ClearCover · 保险人话翻译器

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本地优先的保单人话阅读器。只翻译，不建议。

这是什么

某天晚上我帮爸妈买加拿大旅游保险，对着一份英文保单逐条啃：deductible 是什么、effective date 从哪天算、side trip 去美国还保不保、"pre-existing condition 需稳定 180 天"到底是什么鬼——啃到头痛。我意识到两件事：

1. 保单不是写给人看的，是写给律师看的；
2. 我给爸妈逐条翻译成人话的那个过程，本身就是一个产品。

所以有了 ClearCover：上传保单（PDF 或拍照），每一条翻译成大白话，还告诉你"这对你意味着什么"。

三条底线

• 本地优先 — 文件在你自己的电脑上处理，不上传给任何第三方（只有生成解释那一步会调用你自己配置的 LLM）
• 只翻译，不建议 — 不比较产品、不告诉你该买哪份。解释条款是翻译，推荐产品是持牌保险顾问的事，我们不越线
• AI 会犯错 — 理赔、签字之前，以保单原文为准，拿不准就问保险公司

快速开始

docker compose up --build

• 前端：http://localhost:2000
• 后端 API：http://localhost:9500（`/api/health` 健康检查）

不配任何 key 就能玩：首页点"试试示例"，用内置的 Visitors-to-Canada 演示保单走完整流程，零 LLM 调用。

接上真保单（三选一）

1. GUI 里填 key：设置 → API key 模式，key 只存你浏览器的 localStorage。十家任选，不锁定：Claude / OpenAI / Gemini / DeepSeek / Grok (xAI) / Kimi / Qwen / Mistral / OpenRouter / Ollama。选 Ollama 就是完全本地推理——不需要 key，连生成解释这一步都不出你的机器
2. 环境变量：启动前设 ANTHROPIC_API_KEY（或 OPENAI_API_KEY / GEMINI_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY / XAI_API_KEY / MOONSHOT_API_KEY / DASHSCOPE_API_KEY / MISTRAL_API_KEY / OPENROUTER_API_KEY；Ollama 用 OLLAMA_BASE_URL + OLLAMA_MODEL）
3. 本地 CLI 模式：backend-node 直接调你本机已登录的 agent CLI，一分钱 API 费不花——容器里没有 CLI，这条路要在宿主机跑 node server.mjs

支持的 agent CLI（CLI 模式）

沿用 career-ops 的 headless 模式，以下任选其一——在设置里挑，或命令行传 --cli：

CLI	底层调用命令
Claude Code	claude -p "prompt"
Codex	codex exec "prompt"
OpenCode	opencode run "prompt"
Copilot CLI	copilot -p "prompt"
Qwen	qwen -p "prompt"
Antigravity CLI	agy -p "prompt"
Grok Build CLI	grok -p "prompt"

原文高光模式（v2）

除了卡片视图，结果页可以切到原文模式：直接渲染你上传的 PDF，七类关键条款在原文里就地高光（每类一种颜色）——交互模型学的 Turnitin：左边带高光的原文，右边编号解释卡片，双向联动（点高光展开对应卡片，点卡片跳回原文位置并闪烁）。扫描件也支持——高光打在 OCR 生成的文字层上。AI 引用的原文如果匹配不回文档，该条款退回纯卡片展示，并明确标注"未能定位原文"。

Agent 也能用

核心引擎同时暴露成 CLI，任何 agent harness 直接 shell 调用，不需要 MCP：

node explain.mjs policy.pdf --json                 # 结构化 JSON 给 agent
node explain.mjs policy.pdf --cli codex            # 走 Codex 输出人话 markdown
node explain.mjs policy.pdf --mode api --provider claude

结构

frontend/          React + Vite，nginx 托管（:2000），/api 反代到后端
backend-node/      Express（:9500→容器内9000）— LLM 编排、pandoc 导出 docx、agent CLI 入口
backend-python/    FastAPI — pdftotext 抽文本；扫描件自动 ocrmypdf（中英）再抽
uploads/           本地挂载卷，上传的文件不进镜像

数据流：上传 → 提取文本（有文字层直接读，没有先 OCR）→ 语言检测 → 结构化字段抽取（LLM 一次）→ 人话生成（LLM 一次）→ 逐条对照展示 / 导出 Word。

v1 明确不做

不比较保单、不做购买建议、不碰移民税务文件。做窄，做扎实。

协议

AGPL-3.0。ClearCover 是面向最终用户的应用：你可以自由使用、修改、自部署；如果把它（或修改版）做成对外提供的网络服务，也必须开源你的修改。做产品防白嫖选 AGPL——这就是选它的原因。

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设计哲学来自 santifer/career-ops：本地优先、AI 供应商无关、human-in-the-loop。