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解決する問題

従来のレッスンは、全員に同じ説明を与え、あなたがすでに知っていることや考え方を無視します。LearnHarness は、まずレッスンの各部分に対するあなたの現在の理解と推論を測定し、次にあなたに合わせた指導計画を構築します。それは、目標が単に見覚えがあるだけでなく、明らかに真実であると感じられる深い理解を目指します。

仕組み

1. 測定。 エージェントは質問をして、あなたの理解がどこで終わるかを見つけます。あなたの回答、自信、思考を使用します。
2. 計画。 開始点から目標までの依存関係マップを作成します。計画は表示され、あなたの理解が異なることが判明した場合は適応します。
3. 教える。 レッスンはあなたがすでに理解していることに基づいて構築されます。あなたは予測し、説明を受け、理解を確認します。混乱はそれに基づいて構築する前に修正されます。
4. 練習。 別のセッションでは、名前を先に挙げずに正しい知識を思い出す必要があるさまざまな問題を出します。ヒントと問題はあなたの推論に適応します。

テキストまたは口述で「声に出して考える」ことができ、エージェントにあなたの推論の詳細な全体像を提供できます。また、バックグラウンドで質問を調査し、視覚的な説明を作成し、インタラクティブなデモを構築することもできます。

永続的な知識グラフは、あなたが学んだことを命題と推論チェーンとして保存し、ソースセッションへのリンクを付けます。将来のセッションは、最初からやり直す代わりにこのグラフを読み取り、練習セッションはそこから資料を引き出します。

対象者

構造化された推論ベースのアプローチで主題を学びたい人、暗記よりも深い理解を重視する人。また、すべてがローカルに保存されるためデータプライバシーを気にする人、表示可能で編集可能なシステムプロンプトを備えたオープンソースソフトウェアを評価する人にも適しています。

ハイライト

• AI エージェントを使用してあなたの理解を測定し、カスタマイズされたレッスンを計画します。
• あなたの推論に応答する適応型の指導と練習。
• セッションを超えて学習を運ぶ永続的な知識グラフ。
• チャット、グラフ、設定、API キーをローカルに保存。
• サブスクリプションなし。モデルプロバイダーに直接支払うだけです。
• クロスプラットフォーム：macOS（Apple Silicon）、Windows、Linux。
• AGPL-3.0 の下でオープンソース。