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GitLearnOS

学习者拥有的 Git 记忆 · GitLearnOS 独家原生 DeepSeek Harness 支持

学习随处发生。状态属于你。

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GitLearnOS 概览

核心承诺

GitLearnOS 为一个能力强、可替换的主 AI agent 提供学习者拥有的 Git 记忆。它能注意到有用的学习事件，将证据与目标连接起来，引导下一步行动，并留下可检查、可撤销的记录。

学习可以与老师一起、在课堂上、在纸上、在书中、在练习平台上、在项目中、与同伴一起，或与另一个 AI 一起发生。GitLearnOS 不会把所有学习都搬进一个应用程序。主 agent 只连接对学习者下一步决策有用的证据。

核心已就绪，只需一个私有本地 Git 仓库、一个具备写入能力的 agent、GitLearnOS 协议，以及一个科目或真实学习事件。GitHub 和其他远程仓库是可选的。在正常学习过程中，Git 保持在后台：学习者不必管理文件夹、分支或提交。

默认建议是私有。只有当学习者选择备份、跨设备连续性、教师审阅、协作或发布时，才添加远程仓库，并将私有答案和缺口与共享材料分开保存。

核心就绪，然后是日常学习

agent 首先回答即时请求。在 safe-auto 下，当目标、证据、目标和隐私边界清晰时，它随后可以进行最小的安全回写。preview 提出确切的更改而不写入；manual 等待批准。原始答案、笔记和外部反馈会被保留；AI 解读保持可修订，并且必须链接到证据。
配置完成后，学习者不应需要说“使用 GitLearnOS”或说出某个
Skill 的名称。一个问题、一次尝试作答、一张页面照片、一份课堂笔记、一条教师评语、
一次练习结果，或反复出现的困难，都可以成为一次学习事件。偶然的
对话不会被存储。

目标与真实输入
→ 整理可追溯的证据
→ 从当前缺口出发提问
→ 保留答案或外部反馈
→ 稍后独立复查
→ 用一次可回滚的 Git 提交更新状态

成功条件是学习者在后续问题上表现出更好的独立作答能力，
而不是堆积更多生成的笔记。一份正常的回执会区分当前 agent 立即做了什么，
以及一次经过验证的定时运行实际做了什么。

一个小而实用的仓库

gitlearnos.yml
AGENTS.md
automation.md
dashboard.md
learner-profile.md
subjects/
└── /
├── goals/
├── sources/
├── knowledge/
├── models/
├── knowledge-gaps/
├── reviews/
└── events/

只有在真实的学习证据需要时才创建文件夹。根目录文件保存
共享配置和当前视图；学科文件夹保存聚焦的状态。大型
教科书、PDF、扫描件、媒体和长期参考资料应放在 Project
Sources 或授权的本地文件夹中。Git 保存紧凑状态、来源、
精选摘录和历史记录。

GitLearnOS 专属的原生 DeepSeek Harness 界面

GitLearnOS 为官方 DeepSeek Harness
Developer Preview 提供了一个可安装的原生 bundle。它把一套完整、可验证的 Git 学习事务
和一个由 agent 控制的面板带入 Harness：主 agent 拥有有序的
Next up 队列和呈现决策，而学习者保留最终的手动开关。Host 仍然是有边界的管道；它不会自行发明排序，
也不会把面板状态变成学习证据。

本仓库中的代码目前证明了：

- 一个无需构建的 Host 加上由 Harness profile 发现的浏览器 bundle；
- learning_status 和 learning_route 有界、只读的观察；
- 一个由 gitlearnos.yml 授权的 learning_apply 事务，它在一次
可回滚的 Git 提交中原子地应用类型化的事件、知识缺口、模型、复习和仪表盘操作
（带有严格的学习者身份、设置/配置、基础
修订和写入权限检查）；learning_record 仍然是一个
兼容性包装器；
- 一个仅限回环、只读的面板，显示由 agent 维护的队列，
遵循 Panel: expand|collapse，并标注开发示例数据；
- 五个队列操作，将复习、练习、用一个问题收尾、
询问教师或阅读笔记的请求放入对话输入中。

RAG provider 访问是完整部署所必需的一个独立层；它
并未内置于此 bundle 中。因此，仅安装 Harness 的安装
在存在经过验证的 RAG 回执之前都是 incomplete。DeepSeek 的默认 provider 仅支持文本，但 Harness 本身并不
局限于文本。学习者可以配置第三方多模态模型
在具备图像输入的情况下，或者保留 DeepSeek 作为主模型并安装经过授权的视觉/OCR 桥接插件。若两者皆无，智能体应要求提供转录文本，而不是进行猜测。即时选择题答案是被支持的证据，而非掌握程度的证明。周期性检查使用真实调度器唤醒同一个主智能体；它们不需要第二个学习智能体。参见启动说明和适配器的限制与验证步骤。

RAG 与后台工作是相互独立的层

完整部署需要本地或兼容的私有 RAG 层。RAG-Anything是首个明确支持的选项，而非锁定方案。

- Git 是正式、可读的学习真相来源。
- RAG 是面向已授权来源和已提升的持久知识、可重建的检索层；它由同一个主智能体管理，而非第二个智能体。
- 当前智能体可以整理证据并提交即时变更。
- 计划自动化要求一个真正具备仓库能力的调度器来唤醒同一个主智能体。日期、提醒、Harness 会话计划或 requested 标记都不是运行已发生的证明。maintenance 和 due-review 只有在每个周期性任务被创建并在真实调度器中观察到之后才算完成。

在没有经过验证的 RAG 的情况下，Git 学习循环仍可作为 incomplete 版本运行。一次性练习不会自动进入 RAG。如果主智能体已经理解了某张图像，应保留忠实的 Markdown 或结构化表示，而不是重复进行 OCR；纯文本智能体不得推断未见过的视觉内容。

从一个科目开始

使用核心就绪快速入门，其中包含唯一的标准设置提示。它要求智能体识别私有目标，确认学习目标、科目、当前材料和 RAG 边界，在学习者部署前等待，检测实际能力，并报告撤销边界。网站 CTA 链接到同一来源；它不会创建仓库，也不会假装某个按钮已配置了调度器。

AceSAT 演示展示了一个虚构学习者使用简短、文本优先的交互进行循环。它仍然需要具备能力的 AI 运行时；本地 Git 并不等同于完全离线的 AI 系统。完全离线使用还需要当前运行时实际支持的本地模型和本地工具。

参见影响声明和已完成的SAT 夹具，了解演示背后的证据。

真相优先于完整性

- 原始证据被保留；更正以关联记录的形式存在，而非静默重写。
- 重要结论指向可追溯的证据；缺失的证据保持为 unknown。
- 外部解决与延迟的独立掌握保持分离。
- 仪表盘是当前视图，绝不是第二个真相来源。
- GitLearnOS 在没有直接证据的情况下，绝不声称完成写入、提交、RAG 检索、调度器运行、Skill
安装或掌握。

完整行为契约见 GITLEARNOS.md，
部署见 QUICKSTART.md，已记录的端到端场景见
Evaluation。

官方网站及其他链接

GitLearnOS 的公开门面是产品站点。它承载着与本仓库相同的承诺：
一个实时运行的 DeepSeek Harness 形态演示、权威的 Quickstart，以及没有虚假的“一键配置调度器”。

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| 网站 | https://guojiz.github.io/gitlearnos/ |
| Quickstart | QUICKSTART.md |
| 作者站点 | https://guojiz.github.io/ |
| X | https://x.com/guojizh |
| Bilibili | https://space.bilibili.com/3493114115263006 |
| YouTube | https://youtube.com/@guojizh |
| 赞助 | https://github.com/Guojiz/Sponsors |

其他拥有官方站点的项目

- Word Snap — 双语词汇匹配 PWA
- Guojiz — 构建者站点与 AI 安全手稿

项目状态

本分支开发 Git 原生 v2 协议与 DeepSeek Harness
开发者预览版。MIT 许可证；见 LICENSE。