Ari 的功能
Ari 是一款本地 AI 导师，专为使用纸笔学习而设计。你可以与 Ari 讨论某个主题，获取课程体系或单独的课程，在纸上完成练习，学习过程中随时提问，并提交完成的作业进行批改。
Ari 尤其适合数学和物理等科目，因为手动解题有助于加深学习。由于 Ari 在本地运行，它可以使用你本地的 Codex 登录信息和订阅额度，无需 API 密钥。
学习流程
- 打开与 Ari 对话，说明你想学习的内容。
- 讨论建议的学习大纲，并通过对话进行调整。
- 选择创建课程或创建课程体系。
- 打开学习桌面，在纸上完成练习。
- 需要帮助时随时提问。
- 准备好后提交作业进行批改。
- 保存学习反思，让 Ari 根据你的进度进行调整。
例如，你可以这样提问：“从零开始教我摄影，每次学习 20 分钟。” 新学习者会先进行简短对话，以建立背景信息。
前置要求
要在本地运行 Ari，请安装以下软件：
- Node.js 24 或更高版本
- Git
- FFmpeg
- ChatGPT 账户
内置摄像头桥接功能仅适用于 Mac。使用浏览器摄像头和上传照片不需要摄像头桥接功能。
安装并运行 Ari
克隆代码仓库并安装依赖：
git clone https://github.com/nichochar/ari.git
cd ari
npm ci全局安装指定版本的 Codex CLI：
npm install -g @openai/codex@0.163.0配置 Codex 将凭据存储在本地，然后通过浏览器登录：
codex -c 'cli_auth_credentials_store="file"' login完成登录后，Ari 就可以使用本地 Codex 登录信息和你的订阅额度。此设置不需要 API 密钥。
创建环境文件、构建应用并启动：
cp .env.example .env
npm run build
npm start在浏览器中打开 http://127.0.0.1:3001。
配置模型
Ari 的模型可在 .env 中配置。请确保你的账户有权使用所选模型。如果配置的模型对你的账户不可用，请先选择账户支持的模型，再使用 Ari。
使用摄像头和照片
将摄像头放在纸张上方，Ari 就能看到你书写的内容。内置摄像头桥接功能适用于 Mac；使用浏览器摄像头和上传照片则不需要该功能。
实时摄像头预览会保留在本地。当你主动提交作业时，提交的照片和相关学习背景信息会发送给 OpenAI，用于提供辅导。
个性化设置 Ari
Ari 在 ~/.ari/workspace/ 中使用两个核心个性化文件：
TUTOR.md定义 Ari 的教学风格和个性。USER.md存储学习者的信息。
memories/ 目录包含详细的笔记。Ari 每次交互都会读取这两个核心文件，并在需要时检索其他笔记。这些文件会自动更新，但你也可以直接编辑，或通过与 Ari 聊天来修改它们。
使用“设置”编辑或恢复核心文档、浏览记忆并管理个性化设置。现有的学习者笔记和反思会自动导入。
单独预览入门流程
如果不想重置现有进度，可以运行以下命令，在一个独立的新学习者环境中测试入门体验：
npm run onboarding此预览运行在端口 3002。使用以下命令停止：
PORT=3002 npm run stop了解本地数据
聊天记录、学习进度、上传的材料和提交的照片会保存在计算机的 .local/ 目录下，该目录会被 Git 忽略。个性化数据保存在 ~/.ari/workspace/ 下。
Ari 是一款单用户本地应用。请将其保持在 localhost 上运行。虽然实时摄像头预览会保留在本地，但主动提交的作业和相关学习背景信息会发送给 OpenAI，用于提供辅导。
备份和恢复学习数据
使用以下命令创建备份：
npm run backup备份包括学习数据、原生对话历史和个性化文件，但不包括凭据。请将 SQLite 文件及其配套目录放在一起。
个性化备份还包括匹配的 .workspace 目录，其中包含 TUTOR.md、USER.md、记忆文件和工作区身份标记。代码仓库不包含 .env、凭据、备份或个人学习数据。
要恢复备份，请停止 Ari，并将 SQLite 文件、（如果存在）其 .codex 配套目录以及 .workspace 内容恢复到原始位置。工作区位置保存在数据库中，因此请保留工作区身份标记。
如果备份命令报告笔记与记录的修订版本不一致，请打开“设置”刷新这些编辑内容，然后再次尝试备份。
开发命令
进行开发时，使用以下命令启动 UI：
npm run dev开发版 UI 运行在端口 5173。使用以下命令运行测试套件：
npm test使用以下命令创建生产构建：
npm run build品牌和徽标指南位于 design/README.md。
结语
Ari 将手写解题与 AI 家教相结合，可制定学习计划、回答问题、批改提交的作业，并通过反思和保存的学习者上下文不断调整。配置好 Node.js、Git、FFmpeg 和 Codex 后，你可以在本地运行这款家教，并围绕纸张、相机和引导式练习构建学习流程。