隐私与许可
隐私与第三方许可
这一页写清两件事：数据往哪里流、代码里用了谁的东西。
一、数据流向
ScreenMind 的设计前提是「离线优先」：默认配置下，它不需要网络也能完成截图、识别与翻译。
| 动作 | 在哪完成 | 是否联网 |
|---|---|---|
| 截图与批注 | 主程序进程内 | 否 |
| OCR 识别 | 本机 OCR worker 子进程（ONNX Runtime） | 否 |
| 本地翻译 | 本机 llama-server（Hy-MT2）或 CTranslate2（NLLB-200） | 否 |
| 历史检索 | 本机 SQLite（含 FTS5 全文索引） | 否 |
| 检查更新 | 更新清单服务器 | 是（只发程序名与版本号） |
| 云端润色 / 总结 / 对话 | 你自己填的 OpenAI 兼容接口 | 是（需显式开启） |
| 模型下载 | 模型源站（默认 hf-mirror.com） | 是（仅在你点击下载时） |
二、几条明确的态度
- 云端默认关闭。不填 API Key、不打开开关，程序就不会向任何模型服务发送内容；本地能力不依赖网络。
- 本地回环请求不走代理。主程序与 OCR worker、llama-server 之间是 127.0.0.1 上的本地 HTTP，代理规则里显式排除了本地地址（依赖 trust_env 会让本地请求被代理拦走）。
- 更新检查只发程序名与版本号。不发截图、不发识别结果、不含任何设备指纹。自建/内网部署可以在设置文件里预置清单地址。
- 本站不挂统计脚本。这个官网是纯静态页面：没有分析脚本、没有第三方字体、没有 Cookie；语言选择存在你自己浏览器的 localStorage 里，只在你本机。服务器（反向代理）会记录常规访问日志用于排障与防滥用，其中包含 IP；官网的下载计数是另一份日志，只按天与版本聚合，不记录 IP 与 User-Agent，也不做任何用户画像。
三、第三方组件与模型许可
下表是从各包实际安装的 METADATA 里读出来的，不是凭记忆写的。
| 组件 | 许可证 | 说明 |
|---|---|---|
| PySide6 / shiboken6（Qt） | LGPL-3.0 / GPL-2.0 / GPL-3.0 | 本项目按 LGPL 动态链接使用 |
| onnxruntime | MIT | — |
| OpenCV（opencv-python-headless / opencv-contrib-python） | Apache-2.0 | — |
| NumPy | BSD-3-Clause | — |
| Pillow | MIT-CMU | — |
| httpx | BSD-3-Clause | — |
| pydantic / pydantic-core / pydantic-settings | MIT | — |
| zxing-cpp | Apache-2.0 | — |
| CTranslate2 | MIT | — |
| tokenizers / sentencepiece | Apache-2.0 | — |
| mss | MIT | — |
| platformdirs / PyYAML / pyclipper | MIT | — |
| pywin32 | PSF | — |
| pywinctl | BSD-3-Clause | 可选依赖（Linux / macOS 回落实现） |
| 模型 / 引擎 | 许可证 | 说明 |
|---|---|---|
| PP-OCRv6 tiny（det / rec） | Apache-2.0 | OCR，装完即可用 |
| 混元 Hy-MT2 1.8B Q4_K_M | Apache-2.0 | 本地翻译（推荐） |
| llama.cpp（CPU 引擎） | MIT | 随包发的推理引擎，45 MB |
| NLLB-200 600M int8 | CC-BY-NC-4.0（非商业） | 传统翻译（快、省内存） |
四、商用注意事项
传统翻译档基于 NLLB-200，而它是 CC-BY-NC-4.0（禁止商业使用）。商用构建请用 packaging/build_windows.py --no-ct2 去掉 CTranslate2 那一套，并在界面上关掉「传统翻译」，只保留 Hy-MT2（Apache-2.0）与云端模型。
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