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AI‑Shifu

개요 – AI‑Shifu는 크리에이터, 강사 또는 기업 교육 팀이 단일 레슨 개요를 각 학습자 맞춤형의 인터랙티브 AI 튜터로 변환할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 대규모 언어 모델(LLM) 백엔드에서 실행되며, 실시간 설명, 추궁 질문, 평가 및 피드백을 제공하고, 웹 UI로 래핑되어 웹사이트나 학습 포털에 임베드할 수 있습니다.

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 Q&A と追跡 – 学習者の質問を分解し、明確化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 – 著者が高レベルのフレームワークを提供すると、システムがそれを完全なレッスン、アクティビティ、クイズに展開します。
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）を使用して、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役割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
```
コンテナ起動後、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、学習者ごと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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