# study_project

**Repository Path**: sdtm1016/study_project

## Basic Information

- **Project Name**: study_project
- **Description**: 基于 Next.js 的 AI 学习教练工具，帮助你快速自学任何知识。输入学习主题后，自动生成知识地图、提炼关键20%概念、用费曼法追问理解漏洞、生成学习复盘。所有数据本地存储为 Markdown/JSON 文件，支持导出和迁移。支持 OpenAI 兼容 API，无需数据库，开箱即用。
- **Primary Language**: JavaScript
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-06-06
- **Last Updated**: 2026-06-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI 快速自学知识应用

基于 Next.js 的本地知识学习工具，使用 AI 帮助你快速建立知识地图、提炼关键概念、进行费曼式学习和生成复盘总结。

![应用界面](./docs/功能截图/屏幕截图_10-6-2026_204010_localhost.jpeg)

## 核心功能

- **知识地图生成**：输入学习主题，自动生成全局知识结构
- **关键概念提炼**：识别最重要的 20% 核心概念
- **费曼式学习**：用自己的话解释概念，AI 追问你的理解漏洞
- **学习复盘**：根据学习记录生成薄弱点总结和改进建议
- **本地存储**：所有数据保存为 Markdown/JSON 文件，便于查看和迁移

## 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
npm install
```

### 2. 配置 AI API（可选）

复制 `.env.example` 为 `.env.local`，填入你的 API 配置：

当前使用商汤提供的免费的deepseek-v4-flash，可按需调整

```bash
cp .env.example .env.local
```

支持 OpenAI 或兼容格式的 API（如 Claude、智谱、通义等）：

```env
OPENAI_API_KEY=your-api-key
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4
```

**注意**：如果不配置 API Key，应用会使用内置模板生成内容，仍然可以正常使用。

### 3. 启动开发服务器

```bash
npm run dev
```

访问 <http://localhost:3000> 开始使用。

## 使用流程

1. **创建学习主题**：点击"开始一个学习主题"，填写主题、目标、水平等信息
2. **生成知识地图**：在主题详情页点击"生成知识地图"
3. **生成学习计划**：知识地图生成后，点击"生成学习计划"
4. **进入学习工作台**：点击"进入学习工作台"，用自己的话解释概念
5. **获得费曼反馈**：提交解释后，AI 会指出理解漏洞并提出追问
6. **生成复盘**：完成学习后，点击"生成复盘"查看总结和建议
7. **导出或删除**：可以导出 Markdown 文件或删除不需要的主题

## 数据存储

所有学习数据保存在项目根目录的 `data/` 文件夹中：

```
data/
├── index.json              # 主题索引
└── topics/
    └── topic-xxx/
        ├── meta.json       # 主题元信息
        ├── knowledge-map.md # 知识地图
        ├── plan.md         # 学习计划
        ├── review.md       # 学习复盘
        └── sessions/       # 学习会话记录
            ├── session-1.md
            └── session-2.md
```

## 构建和部署

```bash
# 构建生产版本
npm run build

# 启动生产服务器
npm start
```

## 开发命令

```bash
# 运行测试
npm test

# 代码检查
npm run lint

# 开发模式
npm run dev
```

## 技术栈

- **框架**：Next.js 15+ (App Router)
- **语言**：TypeScript
- **样式**：CSS Variables
- **测试**：Vitest
- **数据存储**：本地文件系统（Markdown + JSON）
- **AI 接入**：支持 OpenAI 兼容 API

## 设计理念

本应用基于快速自学方法论：

1. **先建全局地图**：避免陷入细节，先理解整体结构
2. **抓住关键 20%**：专注最重要的核心概念
3. **费曼式反馈**：用自己的话讲出来，发现理解盲区
4. **复盘沉淀**：每次学习都记录薄弱点，持续改进

详见 `docs/原始需求/` 目录。

## 项目结构

```
src/
├── app/                    # Next.js 页面和路由
│   ├── api/               # API 路由
│   ├── topics/            # 主题相关页面
│   ├── page.tsx           # 首页
│   └── layout.tsx         # 布局
├── lib/
│   ├── ai/                # AI 生成逻辑
│   └── storage/           # 本地存储封装
├── types/                 # TypeScript 类型定义
└── components/            # React 组件
```

## 功能特性

- ✅ 无需数据库，纯本地文件存储
- ✅ 支持全文搜索（基于文件内容）
- ✅ 导出 Markdown 格式学习资料
- ✅ 删除主题及所有相关文件
- ✅ 可选 AI API 接入，无 API 时使用模板
- ✅ 响应式设计，支持移动端

## 许可证

MIT

## 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request。

## 参考资料

- [产品需求文档](./docs/原始需求/快速自学知识软件产品需求文档.md)
- [功能拆分](./docs/功能点拆分/)
- [实现差异评估](./docs/实现差异评估-2026-06-06.md)

## 致谢

💡 需求灵感来源于 [大迁世界公众号](https://mp.weixin.qq.com/s/c_Xf2Ot0h3tOAX0eBXg19A) 的文章，感谢分享优质的学习方法论。