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AI‑Shifu

概要 – AI‑Shifu は、クリエイター、インストラクター、企業トレーニングチームが単一のレッスン概要を、各学習者向けのパーソナライズされたインタラクティブな AI チューターに変換できるオープンソースプラットフォームです。大規模言語モデル（LLM）バックエンド上で動作し、リアルタイムの説明、掘り下げ質問、評価、フィードバックを提供し、すべてウェブサイトや学習ポータルに埋め込める Web UI にまとめられています。

主な機能

パーソナライズ説明エンジン – 学習者の背景、目標、スキルレベルに基づいて学習パス、トーン、深さを生成します。
インタラクティブな Q&A と掘り下げ – 学習者の質問を分解し、明確化のためのフォローアップを尋ね、セッション中に次のステップを提案します。
迅速なコース組み立て – 著者は高レベルのフレームワークを提供し、システムがそれを完全なレッスン、アクティビティ、クイズに拡張します。
ワンクリックデプロイ – Docker Compose ファイル（最新版または固定版）を使用すると、スタック全体（MySQL、オプションの Redis、API、Web フロントエンド）を数分で起動できます。
マルチチャネル統合 – 企業ポータル、公開ウェブサイト、専用トレーニングプラットフォームに埋め込むことができます。
拡張可能な TTS – Volcengine や他のプロバイダーによるオプションのテキスト読み上げ。

主なユーザー

コースクリエイター – 個別化されたコンテンツを書かずに、単一のシラバスを多くの学習者に再利用したい方。
企業トレーニングチーム – 共通の知識ベースからロール固有の学習パスを生成する必要があるチーム。
教育者 – 学生の質問に答え、その場で評価を生成できる AI 駆動のコーチングアシスタントを探している方。

試用方法

ホスト型デモ – https://ai-shifu.com にアクセスして、既製の AI ガイド付きコースを体験してください。
セルフホスト – リポジトリをクローンし、Docker スタックを起動します：
```
git clone https://github.com/ai-shifu/ai-shifu.git
cd ai-shifu/docker
cp .env.example.full .env   # .env を編集
# LLM プロバイダーの API キーと LLM_MODEL_1_ID（例：OpenAI モデル ID）を設定
docker compose -f docker-compose.latest.yml up -d
```
コンテナが起動したら、http://localhost:8080 を開きます。任意の電話番号でログインできます。デフォルトのデモ検証コードは 1024 です（本番環境では変更してください）。最初に検証されたユーザーが管理者/クリエイターになります。

開発ワークフロー – dev_in_docker.sh は現在のソースからバックエンドとフロントエンドのイメージをビルドし、ホットリロード対応の Compose ファイルを起動するため、Python/Node をローカルにインストールせずにコードを簡単に反復できます。

ロードマップのハイライト

迅速なスクリプト生成とメンテナンスのための AI エージェント
集中型ナレッジベース統合
音声入力と出力（音声ファーストのインタラクション）

詳細情報の場所

インストールガイド：INSTALL_MANUAL.md
Docker イメージ公開：GitHub Container Registry（ghcr.io/ai-shifu/...）
国際化：src/i18n/ および docs/references/i18n.md のドキュメント
TTS 設定：VOLCENGINE_TTS_* 環境変数を設定し、UI で volcengine_http を選択します。

結論 – AI‑Shifu は、静的な教材を動的でパーソナライズされた学習体験に変えるフルスタックのコンテナ化された AI チュータリングシステムであり、すべての学習者向けにカスタムコンテンツを作成することなく、1対1の指導をスケールさせたい教育者や企業を対象としています。

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