프로젝트 소개

StudyMate는 오픈소스 AI 학습 파트너 프로젝트로, '수학/컴퓨터 학습 워크플로우, SKILL 및 HTML 강의 엔진'을 지향하며, 핵심 철학은 'learn with doing'(배우며 실천하기)입니다. **다중 플랫폼 실행 지원**: 이 프로젝트는 DeepSeek Harness(DSH)의 '학습 모드' 프리셋으로 실행하거나, Google Antigravity 네이티브 다중 에이전트 플러그인으로 패키징하거나, ZIP 패키지를 통해 Codex/ChatGPT Work에 가져올 수 있습니다. DSH는 Node.js 22/24+, Python 3.9+ 및 PyYAML에 의존합니다. **5가지 역할 에이전트 분업**: 시스템은 필요에 따라 5가지 역할을 구성합니다—자료 수집(resource-scout, 권위 있는 교재와 공식 문서에서 자료 정리), 이미지 수집(image-scout, 웹페이지 이미지 크롤링으로 이미지 풀 구축), 강의 설계(curriculum-designer, 선행 의존성에 따라 지식 포인트 로드맵 배열), 학습 코치(learning-coach, 강의 해설 콘텐츠 작성), 출제 및 평가(practice-evaluator, 유일한 문제 은행 소유자). 호스트가 지원하면 하위 에이전트에 위임하고, 그렇지 않으면 순차적으로 완료합니다. **강의 구조**: 각 과목마다 개요가 있으며, 지식 포인트는 의존성에 따라 계층적으로 배열된 로드맵을 구성하고, 각 노드는 수업 유형(개념 수업/실습 수업/실험 수업)으로 표시됩니다. 강의는 HTML로 렌더링되며, 고전 교재 스타일에 가깝고, 풍부한 삽화, 맞춤형 문제 및 프로젝트 목표를 포함합니다. 학습 진행 상황은 파일에 기록되어 새 대화에서도 이어받을 수 있습니다. **과목 간 공유 메모리**: 시스템은 사용자의 현재 수준, 효과적인 설명 방식, 일반적인 어려움을 기억하여, 과목을 전환할 때 다시 자기소개할 필요가 없습니다. **엔지니어링 역량**: 저장소에는 12개의 스킬 정의(총괄 + 5개 역할 + 6개 프로토콜), 5개의 데이터 구조 스키마, 페이지 템플릿 및 프론트엔드 리소스, 홈페이지 생성 및 강의 렌더링 스크립트, 4가지 검증 검사(개요/강의/이미지 풀/스킬 frontmatter), 그리고 npm test 회귀 테스트가 내장되어 있습니다. 예시 작업 공간에는 선형대수와 컴퓨터 네트워크 두 개의 완전한 강의가 포함되어 있어, clone만 하면 바로 살펴볼 수 있습니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스를 사용하며, Cattofu가 유지 관리하고, QQ 커뮤니티 그룹과 장기 유지 관리 약속을 제공합니다.