Lyn-77/ProMentor
ProMentor 是一个 AI Coding Agent Skill。装上它，你的 AI 编程助手立刻化身为导师——扫描项目架构、生成阶梯式 Chapter、带你手写核心逻辑、自动判题、AI Code Review。
安装Install
dsh plugin --profile web add github:Lyn-77/ProMentor把 Lyn-77/ProMentor 加入你的 DSH 配置（web profile）即可启用。
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ProMentor
把任意开源项目转成 MIT 风格的动手工程课程 在实践中学习
ProMentor 是一个 AI Coding Agent Skill。装上它，你的 AI 编程助手立刻化身为导师——扫描项目架构、生成阶梯式 Chapter、带你手写核心逻辑、自动判题、AI Code Review。
学的不是算法题，是一个真实系统的架构设计能力。
安装
DSH Web GUI 内置 Dashboard（非DeepSeek Harness不需要看）
只有 DSH 需要本小节：它的 Dashboard 是 GUI 内置插件（Codex / Claude Code 等其他 Agent 的技能包自带静态网页，跳过本小节）。插件预构建产物随 Release 包 分发，仓库本身不含构建产物。
安装（一条命令）
# 方式 A（推荐）：下载 Release 的 promentor.zip 并解压
cd <解压目录>/promentor
bash dsh-plugin/install.sh
# 方式 B（源码）：clone 本仓库后先 make build
cd /path/to/ProMentor
bash dsh-plugin/install.sh
- 卸载：
bash dsh-plugin/uninstall.sh
从release下载zip
前往 Releases 下载最新
promentor.zip解压后把
promentor/放到.{YourAgent}/skills/
使用
在 DSH（DeepSeek Harness）、Codex、Claude Code 等支持 /promentor 命令的 AI 编程助手中打开你的项目，然后：
1. 生成课程
/promentor init
AI 自动扫描你的项目，分析架构，生成课程大纲。你确认后，逐 Chapter 生成讲义、Lab、行为测试。
2. 学习
/promentor learn ch01
AI 讲解讲义、带你读标注过的源码、引导你手写核心逻辑。
3. 测试
/promentor test
AI 运行行为测试，告诉你哪些通过了、哪些失败了、为什么。
4. 获取提示
/promentor hint
AI 读了你的代码和测试结果，给你针对当前错误的、分层的提示。从方向到思路，不直接给答案。
5. 提交
/promentor submit
全量测试 + 锁定成绩。代码保存到提交历史。
6. AI Code Review
/promentor review
AI 对比你的实现 vs 原始源码，解释设计决策、"为什么这样做"、你可以如何改进。
7. 查看进度
/promentor # 课程面板
/promentor progress # 详细进度
8. 查看仪表盘（网页 Dashboard）
/promentor dashboard
DSH Web GUI 内置面板（推荐）：点击会话输入框上方的 ProMentor 按钮，
面板跟随当前会话的工作目录，直接读取 .promentor/ 课程数据——无需任何本地服务。
安装教程见上方 ① DSH Web GUI 内置 Dashboard（一条命令 bash dsh-plugin/install.sh）。
独立仪表盘（备用，供 Codex / Claude Code 等）：自动读取 .promentor/ 下生成的课程数据，浏览器网页与 Agent 对话双通道查看。
功能
- 主页概览：总体完成度、当前学习章节、已完成/学习中/未开始统计、每章状态/分数/尝试次数、内容完整性警告
- 章节独立页面：
/dashboard/chapters/<chapter_id>/直达任意章节，可刷新、可分享 - 左侧边栏：一键切换讲义（Lecture）与源码导读（Source）
- 主题切换：右上角按钮在浅色/深色模式间切换
- Markdown 增强渲染：代码语法高亮、Mermaid 图、数学公式、CJK 排版（Streamdown）
自动启动
/promentor init 结束与 /promentor learn <ch> 开始时，会提示打开 GUI 内置面板
（插件未安装时自动启动独立仪表盘并输出访问地址）。
架构
- DSH 插件模式：host 数据网关（
packages/host/promentor）+ GUI 面板 （packages/client/ui-promentor），位于 deepseek-harness 仓库，本仓库dsh-plugin/目录负责注册（install.sh/uninstall.sh） - 独立服务模式（备用）：全局单进程，重复启动复用已有进程；网页只存在于技能包
dashboard/内，不复制到项目目录；服务启动时读取项目根目录的.promentor/数据
使用方式（备用模式）：
cd /path/to/project
python3 <promentor-skill>/scripts/serve.py # 启动并打开浏览器
python3 <promentor-skill>/scripts/serve.py status # 查看运行进程
python3 <promentor-skill>/scripts/serve.py stop # 停止
命令速查
| 命令 | 说明 |
|---|---|
/promentor init |
分析项目，生成课程 |
/promentor |
课程面板（目录 + 进度） |
/promentor learn <ch> |
进入指定 Chapter 学习 |
/promentor test |
运行行为测试 |
/promentor hint |
动态生成分层提示 |
/promentor submit |
正式提交，锁定成绩 |
/promentor review |
对比实现 vs 原始源码 |
/promentor progress |
查看总进度 |
/promentor dashboard |
课程仪表盘（完成度 + 当前学习 + 内容完整性） |
学习模型
Learn Concept （AI 讲解讲义）
↓
Read Source Code （AI 带你读标注过的源码）
↓
Implement Lab （手写核心逻辑）
↓
Run Tests （/promentor test）
↓
Submit & Review （/promentor submit → /promentor review）
↓
Master System Design
为什么是 ProMentor
- 比直接读源码有路线：不是随机跳转，是有依赖关系的阶梯式学习路径
- 比视频课深入：不是看别人写代码，是自己亲手实现核心逻辑
- 比博客系统化：不是碎片化知识点，是完整理解一个系统的设计哲学
- AI 原生：课程由 AI 生成、AI 讲解、AI 判题、AI Review。零内容生产成本。
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