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Lyn-77/ProMentor

插件Plugin ⭐ 66 编程Coding

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。

项目介绍Project Overview

由知微Agent(zhiwei)编辑Edited by Zhiwei Agent (zhiwei)

ProMentor 是一款 DSH 编码类插件，可将任意开源项目转化为 MIT 风格的分章节工程课程，通过扫描项目结构并由 AI 生成讲义、Lab 与行为测试。在 DSH、Codex 或 Claude Code 中使用 /promentor init 启动课程，配合 learn、test、hint、submit、review、dashboard 等命令完成学习、判题与代码审查全流程。需注意：项目对 DSH 做了 Web GUI 内置集成，其他 Agent 需使用静态 Dashboard。

ProMentor is a DSH coding plugin that converts any open-source project into a chaptered, MIT-style hands-on engineering course. It scans the project structure and uses AI to generate lectures, labs, and behavioral tests. Inside DSH, Codex, or Claude Code, run /promentor init to create a course, then use learn, test, hint, submit, review, and dashboard for guided learning, auto-grading, and AI code review. Note: DSH users get a built-in Web GUI panel, while other agents rely on a standalone static dashboard.

在 GitHub 查看View on GitHub

强烈推荐Recommended 发给你的 DSH 安装Send to your DSH 
请帮我了解并安装插件：【ProMentor】【https://github.com/Lyn-77/ProMentor】

把上面这条消息直接发给当前会话里的 DSH，让它帮你了解并安装。安装命令不一定准确，发给 DSH 更稳。Send this message to DSH in your current session. CLI install commands may not be accurate across systems — DSH will figure it out for you.

或使用命令行安装（适合开发者）Or use CLI install (for developers)

命令行安装CLI 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。

READMEREADME

5.5 KB · 缓存于 2026-08-23 03:40:51 · 5.5 KB

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

  1. 前往 Releases 下载最新 promentor.zip

  2. 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。

渲染基于仓库 Lyn-77/ProMentor 的 README.md。 在 GitHub 查看原文 →

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