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GitHub · HKUDS/DeepTutor↑ +172 hoje

Treinamento personalizado apoiado por inteligência artificial

DeepTutor é um sistema de aulas particulares baseado em aprendizagem ao longo da vida que oferece processos educacionais personalizados usando dados de alunos. O projeto visa otimizar a experiência de aprendizagem com métodos de tutoria individualizados apoiados por inteligência artificial.

Atualizações

  • 19 de outubro de 2026: Estrelas 40,928 → 41,717, versão mais recente v1.6.15 (18 de outubro de 2026).
  • 8 de outubro de 2026: Estrelas 40,808 → 40,928, versão mais recente v1.6.14 (8 de outubro de 2026).
  • 5 de outubro de 2026: Estrelas 40,358 → 40,808, versão mais recente v1.6.13 (4 de outubro de 2026).
  • 27 de setembro de 2026: Estrelas 40,334 → 40,358, versão mais recente v1.6.12 (27 de setembro de 2026).

O que você ganha

  • Sistema de aulas particulares com foco na aprendizagem ao longo da vida
  • Interação com agentes de inteligência artificial personalizados
  • Base de conhecimento avançada e suporte RAG

Instalação

Instalação rápida
mkdir -p my-deeptutor && cd my-deeptutor
pip install -U deeptutor
deeptutor init     # prompts for ports + LLM provider + optional embedding
deeptutor start    # starts backend + frontend; keep the terminal open
Executando com Docker
docker run --rm --name deeptutor \
  -p 127.0.0.1:3782:3782 \
  -v deeptutor-data:/app/data \
  ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest

Execução

Inicialização do sistema
deeptutor start    # starts backend + frontend; keep the terminal open

Se você não programa

Cole isto no seu agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Como posso personalizar meu processo de aprendizagem usando o sistema DeepTutor? Explique as etapas básicas que preciso seguir para criar meus próprios parceiros de IA e otimizar minha experiência de aprendizagem ao longo da vida integrando meus materiais de treinamento personalizados neste sistema.

Repositório: https://github.com/HKUDS/DeepTutor. Baseie-se nas instruções oficiais no arquivo README deste repositório para a instalação e execução.

Antes de começar, verifique em qual sistema operacional estamos e se as ferramentas necessárias (ex: Python, Node.js, Git, Docker) estão instaladas. Instale as que faltarem passo a passo de acordo com este sistema.

Crie uma pasta nova e vazia para trabalhar. Não toque em arquivos fora desta pasta e não exclua nada. Antes de executar cada comando, diga o que você vai fazer em uma frase.

Diga-me o que devo ver na tela ao final de cada etapa. Se ocorrer um erro, colarei a mensagem de erro para você exatamente como ela é, e vamos corrigi-la juntos.

Termos relacionados do glossário

Lifelong LearningPersonalized TutoringTutoringRAGArtificial Intelligence
Para quem éÉ adequado para estudantes e instrutores que desejam criar seu próprio assistente educacional particular e estabelecer um ambiente de aprendizagem personalizado.
LicençaApache-2.0

Links

A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-07-16: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. O texto de apresentação foi preparado com IA a partir da própria documentação do repositório e esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.