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MindTrain

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  • License — License: MIT
  • Description — Repository has a description
  • Active repo — Last push 0 days ago
  • Low visibility — Only 5 GitHub stars
Code Gecti
  • Code scan — Scanned 12 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Gecti
  • Permissions — No dangerous permissions requested

Bu listing icin henuz AI raporu yok.

SUMMARY

AI-driven knowledge training platform with pluggable schedulers, Codex Skill integration, and optional Anki/FSRS support.

README.md

MindTrain 图标

MindTrain

你的私人 AI 知识训练场：边问、边练、边复习，把一次对话变成长期记忆。

在线演示 · 快速开始 · Codex Plugin · 部署与运维

CI MIT License Java 21 Spring Boot 3.5

MindTrain 是一个面向 Codex 和其他 AI 客户端的开源知识训练平台。你可以像普通聊天一样随时追问、质疑和索要提示；MindTrain 在后台负责题库、精确判分、学习记录和抗遗忘调度。

  • 对话不中断：遇到不懂的概念直接问，当前题目不会被误判为已作答。
  • 数据归自己：单用户私有部署，题库和学习历史保存在自己的 PostgreSQL 中。
  • 真正形成闭环：复习旧题、按需生成新题、记录错误，并控制每天的新题与到期积压。

MindTrain 核心不绑定具体知识领域；每个私有实例可以独立管理自己的领域、知识点和题库。

使用预览

如何工作

MindTrain 内部架构

  • Training Core 是题目、会话、作答、复习状态和配置的权威数据源。
  • Trainer MCP 只调用 Core API，不直接访问数据库。
  • Skill 负责教学和工具编排，不保存业务数据。
  • AI 临时题会先校验并入库再展示；作答前可拒绝并物理删除，作答后转为普通复习题。

设计决策和数据边界见概要设计。

训练流程

MindTrain 训练流程

一次训练并不是简单的“显示答案”：调度器先根据到期状态和新题额度选题；用户可以在提交前无限追问；只有明确提交选项后，Core 才会精确判分并追加学习记录。题库不足时，Core 会返回结构化生成要求，由 Codex 生成、Core 校验入库后再展示。

每轮题量、复习与新题配额、积压暂停规则和 AI 临时题有效期均由数据库配置控制，可在 Web 管理页调整。

在 Codex 中训练、追问和复习

MindTrain Codex 对话式训练示例

在线演示：https://mindtrain.jianyutan.com/（可公开查看示例统计；训练需要连接自己的私有实例）

为什么使用 MindTrain

能力 你得到什么
对话式 AI 教练 在同一题中追问概念、索要提示、质疑答案，再继续作答
确定性判分 单选和多选按选项集合精确判分，不让模型“凭感觉”决定分数
抗遗忘调度 默认平衡复习题和新题；积压过高时自动暂停新题
AI 补题 题库不足时由 Codex 按指定知识点、题型和难度生成并校验新题
私有数据 Core 是唯一权威数据源；Skill 无状态，仓库不承载运行数据
Web + Codex Web 用于看板、旧题复习和配置；Codex 用于完整的 AI 教练体验

当前可用：Training Core、Trainer MCP、MindTrain Web、Codex Plugin 和加权调度。Anki / FSRS Provider 尚在规划中。

5 分钟开始使用

前置条件

  • Git
  • Docker 与 Docker Compose
  • Codex CLI 或 Codex App（使用 AI 教练时需要）

1. 下载并配置

git clone https://github.com/shigella520/MindTrain.git
cd MindTrain/deploy/core-only
cp .env.example .env

编辑 .env，至少替换下面两项：

POSTGRES_PASSWORD=请替换为随机数据库密码
MINDTRAIN_BOOTSTRAP_TOKEN=请替换为随机长令牌

可以使用 openssl rand -hex 32 生成随机值。MINDTRAIN_BOOTSTRAP_TOKEN 同时保护 Codex → Trainer MCP 和 Trainer MCP → Core，请勿提交或公开。

2. 启动 MindTrain

docker compose up -d --build
docker compose ps

等待四个容器健康后访问：

PostgreSQL 不对宿主机开放；Core、MCP 和 Web 默认只监听 127.0.0.1。

3. 安装 Codex Plugin

codex plugin marketplace add shigella520/MindTrain --ref main
codex plugin add mindtrain@mindtrain

安装完成后新建一个 Codex 任务，输入：

$mindtrain 配置我的 MindTrain 实例

按提示提供：

  1. MCP 地址。本机部署使用 http://127.0.0.1:8787/mcp；云端部署使用自己的 HTTPS 地址。
  2. .env 中的 MINDTRAIN_BOOTSTRAP_TOKEN。

配置只保存在本机用户配置目录，不进入项目仓库。完整安装、升级和故障排查见 Codex Plugin 部署。

4. 开始第一次训练

新建一个任务并输入：

$mindtrain 开始训练

你可以在任何一道题中直接问：

这个概念具体是什么？
为什么 B 不对？
先给我一个提示，不要公布答案。
这道题不适合当前主题，换一道。

只有明确提交选项时才会产生 Attempt；普通追问不会消耗题目。

云端私有部署

MindTrain 面向单用户私有部署。推荐只通过反向代理公开 Web 和 Trainer MCP：

https://mindtrain.example.com/     -> http://127.0.0.1:4173/
https://mindtrain.example.com/mcp -> http://127.0.0.1:8787/mcp

云端 MCP 必须使用 HTTPS 和 Bearer Token。不要公开 PostgreSQL，也没有必要把 Core 端口暴露到公网。

Nginx/Caddy/Cloudflare Tunnel、健康检查、备份恢复、升级和完整配置说明见部署与运维。

常用操作

# 查看状态和日志
cd deploy/core-only
docker compose ps
docker compose logs -f trainer-core trainer-mcp web

# 停止服务但保留数据
docker compose down

# 更新当前源码并重建
git pull
docker compose up -d --build

训练题量、新题额度、积压阈值、临时题有效期和报表时区可在 Web 的“管理 → 训练配置”中修改，不需要重启服务。

文档导航

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查看 Skill 工作流 MindTrain Plugin Skill

路线图

  • 扩充领域无关 Knowledge Pack 和内容管理能力。
  • 完善 Web 题库治理、近期会话和训练洞察。
  • 接入 Anki Bridge 与 FSRS Scheduler Provider。
  • 增加备份恢复、导入导出和多用户能力。

欢迎通过 Issue 提交使用反馈、题目质量问题和新的知识领域建议。

许可证

MindTrain 使用 MIT License 开源，可自由使用、修改、分发和商用，但需保留原始版权声明和许可证文本。

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