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Glama

ROLLDEEP

你真正的问题不是课程大纲,而是选择。

一个免费的本地学习实验室。按下 ROLL。你将获得一个主题、一个好奇心问题,以及一段 25–60 分钟的时间窗口。想怎么学都行。录一段视频证明你真的完成了它。这个主题再也不会出现。

无需账号。无需云。MIT 许可。像 Jupyter 一样运行在你自己的电脑上。

ROLLDEEP — 按下 ROLL,获得一个主题,完成学习

观看 20 秒演示

为什么会有这个

学习应用卖的是选择:仪表盘、播放列表、“从上次离开的地方继续”。这就是你打开 Notion、挑一个简单章节,或者什么都挑不出来的原因。

ROLLDEEP 卖的恰恰相反。SIM 的正确方式是:ROLL 按钮就是产品。你可以重 roll 几次,然后接受一个,然后完成。

Related MCP server: Executive Cortex MCP

适用人群

  • 有真实课程大纲,却一直在计划而不是开始的学生;

  • 想要一段无法回避的深度工作块,而不是一个待办清单的人;

  • 需要“我确实学习过”的人——完成必须提供视频证据。

一条命令行启动

git clone https://github.com/dev-the-dev-while-deving/rolldeep-lab.git
cd rolldeep-lab
npm install
npm rebuild better-sqlite3
npm link
rolldeep

以上命令会在 http://127.0.0.1:3210 打开实验室。和 jupyter lab 的思路一样。别名:rolldeep lab、rolldeep notebook。

如果没有全局链接,可以用 npx rolldeep。

运行数据保存在 ~/.rolldeep/ 目录(环境变量 ROLLDEEP_HOME 可覆盖)。主题池就是本仓库中的 content/units/*.json 文件。

内置 CS2000 的“设计分析与算法”主题池。每个 content/units/*.json 文件就是一份独立的课程大纲。你可以在实验室下拉菜单中选择并切换主题。每次的 roll、主题池和完成情况都会按课程分开。

把另一份课程大纲放到 content/syllabi/ 目录中,然后让小程序(或真人)写一份新的 unit 文件。之后你就能在这个下拉菜单中看到。

一次会话到底如何进行的

  1. 从下拉菜单选中一门课程大纲,点击 ROLL ——该课程下最多可以重新ROLL5 次。你会看到当前卡片和之前 3 个。接受 1。

  2. 用你自己的方式学习。拍一段短视频,证明你真的做了。

  3. 用这个证明视频的 URL 完成。它只属于你。永远消失。

每张卡片都会显示 主题名称、好奇心问题、难度星级(1–5 多),以及一个时间窗口。界面中不会出现“如何学习”提示语。你已经知道怎么学,你只需要一条不让你往下滑落的路。

规则

  • 每个会话最多重掷 5 次;只有当前卡加上前面 3 张可见

  • 选定一张,然后用真实视频完成

  • 已完成的主题会从该课程大纲中永久移除

  • 同时支持多份课程大纲;下拉菜单或 rolldeep use 切换课程,不会混淆数据

  • 主题名称和好奇心问题都展示出来

  • 仅本地运行——你的数据永远不会离开自己的机器

免费, 是有意为之

Rolldeep 是免费软件(MIT)。无注册、无统计、无“高级”付费挡板。你可以 fork 它,放入你自己的课程大纲,并保持这个习惯。

如果你需要更多主题,就加 JSON;如果你希望一个 AI 智能体来操作,它的外部编程接口是一等公民。

For any AI model

同样的实验室,三种接入方式:

路径

说明

文件

编辑 content/units/*.json,然后运行 rolldeep sync

CLI

rolldeep syllabi / use / status / roll / choose / complete

MCP

rolldeep mcp —— 或者从 .mcp.json 中直接添加服务器

rolldeep syllabi
rolldeep use --title "Course name"
rolldeep status
rolldeep roll
rolldeep choose --id <id>
rolldeep complete --id <id> --url https://...
rolldeep sync

提交大模型:

grok mcp add rolldeep -- npx tsx mcp/server.ts

Claude Code / Cursor:这个仓库已经自带了 .mcp.json。

阅读 SKILL.md 和 AGENTS.md。不要再生成类似 “What is X?” 的伪造问句。把真正的内容写进 JSON 文件。

许可协议

MIT

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Gamifies software development by allowing agents to create quests, track progress, validate work, and claim XP, all stored locally.
    -
  • -
    license
    Not graded
    quality
    Not graded
    maintenance
    Enables local task planning and execution with DAG-based plans, multiple reasoning methods, and persistence for AI agents.
    -
  • F
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Enables AI agents to develop within a local project workspace by reading and modifying files, running commands and tests, checking Git state, and persisting progress as history sessions that can be restored in later conversations.
    -
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI agents to index and search local skill libraries, persist and resume task checkpoints, and run validated workflow plans with controlled approval and write permissions.
    MIT