Bloom

Bloom 是一款基于 AI 的私人导师，基于 Bloom 的 2-Sigma 研究（一对一辅导可使成绩提升两个标准差，达到前 2%）。它生成结构化教学大纲，逐一授课，读取你的注释和反馈，然后根据你的理解水平个性化调整下一节课，就像真正的导师一样。

适用场景

• 任何想学习某个主题的人
• 支持三种方式：输入主题、上传源文件（PDF/TXT/MD）或项目文件
• 适合需要自适应学习节奏、希望获得个性化反馈的用户

效果预览

核心能力

• 三种课程模式：通过主题生成课程、上传 PDF/TXT/MD 源文件、或上传项目文件（直接渲染文件，支持高亮和提问，不生成课程大纲）
• 学习深度选择：创建课程时选择简单、标准或深度大纲扩展，课程卡片上会显示对应徽章
• 参考材料：创建主题课程时，可粘贴教材章节、论文或笔记作为参考
• 下一主题推荐：根据你的学习历史生成 3 个可继续学习的主题，可刷新、保存到学习队列，或直接开始正常课程
• 高亮问答：在课程或源文件中选中任意文本，点击弹出图标即可提问，高亮内容保持黄色标记，AI 即时回答，支持追问，窗口可拖动并折叠为边距点
• 自适应课程：每节课根据上一节课的反馈弥补你的具体知识缺口
• 章节侧边栏：阅读时快速跳转各课
• 可折叠大纲：追踪掌握进度，避免杂乱
• 流式生成：实时观看 AI 撰写下一节课
• 个人中心与学习日历：查看月度学习日历、每日活动统计、六个月的贡献热力图

工作方式

主题模式

1. 创建课程 → AI 生成教学大纲和第一课
2. 阅读课程 → 高亮文本 → 添加注释
3. 撰写反馈 → 回答思考题
4. 点击“完成阅读” → AI 生成下一课（包含答案回顾、注释回复和新内容）
5. 重复直到所有掌握项被勾选 ✓
6. 自动生成评估 → 然后总结

源文件模式

1. 上传 PDF/TXT/MD → AI 生成教学大纲和源文件阅读章节
2. 阅读源文件 → 高亮文本 → 提问并立即获得答案
3. 点击“完成阅读” → AI 读取完整源文件 + 问答记录，然后生成下一课
4. 继续正常的自适应课程流程

项目文件模式

1. 上传单个文件、多个文件或整个文件夹 → 每个文件直接渲染为一页
2. 阅读每个文件 → 高亮文本 → 提问并立即获得答案
3. 不生成大纲或下一课；文件和问答记录用于生成下一步建议

你需要提供

Web 模式

• Python 3.11+ 和 Node.js 18+
• 一个兼容 OpenAI 的 LLM API 密钥（例如 DashScope、OpenAI 等）
• 配置 .env 文件中的 LLM_API_KEY

CLI 模式

• Claude Code
• 将 bloom-tutor 技能添加到 Claude Code 后使用

你会获得

• 一个完整的个性化课程（包含大纲、多节课）
• 自适应学习体验：每节课根据你的反馈调整内容
• 高亮问答记录，AI 即时回答
• 课程评估和总结
• 下一主题推荐，持续扩展学习

使用示例

• Web 模式：打开网站，点击“New Course”，选择“Topic”，输入“Python 基础”，设置学习深度，然后开始学习。
• CLI 模式：在 Claude Code 中说“Create a new folder and help me learn [任意主题]”。

选型说明

模式	设置	最适合
CLI	Claude Code + 终端	喜欢 Markdown 编辑器的进阶用户
Web	浏览器（React + FastAPI）	视觉学习者、可分享的配置

两种模式都遵循相同的流程：大纲 → 课程 → 注释 → 反馈 → 下一课 → 评估 → 总结。

可用的 Claude Code 技能

Bloom 附带一组可移植的 Claude Code 技能，每个技能独立无依赖，复制到 skills 目录后可直接使用。

技能	功能
bloom-tutor	完整的交互式辅导系统：大纲 → 自适应课程 → 注释 → 评估 → 总结
learn-deep	默认深度入口：一次性运行所有五个透镜，然后帮你选择方向
learn-crossover	利用已有知识学习新概念（结构类比）
learn-occam	决定是否值得学习、学到多深（ROI、够用即可）
learn-graph	构建某个领域的知识图谱地图和学习路径
learn-prototype	通过构建最简陋的可用原型并迭代来学习
learn-feynman	通过向他人解释来验证是否真正理解

科学原理

概念	含义
Bloom 的 2-Sigma	一对一辅导比课堂教学提高两个标准差
掌握学习	真正理解概念后再继续前进
苏格拉底式提问	用提问代替直接给出答案
间隔提取	课程开始时回顾思考题以巩固记忆
自适应路径	内容根据个人反馈实时调整

注意事项

• Web 模式需要有效的 OpenAI 兼容 API 密钥，请确保在 .env 文件中正确配置。
• CLI 模式需要安装 Claude Code 并正确配置技能目录。
• 项目文件模式不生成大纲或后续课程，仅用于阅读和提问。
• 所有数据本地处理，AI 调用通过你自己的 API 密钥完成。
• 课程内容完全由 AI 生成，建议用户根据自身判断验证信息准确性。