JuneYaooo/nihaisha-nishi-tcm

何を解決するか

このプロジェクトは、倪海夏氏の伝統的中国医学（TCM）講義資料を、検索可能で追跡可能な安全なエージェントスキルに変換します。動画、音声、ノートなど膨大な講義データを扱う際の課題を解決し、自然言語による質問（例："寒気を伴う冷え"）で特定の情報を検索可能にするとともに、すべての結論が証拠（スクリーンショットまたはPDFページ）によって裏付けられることを保証します。

動作方法

このプロジェクトは「コース精製（course distillation）」手法を用いて、TCM資料をAIエージェント（Claude Code、Codex、OpenClawなど）が利用可能な構造化形式に整理します。自然言語クエリ（例："寒気を伴う冷え"）を特定のTCM診断用語にマッピングし、傷寒論、金匱要略、鍼灸コースなど複数のモジュールにまたがる情報を検索します。以下の多層的証拠システムを提供します：

• スクリーンショット証拠：黒板ノートやPPTの約3,000枚の圧縮WebP画像。
• PDF証拠：講義原稿および古典文献のページ単位インデックス。
• テキスト証拠：推奨補足資料からの独立したセクション。

対象者

• TCM学生：倪海夏氏の講義を学ぶ中で、特定モジュールの復習、処方の比較、特定の黒板ノートの検索が必要な人。
• TCM研究者：講義資料内の特定の理論や引用の出典を確認したい人。
• AIエージェント利用者：専門的なTCM知識ベースを自分のAIアシスタントに統合したい人。

特徴

• 追跡可能な証拠：すべての回答は特定のPDFページまたはスクリーンショットインデックスにリンク可能。
• 広範なカバー範囲：傷寒論、金匱要略、鍼灸、神農本草経など複数の主要TCMモジュールを網羅。
• 包括的な評価：検索精度と安全性を測定するための240問の多次元テストセットを含む。
• 安全制限：明示的に個人の医療診断、処方、投与量のアドバイスを提供することを禁止。
• 自然言語インターフェース：症状の日常的な説明を、専門的なTCM診断カテゴリに自動変換。