AI 튜토리얼

Ari와 함께 배우기: 종이와 펜 학습을 위한 로컬 AI 튜터 설정

이 튜토리얼에서는 Ari를 로컬에 설치하고 Codex에 연결하는 방법, 맞춤형 수업과 커리큘럼을 만드는 방법, 카메라나 업로드한 사진으로 학습하는 방법, 학습자 메모리를 관리하는 방법, 로컬 데이터를 백업하는 방법을 설명합니다.

2026년 10월 19일약 6분 소요

Ari가 하는 일

Ari는 펜과 종이를 사용한 학습을 위해 설계된 로컬 AI 튜터입니다. Ari와 주제에 관해 대화하고, 커리큘럼이나 개별 수업을 받고, 종이에 연습 문제를 풀고, 공부하는 동안 질문하며, 완성한 과제를 제출해 채점을 받을 수 있습니다.

Ari는 손으로 문제를 풀면서 더 깊이 학습할 수 있는 수학과 물리학 같은 과목에 특히 적합합니다. 로컬에서 실행되므로 API 키 없이 로컬 Codex 로그인과 구독 사용량을 이용할 수 있습니다.

학습 워크플로 작동 방식

Ari와 대화하기를 열고 무엇을 배우고 싶은지 설명합니다.
제안된 학습 개요를 논의하고 대화를 통해 조정합니다.
수업 만들기 또는 커리큘럼 만들기를 선택합니다.
학습 책상을 열고 종이에 연습 문제를 풉니다.
도움이 필요할 때마다 질문합니다.
준비가 되면 과제를 제출해 채점을 받습니다.
성찰 내용을 저장하여 Ari가 학습 진행 상황에 맞게 조정할 수 있도록 합니다.

예를 들어 다음과 같이 요청할 수 있습니다. “사진을 처음부터 가르쳐 줘. 20분 세션으로 진행해 줘.” 새로운 학습자는 간단한 대화로 시작해 학습 맥락을 설정합니다.

사전 요구 사항

Ari를 로컬에서 실행하려면 다음을 설치합니다.

Node.js 24 이상
Git
FFmpeg
ChatGPT 계정

내장 카메라 브리지는 Mac에서만 작동합니다. 브라우저 카메라와 사진 업로드에는 카메라 브리지가 필요하지 않습니다.

Ari 설치 및 실행

저장소를 복제하고 종속 항목을 설치합니다.

git clone https://github.com/nichochar/ari.git
cd ari
npm ci

지정된 Codex CLI 버전을 전역으로 설치합니다.

npm install -g @openai/codex@0.163.0

Codex가 자격 증명을 로컬에 저장하도록 구성한 다음 브라우저를 통해 로그인합니다.

codex -c 'cli_auth_credentials_store="file"' login

로그인을 완료하면 Ari가 로컬 Codex 로그인과 구독 사용량을 이용할 수 있습니다. 이 설정에는 API 키가 필요하지 않습니다.

환경 파일을 만들고 애플리케이션을 빌드한 다음 시작합니다.

cp .env.example .env
npm run build
npm start

브라우저에서 http://127.0.0.1:3001을 엽니다.

모델 구성

Ari의 모델은 .env에서 구성할 수 있습니다. 선택한 모델에 계정이 액세스할 수 있는지 확인하세요. 구성한 모델을 계정에서 사용할 수 없다면 Ari를 사용하기 전에 계정에서 지원하는 모델을 선택하세요.

카메라 및 사진 사용

페이지 위에 카메라를 설치하면 Ari가 작성 중인 과제를 볼 수 있습니다. 내장 카메라 브리지는 Mac에서 사용할 수 있으며, 브라우저 카메라 액세스와 사진 업로드는 카메라 브리지 없이도 사용할 수 있습니다.

실시간 카메라 미리보기는 로컬에 유지됩니다. 과제를 직접 제출하면 제출한 사진과 관련 학습 맥락이 튜터링을 위해 OpenAI로 전송됩니다.

Ari 개인화

Ari는 ~/.ari/workspace/에 있는 두 가지 핵심 개인화 파일을 사용합니다.

TUTOR.md는 Ari의 수업 방식과 성격을 정의합니다.
USER.md는 학습자에 관한 정보를 저장합니다.

memories/ 디렉터리에는 자세한 메모가 포함됩니다. Ari는 매번 대화할 때 두 핵심 파일을 읽고 필요할 때 다른 메모를 검색합니다. 이러한 파일은 자동으로 업데이트되지만, 직접 편집하거나 Ari와 대화하여 수정할 수도 있습니다.

설정에서 핵심 문서를 편집하거나 복원하고, 메모리를 확인하며, 개인화를 관리할 수 있습니다. 기존 학습자 메모와 성찰 내용은 자동으로 가져옵니다.

온보딩 별도 미리 보기

기존 진행 상황을 초기화하지 않고 별도의 새로운 학습자로 온보딩 환경을 테스트하려면 다음을 실행합니다.

npm run onboarding

이 미리보기는 포트 3002에서 실행됩니다. 다음 명령으로 중지합니다.

PORT=3002 npm run stop

로컬 데이터 이해

대화, 진행 상황, 업로드한 자료 및 제출한 사진은 Git에서 무시하는 .local/ 아래 컴퓨터에 저장됩니다. 개인화 데이터는 ~/.ari/workspace/ 아래에 저장됩니다.

Ari는 단일 사용자용 로컬 애플리케이션입니다. localhost에서 실행하세요. 실시간 카메라 미리보기는 로컬에 유지되지만, 직접 제출한 과제와 관련 학습 맥락은 튜터링을 위해 OpenAI로 전송됩니다.

학습 데이터 백업 및 복원

다음 명령으로 백업을 만듭니다.

npm run backup

백업에는 학습 데이터, 네이티브 대화 기록 및 개인화 파일이 포함되지만 자격 증명은 제외됩니다. SQLite 파일과 관련 디렉터리를 함께 보관하세요.

개인화 백업에는 TUTOR.md, USER.md, 메모리 및 워크스페이스 식별자 마커가 들어 있는 일치하는 .workspace 디렉터리도 포함됩니다. 저장소에는 .env, 자격 증명, 백업 또는 개인 학습 데이터가 포함되지 않습니다.

백업을 복원하려면 Ari를 중지하고 SQLite 파일, 있는 경우 해당 .codex 관련 디렉터리 및 .workspace 콘텐츠를 원래 위치로 복원합니다. 워크스페이스 위치는 데이터베이스에 저장되므로 워크스페이스 식별자 마커를 보존하세요.

백업 명령에서 메모가 기록된 리비전과 다르다고 보고하면 설정을 열어 해당 편집 내용을 새로 고친 다음 백업을 다시 시도하세요.

개발 명령

개발 환경에서는 다음 명령으로 UI를 시작합니다.

npm run dev

개발 UI는 포트 5173에서 실행됩니다. 다음 명령으로 테스트 모음을 실행합니다.

npm test

다음 명령으로 프로덕션 빌드를 만듭니다.

npm run build

브랜드 및 로고 지침은 design/README.md에서 확인할 수 있습니다.

결론

Ari는 손글씨로 문제를 푸는 방식과 학습 계획을 세우고, 질문에 답하고, 제출한 과제를 채점하며, 성찰과 저장된 학습자 맥락을 통해 적응할 수 있는 AI 튜터를 결합합니다. Node.js, Git, FFmpeg, Codex를 구성하면 튜터를 로컬에서 실행하고 종이, 카메라, 안내형 연습을 중심으로 학습 워크플로를 구축할 수 있습니다.