TeachMeCoding

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本地运行的 AI 编程教学应用：从学习目标出发，生成路线和课件，在真实项目里练习，并用真实执行结果测评。

快速开始 · 文档 · 参与贡献 · 安全

TeachMeCoding 为每个学习目标创建独立的学习空间。教学 Agent 先和你澄清需求，再规划学习路线、编写课件；你在内置 IDE 和本机终端中动手练习，代码题在本机真实运行后再由模型评估。所有数据保存在本机的 SQLite 和项目目录中，整个应用只需一个 Node 进程。

[!WARNING] Agent 以运行服务的系统账号权限读取文件、执行 Bash 和访问网络，不是沙箱。请只在你信任模型、工具和资料的环境中运行，详见 SECURITY.zh.md。

目录

• 功能特性
• 项目状态
• 快速开始
• 使用方式
• 配置
• 文档
• 参与贡献
• 致谢
• 许可证

功能特性

• 完整学习流程：澄清需求 → 规划路线 → 学习课件与编程练习 → 测评与反馈。
• 可调整的学习路线：按阶段和单元组织，单元在前序课件完成后依次解锁。
• 真实项目与终端：每个学习空间对应磁盘上的项目目录；编辑器输入即自动保存，终端是真实的 shell。
• 基于执行证据的测评：代码题在本机运行并比对输出，支持 Python、JavaScript、TypeScript、Rust 和 Bash。
• 改动先确认再生效：路线调整、课件重写、文件修改和学习结论都以提案呈现；也可以按会话开启 YOLO 模式自动接受。
• 多模型 Provider：基于 Pi 接入多家 Provider，支持 API Key 与 OAuth 登录，并显示上下文用量。
• 资料库：上传任意格式的参考资料，Agent 按需读取。
• 联网能力：14 种可选的搜索服务（含无需 API Key 的 DuckDuckGo）和内置的网页抓取。
• MCP 与 Skills：在设置中添加 MCP 服务器，从 skills.sh 浏览和安装 Skills。
• English 与简体中文界面，以及亮色与暗色主题。

课件生成	全屏 IDE 与本机终端

_{截图来自本机实际运行的学习空间。}

项目状态

0.2.0 是早期版本，功能、接口和数据格式都可能变化。

仅支持 macOS 和 Linux（Ubuntu/Debian）；不支持 Windows。

本地验证使用 Node 24.15.0，已在 macOS 26 / arm64 和非 root 的 Debian 12 / arm64 Docker 环境中通过安装、类型检查、构建、测试及 SQLite/PTY 检查；macOS 还通过了 Google Chrome 浏览器执行测试。Linux 浏览器检查仅限 x86_64，Linux arm64 仅完成后端/原生依赖验证；Intel Mac 尚未验证。测试命令和 CI 覆盖范围见开发指南。

快速开始

环境要求

• Node.js 24.15.0
• pnpm 11.1.0
• PATH 中的 Git 和 Bash。

原生依赖（better-sqlite3、node-pty）在没有可用预编译二进制时需要 Python 3 和编译工具。macOS 的 node-pty 补丁始终从源码编译。

系统	原生编译依赖
macOS	Python 3 和 Xcode Command Line Tools（xcode-select --install）
Linux（Ubuntu/Debian）	sudo apt-get update && sudo apt-get install -y git bash build-essential python3

代码测评需要的其他语言工具链（如 rustc）请自行安装并加入 PATH。Python 测评需要 python3。Agent 不会自动安装缺少的工具链。

安装与启动

从 GitHub Releases 下载 teach-me-coding-0.2.0.tar.gz 和 SHA256SUMS。两个支持的平台使用同一个压缩包：包含已构建的服务端和前端，但不包含 Node.js 和依赖。请先安装上述环境依赖，重新打开终端，使更新后的 PATH 生效。

npm install --global [email protected]
tar -xzf teach-me-coding-0.2.0.tar.gz
cd teach-me-coding-0.2.0
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm start

解压前请校验下载文件：macOS 使用 shasum -a 256 -c SHA256SUMS，Linux 使用 sha256sum -c SHA256SUMS。

也可以从源码构建：

git clone https://github.com/liangxiao777/TeachMeCoding.git
cd TeachMeCoding
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm build
pnpm start

打开 http://127.0.0.1:4310。从源码开发时可以改用 pnpm dev（前端 http://127.0.0.1:5173），见开发指南。

配置模型

打开「设置 → 模型配置」，选择 Provider、模型和登录方式。凭据只保存在本机的数据目录中（默认 ~/.teach-me-coding/），不会返回浏览器。

使用方式

1. 在首页描述你想学的内容，例如「我想学习 Rust，最后能写一个命令行工具」。
2. 回答 Agent 关于背景、目标和时间安排的问题，确认需求摘要。
3. 查看生成的学习路线，需要时让 Agent 调整。
4. 逐个单元阅读课件，在 IDE 和终端中练习，随时向 Agent 提问。
5. 完成测评，根据反馈继续学习。

配置

• 启动参数（数据目录、端口、监听地址等）通过环境变量或项目根目录的 .env 设置，参考 .env.example。
• 模型、搜索、MCP 和 Skills 在应用的「设置」页面管理。

默认只监听 127.0.0.1。设置 HOST=0.0.0.0 可以在局域网中访问，但没有登录鉴权，只应在可信网络中使用。

全部选项、数据目录结构和备份方法见配置文档。

文档

• 配置：启动参数、模型、数据目录与备份、局域网访问、搜索、网页抓取、MCP、Skills
• 架构：组成部分、Agent 场景与工具、提案与 YOLO 模式、运行生命周期、本机执行边界
• 开发指南：开发环境、项目结构与测试
• 界面翻译：翻译约定与检查
• 参与贡献：问题反馈与 Pull Request 流程
• 安全策略：安全模型与漏洞报告

参与贡献

欢迎通过 Issues 反馈问题或提出建议。提交 Pull Request 前请阅读 CONTRIBUTING.zh.md。

致谢

• Pi：Agent 核心、模型接入、MCP 客户端与 Skills 加载
• AI Elements 与 shadcn/ui：会话与输入组件
• OpenClaw：搜索与网页抓取工具的参考实现
• Skills CLI 与 skills.sh
• xterm.js、node-pty、better-sqlite3、Hono、CodeMirror

许可证

本项目基于 Apache License 2.0 开源。

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