新增两项创作工具：
- 🧩 PPT 生成 - 输入主题或大纲，AI 自动生成课件结构与页面内容
- 🎥 数学视频生成 - 基于 Manim (Mathematical Animation Engine) 生成 3Blue1Brown 风格数学动画
数学视频生成支持：
- 🎥 自然语言生成 - 用中文描述想要的动画，AI 自动生成 Manim 代码
- 📝 代码实时预览 - 流式显示生成的 Python 代码
- ⚡ 视频渲染 - 后端自动渲染生成 MP4 视频
- 📥 下载分享 - 支持视频下载和在线播放
使用方法：
-
安装 Manim：
# 安装 Manim pip install manim # macOS 安装 LaTeX (可选，用于数学公式) brew install --cask mactex
-
访问首页，点击「数学动画生成器」
-
输入描述，如「解释勾股定理」
集成 FlashNote 闪卡笔记 系统，支持：
- 📝 Markdown 笔记管理 - 导入/导出/创建/编辑 Markdown 文件
- 🎴 闪卡学习模式 - 将 Markdown 转换为学习卡片，支持键盘导航
- 🔍 全文搜索 - 实时搜索所有笔记内容
- 🔖 书签收藏 - 保存/整理网页链接，支持标签分类，通过 Jina AI 提取内容
- 🎨 主题系统 - 多种颜色主题，支持持久化
- ☁️ WebDAV 云同步 - 同步笔记到 WebDAV 服务器
- 📐 数学公式支持 - KaTeX 渲染数学公式
使用方法： 访问首页，点击「FlashNote 闪卡笔记」工具卡片
新增 视频转PDF笔记 功能，支持：
- 🎬 视频上传 - 支持 mp4, webm, mov, avi, mkv 格式
- 🎤 Whisper 语音识别 - 自动提取视频中的语音内容
- 🖼️ 关键帧提取 - 基于场景变化智能提取关键画面
- 👁️ AI 视觉分析 - 使用 Kimi Vision API 分析画面内容
- 📄 PDF 生成 - 自动生成结构化笔记文档
使用方法：
-
安装系统依赖：
# macOS brew install ffmpeg # Ubuntu apt install ffmpeg
-
安装 Python 依赖：
cd backend && uv sync
-
访问
/video-to-pdf页面上传视频
我们认为，教育一定是 AI Agent 最大的落地场景之一。
而选择 开源，是希望能够：
- 🌱 帮助更多 学校
- 👩🎓 赋能更多 同学
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让 AI 教育能力 不只停留在少数平台，而是被更多人真正用起来。
- 当前版本仍然 较为粗糙
- 功能与体验都在 持续打磨中
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欢迎你：
- 使用它
- 提出建议
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让我们一起打造更好的教育 AI 👏
一起 enjoy education agent time 🚀
- 对话式学习 - 输入想学习的知识点，AI 以引导式教学方式回应
- 概念地图导航 - 可视化知识结构，点击节点探索相关概念
- 实时可视化生成 - AI 自动生成交互式 HTML 可视化内容
- 云端部署 - 通过 EdgeOne Pages MCP 自动部署到云端
- 进度追踪 - 实时显示 AI 处理阶段（思考 → 编写 → 调用工具 → 部署）
- 视频转PDF - 上传教学视频，AI 自动提取关键帧、识别语音，生成结构化笔记
- FlashNote 闪卡笔记 - Markdown 笔记管理、闪卡学习、全文搜索、书签收藏、WebDAV 云同步
- PPT 生成 - 输入主题或大纲，自动生成课件
- 数学视频生成 - 用自然语言生成 3Blue1Brown 风格数学动画视频 (Manim)
- Node.js >= 18
- Python >= 3.13
- pnpm
- FFmpeg (用于视频转PDF功能)
# 克隆仓库
git clone --recursive https://github.com/your-username/edu-ai-platform.git
cd edu-ai-platform
# 前端依赖
cd frontend && pnpm install
# 后端依赖
cd ../backend && uv sync复制环境变量模板并填入 API Key：
cp backend/.env.example backend/.env编辑 backend/.env：
# 使用 Kimi（默认）
KIMI_API_KEY=sk-your-api-key
KIMI_MODEL_NAME=kimi-k2-turbo-preview
# 或使用 DeepSeek / OpenAI 兼容 API
LLM_PROVIDER_TYPE=openai_legacy
OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key
OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com
OPENAI_MODEL_NAME=deepseek-chat
OPENAI_REASONING_KEY=reasoning_content# 终端 1 - 后端
cd backend && python main.py
# 终端 2 - 前端
cd frontend && pnpm devedu-ai-platform/
├── frontend/ # Next.js 前端
│ └── src/
│ ├── app/ # 页面 (含 /flashnote 路由)
│ ├── components/ # 组件 (含 flashnote/ 模块)
│ ├── hooks/ # WebSocket、FlashNote 状态管理
│ ├── types/ # TypeScript 类型定义
│ └── utils/ # 工具函数 (markdown, themes, webdav)
├── backend/ # FastAPI 后端
│ ├── main.py # 主应用
│ ├── kimi_runner.py # Kimi CLI 封装
│ ├── mcp.json # MCP 配置
│ ├── agent/ # Agent 配置和提示词
│ └── video_processor/ # 视频转PDF处理模块
├── kimi-cli/ # AI Agent 核心 (submodule)
└── kosong/ # LLM 抽象层 (submodule)
| 层 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | Next.js 16, React 19, TypeScript, Tailwind CSS 4 |
| 后端 | FastAPI, Python 3.13, WebSocket |
| AI | Kimi CLI, MCP (Model Context Protocol) |
| 笔记 | KaTeX, WebDAV, Markdown (remark/rehype) |
| 部署 | EdgeOne Pages |
| 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| GET | / |
服务状态 |
| GET | /health |
健康检查 |
| GET | /api/history |
获取历史 |
| DELETE | /api/history/{task_id} |
删除历史 |
| WebSocket | /ws/chat |
实时聊天 |
| POST | /api/video/upload |
上传视频 |
| GET | /api/video/status/{task_id} |
视频处理状态 |
| GET | /api/video/download/{task_id} |
下载PDF |
| WebSocket | /ws/video-to-pdf/{task_id} |
视频处理进度 |
本项目基于以下优秀项目构建：
- Kimi CLI - Moonshot AI 开源的 coding Agent 框架，提供工具调用、MCP 集成等核心能力
- Kosong - Moonshot AI 开源的 LLM 抽象层，统一消息结构与多 Provider 支持，让 Agent 开发更简洁灵活
- EdgeOne Pages MCP - EdgeOne Pages 的 MCP 服务，提供一键云端部署能力
感谢 Moonshot AI 团队和 EdgeOne Pages！
如有问题或建议，请联系：3038880699@qq.com
apache-2.0 https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0