ndpvt-web/deeptutor-claude-skill
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Ein Claude Code Skill für graph-basiertes RAG zur adaptiven, dualen Lernunterstützung.
Der deeptutor-claude-skill bringt die ausgefeilte Tutoring-Architektur von DeepTutor direkt in die Claude Code-Umgebung. Im Kern nutzt das Projekt graph-basiertes Retrieval-Augmented Generation (RAG), um ein strukturiertes Verständnis von Bildungsinhalten zu gewährleisten. Durch den Einsatz von NetworkX zur Graphenmanipulation kann die KI komplexe Beziehungen zwischen Konzepten durchlaufen, wodurch Tutoring-Sitzungen auf präzisem, vernetztem Wissen basieren.
Zu den technischen Hauptmerkmalen gehört ein dualer Problemlösungsmechanismus, der den logischen Schlussfolgerungsprozess vom Retrieval-Prozess trennt und so die Identifizierung von Wissenslücken verbessert. Der Skill unterstützt die Erstellung strukturierter Forschungsberichte und adaptiver Fragen, die sich dynamisch an den Fortschritt des Lernenden anpassen. Diese Implementierung wurde speziell entwickelt, um die Lücke zwischen statischem, dokumentenbasiertem RAG und den pädagogischen Anforderungen personalisierten KI-Tutorings zu schließen.
💡Highlights
- ├─Graph-basiertes RAG via NetworkX
- ├─Duale Problemlösungs-Architektur
- └─Adaptive pädagogische Fragestellung
🎯Für
- ├─KI-Entwickler
- └─EdTech-Ingenieure