প্রকল্প সম্পর্কে

SkyClass Distill হলো TypeScript-ভিত্তিক একটি টিচিং ক্যাপাবিলিটি ডিস্টিলেশন সিস্টেম, যার লক্ষ্য বাস্তব ক্লাসরুম ভিডিও, শব্দ-প্রতি-শব্দ ট্রান্সক্রিপ্ট এবং কি-ফ্রেমগুলোকে ট্রেসেবল বা অনুসরণযোগ্য কাঠামোগত Teaching Skills-এ কম্পাইল করা। এই সিস্টেমটি একটি সম্পূর্ণ পাইপলাইনের মাধ্যমে কাঁচা মিডিয়া থেকে শিক্ষামূলক সম্পদে রূপান্তর বাস্তবায়ন করে এবং এই দক্ষতাগুলো কার্যকর করতে ও শিক্ষামূলক ব্যাখ্যা প্রদান করতে একটি সীমাবদ্ধ Pi Agent রানটাইম প্রদান করে। এর মূল ক্ষমতাগুলোর মধ্যে রয়েছে: ১. মিডিয়া প্রসেসিং: yt-dlp, FFmpeg এবং whisper.cpp সংহত করা হয়েছে, যা পাবলিক ভিডিও সংগ্রহ, অডিও নিষ্কাশন, কি-ফ্রেম ক্যাপচার এবং রিমোট বা লোকাল অডিও ট্রান্সক্রিপশন সমর্থন করে। ২. নলেজ ডিস্টিলেশন: ক্লাসরুম প্রমাণ থেকে টিচিং অ্যাকশন, প্রত্যাশিত প্রতিক্রিয়া, লার্নিং চেক ইত্যাদি কাঠামোগত তথ্য নিষ্কাশন করতে LLM ব্যবহার করে, যা উৎস প্রমাণসহ Skill প্যাকেজ তৈরি করে। ৩. রানটাইম এবং মূল্যায়ন: একটি সীমাবদ্ধ Pi AgentSession রানটাইম প্রদান করে, যেখানে শিক্ষণ প্রক্রিয়া অডিটযোগ্য করার জন্য শুধুমাত্র নির্দিষ্ট টুল খোলা রাখা হয়; এতে একটি বিল্ট-ইন মূল্যায়ন কেন্দ্র রয়েছে, যা ভার্সনযুক্ত benchmark-এর মাধ্যমে বিভিন্ন স্কিল কনফিগারেশনের (যেমন বিশুদ্ধ টেক্সট বনাম ভিজ্যুয়াল এনহ্যান্সমেন্ট) শিক্ষণ প্রভাব তুলনা করতে সমর্থন করে। ৪. প্রযুক্তিগত আর্কিটেকচার: ফ্রন্টএন্ডে React 19 + Vite এবং ব্যাকএন্ডে Fastify Node Server ব্যবহার করা হয়েছে। ডেটা এবং কোড আলাদা রাখতে এবং অডিট ট্রেইল নিশ্চিত করতে অ্যাটমিক JSON ফাইল স্টোরেজ ব্যবহার করা হয়েছে।