Ariができること
Ariは、紙とペンを使った学習向けに設計されたローカルAIチューターです。Ariと学習 विषयについて話し合ったり、カリキュラムや個別レッスンを受けたり、紙で演習に取り組んだり、学習中に質問したり、完成した課題を提出して採点を受けたりできます。
Ariは、手で問題を解くことがより深い学習につながる数学や物理などの科目に特に適しています。ローカルで動作するため、APIキーを用意しなくても、ローカルのCodexログインとサブスクリプションの利用枠を使用できます。
学習ワークフローの仕組み
- Ariと話すを開き、学びたいことを説明します。
- 提案された学習概要について話し合い、会話を通じて調整します。
- レッスンを作成またはカリキュラムを作成を選択します。
- 学習デスクを開き、紙で演習に取り組みます。
- 必要なときはいつでも質問します。
- 準備ができたら課題を提出して採点を受けます。
- 振り返りを保存し、Ariが進捗に合わせて学習を調整できるようにします。
たとえば、次のように頼めます：「写真を基礎から、20分のセッションで教えてください。」初めて学ぶ人は、まず短い会話で前提や状況を共有します。
前提条件
Ariをローカルで実行するには、次をインストールします：
- Node.js 24以降
- Git
- FFmpeg
- ChatGPTアカウント
組み込みカメラブリッジはMacでのみ動作します。ブラウザのカメラと写真のアップロードにはカメラブリッジは必要ありません。
Ariのインストールと実行
リポジトリをクローンし、依存関係をインストールします：
git clone https://github.com/nichochar/ari.git
cd ari
npm ci指定されたバージョンのCodex CLIをグローバルにインストールします：
npm install -g @openai/codex@0.163.0認証情報をローカルに保存するようCodexを設定し、ブラウザからサインインします：
codex -c 'cli_auth_credentials_store="file"' loginサインインが完了すると、AriはローカルのCodexログインとサブスクリプションの利用枠を使用できます。この設定ではAPIキーは必要ありません。
環境ファイルを作成し、アプリケーションをビルドして起動します：
cp .env.example .env
npm run build
npm startブラウザでhttp://127.0.0.1:3001を開きます。
モデルを設定する
Ariのモデルは.envで設定できます。選択したモデルにアカウントがアクセスできることを確認してください。設定したモデルをアカウントで利用できない場合は、Ariを使う前にアカウントが対応しているモデルを選択します。
カメラと写真を使う
ページの上にカメラを設置すると、Ariが書いている内容を確認できます。組み込みカメラブリッジはMacで利用できますが、ブラウザのカメラアクセスと写真のアップロードはカメラブリッジなしで使用できます。
ライブカメラのプレビューはローカルに留まります。意図的に課題を提出した場合、提出した写真と関連する学習コンテキストがチュータリングのためにOpenAIへ送信されます。
Ariをパーソナライズする
Ariは~/.ari/workspace/にある2つの主要なパーソナライズファイルを使用します：
TUTOR.mdはAriの指導スタイルと性格を定義します。USER.mdは学習者に関する情報を保存します。
memories/ディレクトリには詳細なメモが含まれます。Ariは各ターンで2つの主要ファイルを読み、必要に応じて他のメモを取得します。これらのファイルは自動的に更新されますが、直接編集したり、Ariとのチャットで修正したりすることもできます。
設定から主要ドキュメントの編集や復元、メモリの閲覧、パーソナライズの管理を行えます。既存の学習者メモと振り返りは自動的にインポートされます。
オンボーディングを個別にプレビューする
既存の進捗をリセットせずに、新しい学習者としてオンボーディング体験をテストするには、次を実行します：
npm run onboardingこのプレビューはポート3002で実行されます。次のコマンドで停止します：
PORT=3002 npm run stopローカルデータを理解する
チャット、進捗、アップロードした資料、提出した写真は、Gitで無視される.local/の下にコンピューター上で保存されます。パーソナライズ情報は~/.ari/workspace/の下に保存されます。
Ariは単一ユーザー向けのローカルアプリケーションです。localhost上で使用してください。ライブカメラのプレビューはローカルに留まりますが、意図的に提出した課題と関連する学習コンテキストは、チュータリングのためにOpenAIへ送信されます。
学習データをバックアップおよび復元する
次のコマンドでバックアップを作成します：
npm run backupバックアップには学習データ、ネイティブの会話履歴、パーソナライズファイルが含まれますが、認証情報は含まれません。SQLiteファイルと付属ディレクトリは一緒に保管してください。
パーソナライズのバックアップには、TUTOR.md、USER.md、メモリ、ワークスペースの識別マーカーを含む対応する.workspaceディレクトリも含まれます。リポジトリには.env、認証情報、バックアップ、個人の学習データは含まれません。
バックアップを復元するには、Ariを停止し、SQLiteファイル、存在する場合はその.codex付属ファイル、および.workspaceの内容を元の場所に復元します。ワークスペースの場所はデータベースに保存されるため、ワークスペースの識別マーカーを保持してください。
バックアップコマンドで、メモが記録されたリビジョンと異なると報告された場合は、設定を開いて編集内容を更新し、もう一度バックアップを実行してください。
開発用コマンド
開発時は、次のコマンドでUIを起動します：
npm run dev開発用UIはポート5173で実行されます。テストスイートは次で実行します：
npm test本番ビルドは次で作成します：
npm run buildブランドとロゴに関するガイダンスはdesign/README.mdで確認できます。
まとめ
Ariは手書きで問題を解く学習と、学習計画の作成、質問への回答、提出物の採点、振り返りや保存された学習者コンテキストを通じた適応が可能なAIチューターを組み合わせます。Node.js、Git、FFmpeg、Codexを設定すれば、チューターをローカルで実行し、紙とカメラ、ガイド付き練習を中心とした学習ワークフローを構築できます。