# DeepTutor: लाइफलॉन्ग व्यक्तिगत ट्यूटरिंग

[![Python 3.11+](https://img.shields.io/badge/Python-3.11%2B-3776AB?style=flat-square&logo=python&logoColor=white)](https://www.python.org/downloads/) [![Next.js 16](https://img.shields.io/badge/Next.js-16-000000?style=flat-square&logo=next.js&logoColor=white)](https://nextjs.org/) [![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue?style=flat-square)](../../LICENSE) [![GitHub release](https://img.shields.io/github/v/release/HKUDS/DeepTutor?style=flat-square&color=brightgreen)](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases) [![arXiv](https://img.shields.io/badge/arXiv-2604.26962-b31b1b?style=flat-square&logo=arxiv&logoColor=white)](https://arxiv.org/abs/2604.26962) [![Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Community-5865F2?style=flat-square&logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/eRsjPgMU4t) [![Feishu](https://img.shields.io/badge/Feishu-Group-00D4AA?style=flat-square&logo=feishu&logoColor=white)](../../Communication.md) [![WeChat](https://img.shields.io/badge/WeChat-Group-07C160?style=flat-square&logo=wechat&logoColor=white)](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/issues/78) [विशेषताएं](#-मुख्य-विशेषताएं) · [शुरू करें](#-शुरू-करें) · [एक्सप्लोर करें](#-deeptutor-को-एक्सप्लोर-करें) · [CLI](#️-deeptutor-cli--एजेंट-नेटिव-इंटरफेस) · [इकोसिस्टम](#-इकोसिस्टम--eduhub-और-skills-community) · [समुदाय](#-समुदाय)

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Option 1 — PyPI से Install करें · पूरा local Web app + CLI, clone की जरूरत नहीं

पूरा local Web app + CLI, clone की जरूरत नहीं। **Python 3.11+** और PATH पर **Node.js 20+** runtime चाहिए (`deeptutor start` packaged Next.js standalone server को spawn करता है)। ```bash mkdir -p my-deeptutor && cd my-deeptutor pip install -U deeptutor deeptutor init # ports + LLM provider + optional embedding के लिए prompt करता है deeptutor start # backend + frontend शुरू करता है; terminal खुला रखें ``` `deeptutor init` backend port (default `8001`), frontend port (default `3782`), LLM provider / base URL / API key / model, और Knowledge Base / RAG के लिए optional embedding provider के लिए prompt करता है। `deeptutor start` के बाद, terminal में print किया गया frontend URL खोलें — default रूप से [http://127.0.0.1:3782](http://127.0.0.1:3782)। backend और frontend दोनों को रोकने के लिए उस terminal में `Ctrl+C` दबाएं। Quick trial के लिए `deeptutor init` छोड़ना ठीक है; app default ports और empty model settings के साथ boot होगा, उन्हें बाद में **Settings → Models** में configure करें।

Option 2 — Source से Install करें · checkout के विरुद्ध develop करें

Checkout के विरुद्ध development के लिए। CI और Docker से match करने के लिए **Python 3.11+** और **Node.js 22 LTS** उपयोग करें। ```bash git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git cd DeepTutor # एक venv बनाएं (macOS/Linux). Windows PowerShell: # py -3.11 -m venv .venv ; .\.venv\Scripts\Activate.ps1 python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate python -m pip install --upgrade pip # Backend + frontend deps install करें python -m pip install -e . ( cd web && npm ci --legacy-peer-deps ) deeptutor init deeptutor start ``` Source installs local `web/` directory के विरुद्ध Next.js को dev mode में run करते हैं; बाकी सब (config layout, ports, `Ctrl+C` से stop) Option 1 से match करता है।

Conda environment (venv की बजाय)

```bash conda create -n deeptutor python=3.11 conda activate deeptutor python -m pip install --upgrade pip ```

वैकल्पिक install extras — dev / partners / matrix / math-animator

```bash pip install -e ".[dev]" # tests/lint tools pip install -e ".[partners]" # Partner IM channel SDKs + MCP client pip install -e ".[matrix]" # E2EE/libolm के बिना Matrix channel pip install -e ".[matrix-e2e]" # Matrix E2EE; libolm चाहिए pip install -e ".[math-animator]" # Manim addon; LaTeX/ffmpeg/system libs चाहिए ```

Frontend dependency tweaks और dev-server troubleshooting

**Frontend dependencies बदलना:** `web/package-lock.json` refresh करने के लिए `npm install --legacy-peer-deps` run करें, फिर `web/package.json` और `web/package-lock.json` दोनों को commit करें। **Stuck dev server:** अगर `deeptutor start` एक existing frontend report करता है जो respond नहीं कर रहा, तो उस PID को stop करें जो वह print करता है। अगर कोई Next.js process actually नहीं चल रही, तो lock files stale हैं — उन्हें remove करें और retry करें: ```bash rm -f web/.next/dev/lock web/.next/lock deeptutor start ```

Option 3 — Docker · एक self-contained container

पूरे Web app के लिए एक container। GitHub Container Registry पर images: - `ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest` — stable release - `ghcr.io/hkuds/deeptutor:pre` — pre-release, जब उपलब्ध हो > podman/rootless/read-only-rootfs deployments और पूरे per-installation guide के लिए [CONTAINERIZATION.md](../../CONTAINERIZATION.md) देखें। ```bash docker run --rm --name deeptutor \ -p 127.0.0.1:3782:3782 \ -v deeptutor-data:/app/data \ ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest ``` > **केवल `3782` publish करना जरूरी है।** Browser exclusively frontend origin से बात करता है; Next.js middleware (`web/proxy.ts`) **container के अंदर** `/api/*` और `/ws/*` को FastAPI backend पर forward करता है। `8001` publish करना (`-p 127.0.0.1:8001:8001`) optional है — केवल curl या scripts से API directly hit करने के लिए उपयोगी। [http://127.0.0.1:3782](http://127.0.0.1:3782) खोलें। Container पहले boot पर `/app/data/user/settings/*.json` बनाता है; Web Settings page से model providers configure करें। Config, API keys, logs, workspace files, memory, और knowledge bases `deeptutor-data` volume में persist करते हैं। - **अलग host ports:** प्रत्येक `-p host:container` mapping के left side को बदलें (जैसे `-p 127.0.0.1:8088:3782`)। अगर आप `/app/data/user/settings/system.json` में container-side ports बदलते हैं, तो restart करें और match करने के लिए प्रत्येक mapping के right side को update करें। - **Detached:** `-d` add करें, फिर follow करने के लिए `docker logs -f deeptutor`, stop करने के लिए `docker stop deeptutor`, नाम reuse करने से पहले `docker rm deeptutor`। `deeptutor-data` volume आपकी settings और workspace को restarts के पार रखता है। **Remote Docker / reverse proxy:** browser केवल frontend origin (`:3782`) से बात करता है; in-container Next.js middleware `/api/*` और `/ws/*` को backend server-side पर forward करता है। सामान्य single-container case के लिए API base configure करने की जरूरत नहीं — बस अपना reverse proxy / TLS terminator `:3782` पर point करें। **Split deployment** (backend अलग container/host में) के लिए ही API base चाहिए: `data/user/settings/system.json` में `next_public_api_base` को वह in-network address set करें जो frontend server backend तक पहुंचने के लिए उपयोग करता है (यह server-side read होता है, browser को कभी नहीं भेजा जाता)। ```json { "next_public_api_base": "http://backend:8001" } ``` `next_public_api_base_external` (और इसका alias `public_api_base`) lower-precedence fallbacks के रूप में accept किए जाते हैं। CORS frontend **origins** उपयोग करता है, API URLs नहीं। Auth disabled होने पर, DeepTutor default रूप से normal HTTP/HTTPS browser origins permit करता है। Auth enabled होने पर, exact frontend origins add करें: ```json { "cors_origins": ["https://deeptutor.example.com"] } ```

Host पर Ollama / LM Studio / llama.cpp / vLLM / Lemonade से Connect करना

Docker के अंदर, `localhost` container itself है, आपका host machine नहीं। Host पर चल रहे model service तक पहुंचने के लिए, host gateway उपयोग करें (recommended): ```bash docker run --rm --name deeptutor \ -p 127.0.0.1:3782:3782 -p 127.0.0.1:8001:8001 \ --add-host=host.docker.internal:host-gateway \ -v deeptutor-data:/app/data \ ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest ``` फिर **Settings → Models** में, provider Base URL को `host.docker.internal` पर point करें: - Ollama LLM: `http://host.docker.internal:11434/v1` - Ollama embedding: `http://host.docker.internal:11434/api/embed` - LM Studio: `http://host.docker.internal:1234/v1` - llama.cpp: `http://host.docker.internal:8080/v1` - Lemonade: `http://host.docker.internal:13305/api/v1` Docker Desktop (macOS/Windows) आमतौर पर `--add-host` के बिना `host.docker.internal` resolve करता है। Linux पर, यह flag modern Docker Engine पर वह hostname बनाने का portable तरीका है। **Linux alternative — host networking:** `--network=host` add करें और `-p` flags हटाएं। Container host network directly share करता है, इसलिए [http://127.0.0.1:3782](http://127.0.0.1:3782) (या `system.json` में `frontend_port`) खोलें, और host services को normal localhost URLs जैसे `http://127.0.0.1:11434/v1` से reach किया जा सकता है। ध्यान दें कि host networking container ports को host पर directly expose करता है और existing services से conflict हो सकता है — उन्हें loopback पर रखने के लिए `BACKEND_HOST=127.0.0.1` और `FRONTEND_HOST=127.0.0.1` set करें ([CONTAINERIZATION.md](../../CONTAINERIZATION.md) देखें)।

Option 4 — केवल CLI · कोई Web UI नहीं, source checkout से

जब आपको Web UI की जरूरत न हो। CLI-only package PyPI से नहीं, source checkout से install होता है। ```bash git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git cd DeepTutor # एक venv बनाएं (macOS/Linux). Windows PowerShell: # py -3.11 -m venv .venv-cli ; .\.venv-cli\Scripts\Activate.ps1 python3 -m venv .venv-cli && source .venv-cli/bin/activate python -m pip install --upgrade pip python -m pip install -e ./packaging/deeptutor-cli deeptutor init --cli deeptutor chat ``` `deeptutor init --cli` पूरे app के समान `data/user/settings/` layout share करता है लेकिन backend/frontend port prompts skip करता है और embeddings को **off** default करता है (अगर आप `deeptutor kb …` या RAG tools उपयोग करने की योजना रखते हैं तो `Yes` चुनें)। यह फिर भी एक complete runtime layout (`system.json`, `auth.json`, `integrations.json`, `model_catalog.json`, `main.yaml`, `agents.yaml`) लिखता है और active LLM provider और model के लिए prompt करता है।

सामान्य commands

```bash deeptutor chat # interactive REPL deeptutor chat --capability deep_solve --tool rag --kb my-kb deeptutor run chat "Explain Fourier transform" deeptutor run deep_solve "Solve x^2 = 4" --tool rag --kb my-kb deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf deeptutor memory show deeptutor config show ```

Local `deeptutor-cli` install में कोई Web assets या server dependencies नहीं हैं। Source checkout को आसपास रखें — editable install उस पर point करता है। बाद में Web app add करने के लिए, PyPI package (Option 1) install करें और same workspace से `deeptutor init` + `deeptutor start` run करें।

Code Execution Sandbox (office skills) · docx / pdf / pptx / xlsx के लिए model-generated code run करना

Built-in office skills — **docx / pdf / pptx / xlsx** — model द्वारा एक short Python script (`python-docx`, `reportlab`, `openpyxl`, …) लिखकर, इसे `exec` / `code_execution` tools के जरिए run करके, और download URL वापस करके काम करती हैं। वे tools तब mount होते हैं जब एक sandbox backend active होता है, जो **default रूप से** हर deployment shape में होता है: - **Local (Option 1 / 2) और Docker (Option 3, single container):** एक restricted subprocess sandbox model का code run करता है (locally host पर, या Docker के नीचे container के अंदर — container itself एक isolation boundary है)। - **docker-compose:** इसके बजाय `DEEPTUTOR_SANDBOX_RUNNER_URL` के जरिए एक hardened, least-privileged **runner sidecar** (`Dockerfile.runner`) पर route किया जाता है — सबसे मजबूत posture, और automatically preferred जब present हो। Subprocess sandbox `data/user/settings/system.json` में `sandbox_allow_subprocess` setting द्वारा controlled होता है (default `true`)। अपने host पर model-generated code run करना एक real trust decision है — host-side execution को disable करने के लिए इसे `false` set करें (या `DEEPTUTOR_SANDBOX_ALLOW_SUBPROCESS=0` export करें), office skills की files produce करने की क्षमता खोने की कीमत पर।

Configuration reference — data/user/settings/ के नीचे config files (JSON/YAML)

`data/user/settings/` के नीचे सब कुछ plain JSON/YAML है। Browser में **Settings** page recommended editor है। | File | उद्देश्य | |:---|:---| | `model_catalog.json` | LLM, embedding, और search provider profiles; API keys; active models | | `system.json` | Backend/frontend ports, public API base, CORS, SSL verification, attachment directory | | `auth.json` | Optional auth toggle, username, password hash, token/cookie settings | | `integrations.json` | Optional PocketBase और sidecar integration settings | | `interface.json` | UI language / theme / sidebar preferences | | `main.yaml` | Runtime behavior defaults और path injection | | `agents.yaml` | Capability/tool temperature और token settings | Project-root `.env` application config file के रूप में **नहीं** पढ़ा जाता। Minimal model setup के लिए, **Settings → Models** खोलें, एक LLM profile (Base URL / API key / model name) add करें, और save करें। Embedding profile केवल तभी add करें जब आप Knowledge Base / RAG features उपयोग करने की योजना रखते हों।

## 📖 DeepTutor को एक्सप्लोर करें दैनिक उपयोग की मुख्य surfaces से शुरू करें: Chat, Partners, My Agents, Co-Writer, Book, Knowledge Center, Learning Space, Memory, और Settings। फिर tour साझा, isolated workspaces के लिए Multi-User deployments को cover करता है।

DeepTutor home — sidebar में हर surface के साथ Chat workspace

🏗️ System architecture

💬 Chat — वह Agent Loop जो आप Actually उपयोग करते हैं

Chat default capability है और जहां से अधिकांश काम शुरू होता है। एक single thread normally बात कर सकता है, tools call कर सकता है, selected knowledge bases में खुद को ground कर सकता है, attachments पढ़ सकता है, images generate कर सकता है, subagents से consult कर सकता है, notebook records लिख सकता है, और turns के पार same context के साथ जारी रह सकता है।

Loop जानबूझकर simple है: model rounds में सोचता है, जब उपयोगी हो tools call करता है, results observe करता है, और tool-free message के साथ finish करता है। `ask_user` special है — guess करने की बजाय, agent turn pause कर सकता है, एक structured clarifying question पूछ सकता है, और आपके जवाब देने के बाद resume कर सकता है।

User-toggleable tools हैं `brainstorm`, `web_search`, `paper_search`, `reason`, और `geogebra_analysis` — साथ ही `imagegen` और `videogen` जब आप matching generation model configure करें। Contextual tools जैसे `rag`, `read_source`, `read_memory`, `write_memory`, `read_skill`, `load_tools`, `exec`, `web_fetch`, `ask_user`, `list_notebook`, `write_note`, `github`, और `consult_subagent` तब automatically mount होते हैं जब turn के पास सही context हो। Context दो प्रकार की होती है: **sticky session context** (subagent, knowledge bases, persona, model, voice) composer toolbar पर रहती है और turns के पार persist करती है; **एक-बार references** (files, chat history, books, notebooks, question bank, imported agents) एक single turn के लिए `+` menu से आते हैं। Chat deeper capabilities के लिए launch point भी है: **Quiz** question generation के लिए, **Research** cited reports के लिए, **Visualize** charts / diagrams / animations के लिए, और — *More Capabilities* के नीचे — **Solve** worked reasoning के लिए और **Mastery Path** learning-plan flows के लिए।

🤝 Partner — Same Brain पर Persistent Companions

Partners अपनी soul, model policy, library, memory, और channels वाले persistent companions हैं। वे एक अलग bot engine नहीं हैं: हर inbound web या IM message partner-scoped workspace के अंदर एक normal `ChatOrchestrator` turn बन जाता है। एक partner "एक chat है जिसकी personality और phone number है।"

हर partner के पास एक `SOUL.md`, model selection, channels, tool policy, और assigned library है। Knowledge bases, skills, और notebooks `data/partners//workspace/` में copy होते हैं, इसलिए same RAG, skill, notebook, और memory tools special cases के बिना काम करते हैं। एक partner अपने owner की memory पढ़ता है लेकिन केवल अपनी memory में लिखता है।

प्रत्येक partner के लिए per-partner IM channel configuration

Channel layer schema-driven है और installed extras और configured credentials के आधार पर Feishu, Telegram, Slack, Discord, DingTalk, QQ/NapCat, WeCom, WhatsApp, Zulip, Mattermost, Matrix, Mochat, और Microsoft Teams जैसे IM platforms से connect हो सकती है। एक partner को subagent के रूप में भी connect किया जा सकता है और normal chat turn से consult किया जा सकता है — नीचे **My Agents** देखें।

🧑‍🚀 My Agents — दूसरे Agents को Consult और Import करें

My Agents दूसरे agents को DeepTutor के लिए context बनाता है, और दो अलग काम करता है। **लाइव एजेंट connect करें** — आपकी machine पर Claude Code या Codex CLI, या आपके Partners में से एक — और इसे chat turn के अंदर से consult करें: DeepTutor actually दूसरे agent को *run* करता है और इसके काम को `consult_subagent` tool के जरिए Activity panel में stream करता है। इसे Agent chip से select करें (या `@` type करें), और set करें कि consult कितने rounds ले सकता है।

Claude Code subagent को live consult करना

**पिछली conversations import करें** — अपनी existing Claude Code और Codex history को named, searchable, resumable agents के रूप में bring in करें। Import करने के लिए कौन से days लेने हैं चुनें; refreshing उन्हें re-sync करता है। किसी भी chat turn से imported conversation को `+` → My Agents के जरिए reference करें, और DeepTutor इसे एक third-party transcript के रूप में पढ़ता है — यह उनकी conversation रहती है, DeepTutor की अपनी आवाज नहीं।

✍️ Co-Writer — Selection-Aware Markdown Drafting

Co-Writer reports, tutorials, notes, और long-form learning artifacts के लिए एक split-view Markdown workspace है। Documents autosave होते हैं और live preview render करते हैं (KaTeX math, diagram fences), और जब draft reusable context बन जाए तो notebooks में save किए जा सकते हैं।

इसका defining idea **surgical editing** है: एक span select करें और DeepTutor से rewrite, expand, या shorten करने के लिए कहें। Edit agent change को एक knowledge base या web evidence में ground कर सकता है, अपने tool calls का trace रखता है, और हर change को accept/reject diff के रूप में दिखाता है — इसलिए कुछ भी land नहीं होता जब तक आप approve नहीं करते।

📖 Book — आपकी सामग्री से Living Books

Book selected sources को एक interactive **living book** में बदलता है — एक static PDF नहीं, बल्कि typed blocks से बना एक reading environment। एक book knowledge bases, notebooks, question banks, या chat history से शुरू हो सकती है; creation flow content generate होने से पहले एक chapter outline propose करता है, इसलिए आप blind one-shot output accept करने की बजाय shape review करते हैं।

Book quiz block Book Manim animation block Book interactive widget block

हर chapter typed blocks में compile होती है — text, callouts, quizzes, flash cards, timelines, code, figures, interactive HTML, animations, concept graphs, deep dives, और user notes — और हर page का अपना Page Chat है। Blocks editable हैं: chapter rewrite किए बिना किसी block को insert, move, regenerate, या उसका type switch करें। Maintenance commands जैसे `deeptutor book health` और `deeptutor book refresh-fingerprints` तब detect करने में मदद करते हैं जब source knowledge compiled pages से drift हो गया हो।

📚 Knowledge Center — Multi-Engine RAG Libraries

Knowledge bases RAG के पीछे document collections हैं — वे Chat turns, Co-Writer edits, Book generation, और Partner conversations को ground करते हैं। जो distinctive है वह है **retrieval engines का choice**: **LlamaIndex** (default, local vector + BM25), **PageIndex** (hosted, reasoning retrieval with page-level citations), **GraphRAG** और **LightRAG** (knowledge-graph retrieval), **LightRAG Server** (retrieval एक external LightRAG instance पर offload किया जाता है जिसे आप HTTP पर connect करते हैं), या एक linked **Obsidian** vault जिसे tutor in-place पढ़ता और लिखता है। हर KB एक engine से bound होती है।

KB बनाते समय, आप either **नया create** करते हैं (documents upload करें और fresh index build करें) या **existing link** करते हैं (कहीं और बना index reuse करें, re-index के बिना in-place पढ़ें)। Re-indexing एक नई flat `version-N` directory लिखता है और prior ones रखता है, इसलिए एक working index rebuild के दौरान कभी destroy नहीं होता। एक single document को **error**-state base से भी remove किया जा सकता है — पूरी delete-and-rebuild के बिना parse होने में failed हुई file को drop करना। Document parsing — Text-only, MinerU, Docling, markitdown, या PyMuPDF4LLM — **Settings → Knowledge Base** में choose किया जाता है, local model downloads default रूप से off हैं। CLI lifecycle को `deeptutor kb list`, `info`, `create`, `add`, `search`, `set-default`, और `delete` से mirror करता है।

🌐 Learning Space — Skills, Personas, और Reusable Context

Learning Space library और personalization layer है — वह जगह जहां persist होने वाली चीजें रहती हैं। **Conversations & Materials** में आपका chat history, notebooks, और एक question bank है (हर saved question आपका जवाब, reference answer, और एक explanation रखता है)। **Personalization** में mastery paths, personas (behavior presets जैसे *peer*, *research-assistant*, *teacher*), और skills (`SKILL.md` playbooks जिन्हें model on-demand पढ़ता है) हैं। यहां सब कुछ Chat, Partners, Co-Writer, और Book से reuse किया जा सकता है।

आपको हर skill खुद नहीं लिखनी है — **Import from EduHub** community catalog browse करता है और एक security gate के जरिए directly आपकी library में skill download करता है (देखें [Ecosystem](#-इकोसिस्टम--eduhub-और-skills-community))।

🧠 Memory — Inspectable Personalization

Memory एक file-backed, three-layer system है जिसे आप पढ़, curate, और audit कर सकते हैं — जानबूझकर एक hidden vector store नहीं। **L1** workspace mirror plus एक append-only event trace (`trace//.jsonl`) है; **L2** per-surface curated facts (`L2/.md`) है; **L3** cross-surface synthesis (`L3/.md`) है। क्योंकि L2 L1 cite करता है और L3 L2 cite करता है, आपके profile में कुछ भी unaccountable नहीं है।

Memory Graph पूरा pyramid दिखाता है — L3 synthesis centre में, L2 middle ring में, L1 traces outside में — इसलिए आप किसी भी synthesized claim को उसके पीछे exact raw event तक trace कर सकते हैं। Memory `chat`, `notebook`, `quiz`, `kb`, `book`, partner, और `cowriter` surfaces पर track किया जाता है; consolidator के Update / Audit / Dedup budgets **Settings → Memory** में tune किए जाते हैं।

⚙️ Settings — एक Control Plane

Settings operational control plane है, एक live status strip (Backend, LLM, Embedding, Search) और प्रत्येक area के लिए एक card के साथ: **Appearance** (theme + UI language), **Network** (API base, ports, CORS), **Models** (LLM, Embedding, Search, Text-to-Speech, Speech-to-Text, Image Generation, Video Generation), **Knowledge Base** (document parsing engine), **Chat** (tools, MCP servers, per-capability parameters), **Partners & Agents** (वे subagents जिन्हें आप turn से consult कर सकते हैं), और **Memory** (consolidator के budgets)।

DeepTutor appearance settings and themes

अधिकांश sections एक draft-and-apply flow उपयोग करते हैं, इसलिए आप provider को commit करने से पहले test कर सकते हैं। चार themes box में आते हैं — Default, Cream, Dark, और Glass। Project-root `.env` files जानबूझकर ignored हैं; runtime configuration `data/user/settings/*.json` के नीचे रहती है जब तक कि `DEEPTUTOR_HOME` या `deeptutor start --home` app को कहीं और point न करे।

👥 Multi-User — Shared Deployments · optional auth, isolated per-user workspaces

Authentication **default रूप से बंद** है — DeepTutor single-user चलता है। इसे on करें और एक `data/` tree एक admin workspace, isolated per-user workspaces, और partner workspaces को side by side host करती है: ```text data/ ├── user/ # Admin workspace + global settings ├── users// # Per-user scope: chat history, memory, notebooks, KBs ├── partners//workspace/ # Partner (synthetic-user) scope └── system/ # auth/users.json · grants/.json · audit/usage.jsonl ``` **पहला registered user admin बनता है** और model catalogs, provider credentials, shared knowledge bases, skills, और per-user grants own करता है। बाकी सभी को isolated workspace और redacted Settings page मिलती है — admin-assigned models, KBs, और skills scoped, read-only options के रूप में दिखाई देते हैं, कभी raw API keys के रूप में नहीं। **Enable करें:** `data/user/settings/auth.json` में auth on करें, `deeptutor start` restart करें, `/register` पर पहला admin register करें, फिर `/admin/users` से users add करें और grants के जरिए models, KBs, skills, Partners, tool/MCP policy, और code-execution access assign करें। > PocketBase single-user integration रहता है — multi-user deployments के लिए `integrations.pocketbase_url` blank रखें जब तक आपने external user store wire up नहीं किया हो।

## ⌨️ DeepTutor CLI — एजेंट-नेटिव इंटरफेस एक `deeptutor` binary, दो तरीके से: terminal में रहने वालों के लिए interactive **REPL**, और DeepTutor को tool के रूप में drive करने वाले दूसरे agents के लिए structured **JSON**। दोनों तरफ same capabilities, tools, और knowledge bases।

खुद drive करें

`deeptutor chat` एक interactive REPL खोलता है; `deeptutor run ""` एक single turn fire करके exit करता है। दोनों same `--capability`, `--tool`, `--kb`, और `--config` flags बोलते हैं। ```bash deeptutor chat # interactive REPL deeptutor chat --capability deep_solve --kb my-kb --tool rag deeptutor run chat "Explain the Fourier transform" --tool rag --kb textbook deeptutor run deep_research "Survey 2026 papers on RAG" \ --config mode=report --config depth=standard ``` Web app जो कुछ भी करता है वह यहां भी है — knowledge bases (`kb`), sessions (`session`), partners (`partner`), skills (`skill`), notebooks, memory, और config। नीचे पूरी list।

किसी agent को drive करने दें

DeepTutor *दूसरे agent द्वारा operated* होने के लिए built है। किसी भी `run` में `--format json` add करें और हर turn **NDJSON — एक event per line** stream करता है (`content`, `tool_call`, `tool_result`, `done`, …), हर line `session_id` के साथ tagged। Runs headless-safe हैं: बिना TTY के `ask_user` pause automatically empty reply से resolve होता है बजाय hang करने के। ```bash # One shot, machine-readable deeptutor run deep_solve "Find d/dx[sin(x^2)]" --tool reason --format json # एक stateful session में turns chain करें — id capture करें, reuse करें SID=$(deeptutor run deep_research "Survey 2026 papers on RAG" \ --config mode=report --config depth=standard --format json \ | jq -r 'select(.type=="done").session_id') deeptutor run deep_question "Quiz me on that survey" --session "$SID" --format json ``` Repo एक root [`SKILL.md`](../../SKILL.md) ship करता है — एक ~150-line handover doc जो किसी भी tool-using LLM को एक read में पूरा surface सिखाता है। इसे Claude Code, Codex, या OpenCode को दें (वे `SKILL.md` automatically pick up करते हैं), या `deeptutor run` को LangChain / AutoGen loop में एक tool के रूप में wrap करें। पूरे recipes: [Agent Handoff](https://deeptutor.info/docs/cli/agent-handoff/)।

Command reference

| Command | विवरण | |:---|:---| | `deeptutor init` | Current workspace के लिए `data/user/settings` create या update करें | | `deeptutor start [--home PATH]` | Backend + frontend को एक साथ launch करें | | `deeptutor serve [--port PORT]` | केवल FastAPI backend start करें | | `deeptutor run ` | एक single capability turn run करें (`chat`, `deep_solve`, `deep_question`, `deep_research`, `visualize`, `math_animator`, `mastery_path`); NDJSON output के लिए `--format json` add करें | | `deeptutor chat` | capability, tool, KB, notebook, और history controls के साथ interactive REPL | | `deeptutor partner list/create/start/stop` | IM-connected partners manage करें | | `deeptutor kb list/info/create/add/search/set-default/delete` | LlamaIndex knowledge bases manage करें | | `deeptutor skill search/install/list/remove/login/logout/publish/update` | Skills manage करें, hubs से install करें, और अपनी खुद publish करें (default `eduhub:`, Ecosystem देखें) | | `deeptutor memory show/clear` | L2/L3 memory docs inspect करें या L1/all memory clear करें | | `deeptutor session list/show/open/rename/delete` | Shared sessions manage करें | | `deeptutor notebook list/create/show/add-md/replace-md/remove-record` | Markdown files से notebooks manage करें | | `deeptutor book list/health/refresh-fingerprints` | Books inspect करें और source fingerprints refresh करें | | `deeptutor plugin list/info` | Registered tools और capabilities inspect करें | | `deeptutor config show` | Configuration summary print करें | | `deeptutor provider login ` | Provider auth (`openai-codex` OAuth login; `github-copilot` existing Copilot auth session validate करता है) |

CLI-only distribution

CLI-only package `packaging/deeptutor-cli` में रहता है। इस checkout में, इसे source से install करें: ```bash python -m pip install -e ./packaging/deeptutor-cli ``` यह अभी PyPI पर publish नहीं है, इसलिए main [शुरू करें](#-शुरू-करें) section source-install path रखता है।

## 🧩 इकोसिस्टम — EduHub और Skills Community DeepTutor skills open **Agent-Skills** format उपयोग करती हैं — एक `SKILL.md` playbook (YAML frontmatter + Markdown) और optional reference files के साथ एक folder। इसमें DeepTutor-specific कुछ नहीं है, इसलिए format बोलने वाली कोई भी registry आपकी library के लिए एक source बन जाती है। DeepTutor **[EduHub](https://eduhub.deeptutor.info/)** के साथ ship होता है — हमारी अपनी education-focused skill registry — default hub के रूप में built in।

EduHub — DeepTutor का skill ecosystem

[**EduHub**](https://eduhub.deeptutor.info/) वह community hub है जिसे DeepTutor ने teaching-oriented agent skills share करने के लिए launch किया — Socratic tutors, flashcard builders, essay feedback, exam blueprints, concept explainers, और बहुत कुछ। यह DeepTutor में built in है, इसलिए configure करने की कोई जरूरत नहीं: एक bare slug या `eduhub:` prefix इसे resolve करता है। **ढूंढें और install करें** — browser में, catalog browse करने और directly आपकी library में skill download करने के लिए **Learning Space → Skills → Import from EduHub** खोलें। Terminal से: ```bash deeptutor skill search "socratic tutor" # EduHub search करें (default hub) deeptutor skill install socratic-tutor # fetch → verify → register deeptutor skill install eduhub:socratic-tutor@1.2.0 # hub और version pin करें deeptutor skill list # उनके hub provenance के साथ local skills ``` **अपनी खुद publish करें** — एक `SKILL.md` package करें और community के साथ share करें: ```bash deeptutor skill login # EduHub पर browser sign-in deeptutor skill publish ./my-skill # interactive: track + tags चुनें, फिर upload deeptutor skill update # roll back या नया version release करें ``` EduHub एक standalone, ClawHub-compatible registry भी है, इसलिए DeepTutor नहीं होने वाले agents (Claude Code, Codex, …) इसे `eduhub` CLI के जरिए directly use कर सकते हैं — `npx eduhub install socratic-tutor`।

Import safety gate

Source चाहे जो भी हो, हर import आपके workspace को touch करने से पहले **same safety gate** से गुजरता है: - registry का **security verdict** पहले check होता है — flagged packages refuse किए जाते हैं जब तक आप `--allow-unverified` pass नहीं करते; - archives defensively extract होते हैं (zip-slip / zip-bomb guards) text/script **suffix whitelist** के पीछे, इसलिए binaries workspace में कभी नहीं आते; - frontmatter DeepTutor के schema में normalize होता है और `always:` **stripped** होता है, इसलिए एक downloaded skill खुद को हर system prompt में force नहीं कर सकती; - provenance — hub, version, verdict, और install time — audits और updates के लिए `.hub-lock.json` में लिखा जाता है। Multi-user deployments में, installing admin-only है: एक नई skill admin catalog में land करती है और दूसरे users को invisible रहती है जब तक grant assign नहीं करता, इसलिए admin इसे roll out करने से पहले vet कर सकता है।

ClawHub के साथ भी compatible

क्योंकि DeepTutor open Agent-Skills format बोलता है, **[ClawHub](https://clawhub.ai/)** भी एक first-class source है — यह EduHub के साथ built in है। इसे hub prefix से चुनें: ```bash deeptutor skill search "git release notes" --hub clawhub deeptutor skill install clawhub:git-release-notes@1.0.1 ``` `settings/skill_hubs.json` में और registries add करें: एक `type: "clawhub"` entry किसी भी compatible HTTP API पर point करती है (EduHub और ClawHub दोनों इसे बोलते हैं), `type: "command"` जो fetch CLI एक registry ship करती है उसे wrap करता है, और `"default"` bare slugs के लिए उपयोग होने वाला hub choose करता है। सभी same import gate feed करते हैं।

## 🌐 समुदाय ### 📮 संपर्क DeepTutor [HKUDS](https://github.com/HKUDS) Group के अंदर [Bingxi Zhao](https://github.com/pancacake) द्वारा lead किया जाने वाला एक open-source project है, और यह **पूरी तरह open-source रूप में**, community के साथ मिलकर बनाया जाता है। अब तक, हमारे पास किसी भी प्रकार के **paid online products नहीं** हैं। discussions, ideas, या collaboration के लिए **bingxizhao39@gmail.com** पर contact करें। ### 🙏 आभार [**Chao Huang**](https://sites.google.com/view/chaoh), Data Intelligence Lab @ HKU के director, और उनके warm support के लिए हमारे HKUDS labmates — विशेष रूप से [**Jiahao Zhang**](https://github.com/zzhtx258), [**Zirui Guo**](https://github.com/LarFii), और [**Xubin Ren**](https://github.com/Re-bin) — के प्रति हार्दिक आभार। हम **open-source community** के प्रति भी गहराई से आभारी हैं: आपके stars, issues, pull requests, और discussions हर एक दिन DeepTutor को आकार देते हैं। DeepTutor outstanding open-source projects के कंधों पर खड़ा है जिन्होंने हमें tools और inspiration दोनों दिए: | Project | भूमिका / Inspiration | |:---|:---| | [**LlamaIndex**](https://github.com/run-llama/llama_index) | RAG pipeline और document-indexing backbone | | [**nanobot**](https://github.com/HKUDS/nanobot) | Ultra-lightweight agent engine जिसने original TutorBot को powered किया *(HKUDS)* | | [**LightRAG**](https://github.com/HKUDS/LightRAG) | Simple & fast RAG *(HKUDS)* | | [**AutoAgent**](https://github.com/HKUDS/AutoAgent) | Zero-code agent framework *(HKUDS)* | | [**AI-Researcher**](https://github.com/HKUDS/AI-Researcher) | Automated research pipeline *(HKUDS)* | | [**OpenClaw**](https://github.com/openclaw/openclaw) | ClawHub के पीछे open agent gateway और skill ecosystem | | [**Codex**](https://github.com/openai/codex) | Agent-native coding CLI जिसने हमारे CLI workflow को inspire किया | | [**Claude Code**](https://github.com/anthropics/claude-code) | Agentic coding CLI जिसने DeepTutor agent loop को inspire किया | | [**ManimCat**](https://github.com/Wing900/ManimCat) | Math Animator के लिए AI-driven math animation generation | ### 🗺️ Roadmap और योगदान हम चाहते हैं कि DeepTutor iterate और improve करता रहे — और अंततः open-source community को एक gift बने। हमारा [**roadmap**](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/issues/498) continuously update होता है; वहां items पर vote करें या नए propose करें। अगर आप contribute करना चाहते हैं, तो branching strategy, coding standards, और शुरू करने के तरीके के लिए [**Contributing Guide**](../../CONTRIBUTING.md) देखें।

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