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教程文档 & 提示词样例：飞书文档
auto-tutor —— 一个能规划、能诊断、能动态调整的 AI 私人导师。
如果你是：
- 喜欢自学、钻研东西的人
- 希望借助 AI 提高学习效率的人
- 希望深度学习某些材料，并且希望一边看一边能跟 AI 导师讨论的人
那 auto-tutor 会给你带来全新的学习体验。
你要学的东西可能有各种类型的，比如人文社科的书籍、理科的教材、工科的论文、GitHub 开源项目……
不管你要学什么，
- 你把要学的东西丢给它，它为你规划学习路线、生成个性化的讲义。
- 你学习讲义中的内容并完成习题，它为你批改并诊断学习情况。
- 你觉得太慢/太快/太简单/太难了，它根据你的反馈自适应地调整接下来的学习计划。
这哪是什么聊天机器人，这简直就是请了一位无所不知且有无限耐心的私人导师回家。
此外还有一个很重要的应用场景 —— 「把学习材料"读活"」。
- 当我们对某个领域有了一定的基础之后，再去阅读领域内的书，可能会阅读到一些重复的部分。比如说我们刚学完概率论，然后去看随机过程，而随机过程第一章又是概率论基础，这样重复了。而我又担心第一章错过了一些东西，这个时候就可以用
auto-tutor—— 先用几道习题检验一下你是否已完全掌握第一章的内容，如果已完全掌握则直接跳过，否则缺啥补啥。 - 有时候我们阅读一本书并非是打算从头看到尾，而是打算筛选并阅读其中我们感兴趣的部分。这个时候就可以用
auto-tutor实现"跳读"，同时又不错过跳过的部分中对我们感兴趣的部分有用的信息。
项目已开源，欢迎 Star ⭐ / PR。
后续还会加入新功能，敬请期待。
这个项目的灵感来源于 dontbesilent 讲的「交互式学习」。
我结合他的视频的评论区反馈和我的使用体会做了一些补充：
- 适配多种学习材料格式。
- 加入了反事实论证等尽量减少 AI 幻觉的提示词。
- 支持传入的学习材料与教学使用不同的语言，并加入了可自定义的术语表，提高学科专业名词翻译的准确度。
- 加入了学习的 roadmap，防止用户在学习过程中"钻牛角尖"，关注了与本次的学习目标弱相关或无关的内容而将学习路线带偏。
- 加入了自动笔记功能，在学习过程中 AI 会自动记录要点、重点、用户掌握不佳的点。
git clone https://github.com/Hytidel/auto-tutor.git
cd auto-tutor将 ./settings/.env.example 复制一份至 ./settings/.env，并填入你的 MINERU_API_KEY：
cp settings/.env.example settings/.env然后编辑 settings/.env：
MINERU_API_KEY=your_api_keyMinerU API Key 获取方式：https://mineru.net/apiManage/token
MINERU_API_KEY仅在使用everything-to-markdownskill 转换 PDF、Word、PPT 等格式时需要。如果你的学习材料已经是 Markdown 或源码格式，可以跳过此步骤。
详情可参考教程：auto-tutor：让 AI 做你的私人导师
将要学习的材料放在 ./tmp/ 下（或该项目的其他文件夹下，确保 Claude Code 可访问即可）。
在 Claude Code 中调用 learning-engine skill：
/learning-engine
学习 `/path/to/your/learning/material`
支持的学习材料类型：
| 类型 | 示例 |
|---|---|
| Markdown 文件 | ./tmp/my-notes.md |
| PDF 文档 | ./tmp/textbook.pdf |
| Word / PPT | ./tmp/slides.pptx |
| 图片 | ./tmp/handwritten-notes.jpg |
| 源码文件 | ./tmp/main.py |
| 本地项目目录 | ./tmp/my-project/ |
| GitHub 链接 | https://github.com/user/repo |
编辑 ./settings/background.md，填入你的背景信息，AI 会据此调整讲解深度、用词和习题难度：
## 正在读的年级
大学二年级
## 正在学习的科目、知识等
概率论与数理统计
## 目前遇到的问题
对条件期望的理解不够直观将其他格式的文件转化为 Markdown 格式（需要配置 MinerU API Key）。
/everything-to-markdown
转换 `./tmp/my-document.pdf`
从学习资料中提取学科专业词汇，生成中英文术语对照表，保存至 ./settings/glossary.md。在跨语言教学时，AI 会优先使用术语表中的译法。
/glossary-collector
从 `./tmp/my-paper.pdf` 中提取术语
auto-tutor/
├── .claude/skills/ # Claude Code skills
│ ├── learning-engine/ # 学习引擎（主 skill）
│ ├── everything-to-markdown/ # 文档格式转换
│ └── glossary-collector/ # 术语表提取
├── settings/ # 用户配置
│ ├── .env # API Keys（不提交到 git）
│ ├── .env.example # API Keys 模板
│ ├── background.md # 用户背景信息
│ └── glossary.md # 术语表
├── learning-history/ # 学习记录（自动生成）
│ └── {topic}_{timestamp}/
│ ├── summary.md # 学习摘要
│ ├── roadmap_status.md # 学习路线图状态
│ └── lessons/
│ └── lesson_N.md # 第 N 课内容
├── examples/learning-history/ # 示例学习记录
└── tmp/ # 临时文件 / 学习材料存放处
欢迎贡献！
- Fork 本仓库
- 创建分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add AmazingFeature') - 推送分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 开启 Pull Request
本项目采用 MIT 协议。