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DeepTutor 快速入门指南：10 分钟搭一个个人 AI 学习助手，把课程资料变成互动教材

【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor

周六下午两点，距离线性代数期中考试还有三天。你终于把资料凑齐了：下载文件夹里 40 份课件 PDF、班级群里转发的 2 份讲义，还有备忘录里手敲的一页公式摘要。全塞给通用聊天机器人？它不记得你昨天卡在哪道题，上下文也装不下 40 个文件。DeepTutor 就是为这种局面做的个人 AI 学习助手：开源、本地安装，把你的资料收进知识库，之后它是个知道你学到哪一步的学伴。本文拿"把课程资料变成能复习、能自测的备考包"这个真实任务做主线，从 4 条安装命令带你走到一次完整实战，最后附一张问题速查表。

DeepTutor 本地安装步骤：4 条命令完成部署

DeepTutor 对环境的胃口很温和：需要Python 3.11 及以上（3.11–3.13）和Node.js 20+。不确定就先在终端跑python --version和node -v看一眼。

提示：DeepTutor 的配置、知识库、记忆全部存放在你启动命令所在的工作目录（data/user/settings/之下）。所以先建一个专属工作区，以后备份、迁移就是整个文件夹拷走的事。

# 1. 建立并进入专属工作区 mkdir -p ~/deeptutor && cd ~/deeptutor # 2. 安装核心包（含 Web 界面 + 命令行工具） pip install -U deeptutor # 3. 交互式向导：依次选端口、LLM 提供商、嵌入模型 deeptutor init # 4. 同时启动后端 API 与前端界面，保持终端不关 deeptutor start

deeptutor start跑完后，浏览器打开终端里打印的地址（默认http://127.0.0.1:3782），看到干净的主界面就算成功了；之后在终端按Ctrl+C，前后端一起停止。

注意：赶时间可以跳过deeptutor init，界面能起，模型稍后在Settings → Models里补配；没有云端 API 密钥也没关系，向导里选 Ollama 等本地模型方案一样能跑通。

打开 DeepTutor 主界面：认识这个 AI 学习工作台

你面前不只是一个聊天框，而是一张工作台。左侧导航从上到下是 Home、Partners、My Agents、Co-Writer、Book、Learning Space 六个主功能区，底部还有 Memory、Knowledge Center、Settings。中间是聊天区，重点看输入框下方的三个位置：

• 左下的 "Chat" 下拉是能力切换器：Chat（日常对话）、Quiz（自动生成可校验的题）、Research（多代理研究并给出引用）、Visualize（图表 / 图解 / 交互页面），More Capabilities 里还有 Solve（多步推理解题）和 Mastery Path（掌握式辅导）；
• "+" 按钮负责挂载一次性引用：文件、历史对话、书、笔记本、题库，只对这一轮生效；
• 底部一排 chip（知识库、子代理、人格、模型、语音）是"粘性"上下文，选中后整个会话都带着走。

模型需要动手时会自动调工具：rag查你的知识库、web_search上网查、write_note往笔记本记一笔；遇到拿不准的地方，ask_user会把对话暂停，用选项卡的形式反问一句，而不是猜。

如何创建知识库：把课程资料导入 DeepTutor Knowledge Center

这个模块解决什么问题：你有一堆散落文档，想让它变成随时可引用、可提问的资料库。适合谁：资料多的备考党和做项目调研的人。

左侧导航进入Knowledge Center，点New knowledge base，弹窗里有两种入口：Create new（上传文档、建全新索引）和Link existing（直接复用别处已建好的索引，比如你的 Obsidian 库或远端 LightRAG 实例，原地读取、不再建索引）。

DeepTutor 创建知识库弹窗：选择检索引擎并上传初始文档

建库时还要选索引引擎（一个知识库绑定一个）：

文档解析引擎在Settings → Knowledge Base里选：Text-only、PyMuPDF4LLM、MinerU、Docling、markitdown，处理扫描件和公式文档时换引擎往往立竿见影。习惯终端的话，同样的事几条命令就做完：

deeptutor kb create linear-algebra --docs-dir ./downloads/lectures # 建库并批量导入一个文件夹 deeptutor kb list # 看看库里有什么 deeptutor kb search linear-algebra "特征值" # 试搜一条

提示：单个文档解析失败或导错了，删掉那个文件就行，不用整库推倒重建；重新索引会写新的版本目录，不会毁掉正在用的旧索引。

如何用 Book 模块：把资料编译成互动教材

适合谁：想系统复习、把"读过一遍"变成"确实学会"的人。解决的问题：对着几十页 PDF 从第一页刷到尾，效率太低。

左侧Book模块点New book，选择资料来源——知识库、笔记本、题库，甚至某次历史对话都可以。接下来它先给出一版章节大纲让你审，确认后才开始生成内容，而不是盲出一稿让你抽卡。每个章节由"带类型的块"拼成：正文、提示框、测验卡、闪卡、时间线、代码块、图表、交互式 HTML、数学动画、概念图，几乎每页还配一个Page Chat，读到哪问到哪。测验卡可以直接作答，翻面看解析；哪个块不满意，单独插入、移动、重生成或换类型，不用整章重写。

DeepTutor 书籍章节内嵌测验卡：作答后展开答案解析

到这里，你的 40 份 PDF 已经变成一本按你的资料生成、边读边考你的教材——哪里不会，点哪里。

用 Mastery Path 跟踪掌握度，用 Memory 沉淀学习进度

Mastery Path适合备考党：输入主题（比如"特征值与特征向量"），它把主题拆成目标清单，顶部是进度条和"待复习"提醒，每个目标明确标记 Mastered / Not started，没过关的目标不能跳过（hard gate）。路径卡片上的New (in Chat)一键把这条路径接回对话继续辅导，学习记录和辅导现场不脱节。

DeepTutor Mastery Path：目标清单、掌握度进度条与待复习提醒

Memory解决的是"每次对话都像初次见面"的问题。它是三层可见记忆：L1 是工作区实时镜像加追加式事件流水，L2 是各模块的事实摘要，L3 是跨模块合成结论。关键点在于——这些都是你能打开编辑的普通文件，不是黑盒向量库，下面的 Memory Graph 还能把任意一条合成结论追溯回它背后的原始事件。所以隔两天再问"我上次学到哪了"，它是有依据地答，而不是客套。刷新频率等参数在Settings → Memory调。

DeepTutor 常见问题速查：新手最可能卡住的 6 件事

提示：任何拿不准的问题，先deeptutor config show对照一遍端口、模型、密钥，能定位掉一大半。

用熟之后：装社区技能、接子代理、用终端驱动它

装技能：Learning Space → Skills 里可以Import from EduHub，直接浏览社区目录把技能下进你的库；终端里同样顺手，所有导入都会过一道安全校验门：

deeptutor skill search "socratic tutor" deeptutor skill install socratic-tutor # 拉取 → 校验 → 注册

自己写的SKILL.md也能deeptutor skill publish发布回社区。

接子代理与 Partner：My Agents 可把你机器上的 Claude Code、Codex 等 CLI 接进来，对话中用 Agent chip（或输@）在回合中途召唤，它们的产出实时流进活动面板；Partners 则是带独立人格、模型和 IM 渠道（飞书、Telegram、Discord 等）的常驻学伴，可以让它在固定时间提醒你复习。

终端驱动：deeptutor chat进多轮 REPL；deeptutor run deep_solve "求 ∫sin(x)cos(x)dx" --kb linear-algebra --tool rag单发一回合；再加--format json，每个回合输出 NDJSON，方便让别的 agent 把 DeepTutor 当工具使。完整命令对照表见 deeptutor_cli/README.md。

容器化：不想装环境的话一条命令起整个应用，只暴露 3782 一个端口，配置和知识库落在deeptutor-data卷里持久化，细节看 CONTAINERIZATION.md。想读源码折腾的，仓库地址是git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor，装法按 README.md 的源码安装部分走。

今天就能做的第一步

还是那个周六下午。打开终端，执行：

deeptutor start

然后打开 http://127.0.0.1:3782，把输入框左下的能力切到Quiz，用 "+" 挂上你的linear-algebra知识库，发出第一问："出 10 道关于特征值与特征向量的中等难度选择题，附解析"。答完之后顺手打开 Memory 页，看看它有没有把你"记下"——从这一刻起，线性代数复习不再每次从零开始。

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