来成了救命稻草。OCR 输出常有结构性瑕疵——漏掉的 \end{align}、不匹配的括号、环境嵌套错误。这些 bug 不会立刻暴露,等你编译报错时已经忘了是哪张图出的问题。

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Axiom 能读编译日志,把错误定位到具体行。我的一套典型 workflow 变成:批量拖图 → 扫一眼结构 → 编译 → Axiom 标红错误行 → 针对性修正。比起 Mathpix 时代的手动排查,效率差出一个数量级。

有个细节很妙:TeX64 不会自动保存 OCR 结果。第一次用的时候我以为 bug 了,后来才懂这是防呆设计——强制你过一遍眼睛,确认没把 \mathbf{u} 认成 \mathbf{v} 再存盘。学术写作里,一个向量符号的错误可能让整段推导作废。

局限与边界

局限与边界

平台锁死 macOS,Windows 用户直接出局。需要预装 MacTeX 或 TeX Live,安装包体积以 GB 计。免费 tier 有每日处理上限,我那天刚好卡在 47 页的最后一章,等了 24 小时。

手写体识别有天花板。我试过 2022 年的笔记,当时用的某种自创缩写符号系统,TeX64 完全放弃治疗,输出一堆 \text{???}。这种场景不如直接手打。

最意外的发现:印刷体识别比手写体「更危险」。教材截图的准确率让你放松警惕,结果某个下标 3 被认成 8,检查阶段漏过去,审稿人抓出来。手写稿因为预期会出错,反而审得更细。

我的最终 workflow 定型为:手机拍照 → AirDrop 到 Mac → 拖进 TeX64 → 结构扫查 → Axiom 编译纠错 → 符号级精读 → 存盘。七个步骤,零应用切换,四十页笔记变成可提交的 LaTeX 论文用了 6 小时。

作者在最后提到,他把这套流程教给实验室的博士生,对方问的第一个问题是:「为什么这东西没有 Windows 版?」——这大概是 macOS 独占软件能收到的最高赞美。