study-mate

StudyMate はオープンソースの AI 学習パートナープロジェクトで、「数学／コンピュータ学習ワークフロー、SKILL、HTML 教材エンジン」として位置づけられ、核心理念は「learn with doing」（学びながら作る）である。 **マルチプラットフォーム実行対応**：本プロジェクトは DeepSeek Harness（DSH）の「学習モード」プリセットとして実行でき、Google Antigravity ネイティブのマルチエージェントプラグインとしてパッケージ化したり、ZIP パッケージで Codex / ChatGPT Work にインポートして使用することもできる。DSH は Node.js 22/24+、Python 3.9+、PyYAML に依存する。 **5 ロールのエージェント分担**：システムは必要に応じて 5 つのロールを組織する——リソース収集（resource-scout、権威ある教科書と公式ドキュメントから資料を整理）、画像収集（image-scout、ウェブページの挿絵を取得して画像プールを構築）、コース設計（curriculum-designer、前提依存に従って知識点のロードマップを配置）、学習コーチ（learning-coach、教材の解説内容を執筆）、出題と評価（practice-evaluator、唯一の題庫オーナー）。ホストが対応している場合はサブエージェントに委任でき、そうでなければ順番に完了する。 **コース構造**：各コースに 1 つのシラバスがあり、知識点は依存関係に基づいて階層化されたロードマップに配置され、各ノードには授業タイプ（概念授業／実技授業／実験授業）がマークされる。教材は HTML でレンダリングされ、スタイルは古典的な教科書に近く、豊富な挿絵、カスタマイズされた問題、プロジェクト目標を含む。学習進捗はファイルに書き込まれ、新しい会話で継承できる。 **科目横断の共有メモリ**：システムはユーザーの現在のレベル、有効な教え方、よくあるつまずきポイントを記憶し、科目を切り替える際に自己紹介をやり直す必要がない。 **エンジニアリング能力**：リポジトリには 12 のスキル定義（総括 + 5 ロール + 6 プロトコル）、5 つのデータ構造 schema、ページテンプレートとフロントエンドリソース、ホームページ生成と教材レンダリングスクリプト、4 つの検証チェック（シラバス／教材／画像プール／スキル frontmatter）、および npm test 回帰テストが内蔵されている。サンプルワークスペースには線形代数とコンピュータネットワークの 2 つの完全なコースが含まれ、clone すればすぐに閲覧できる。 本プロジェクトは MIT ライセンスを採用し、Cattofu によって維持されており、QQ 交流グループと長期メンテナンスの約束を提供している。