一个以 AI 驱动的去中心化知识学习社区。用户可以创建知识库、生成个性化试题、组建学习圈子、参与挑战赛，系统会根据每位用户的学习轨迹持续优化出题策略，真正做到千人千面的自适应学习。

声明：本系统的核心定位是教育辅助，绝不作为任何形式的高考"押题"工具。我的初衷只是单纯地希望，无论是城市还是偏远地区的学生，都能用上先进的 AI 教育工具，体验到高质量的定制化练习。

在线演示：https://cogniloop.morninghao.online

该站点只做演示作用，您在上面的所有数据随时都可能丢失

友情链接：Linux Do

快速开始

启动 CogniLoop 最简单的方式是通过 Docker Compose。在运行以下命令启动 CogniLoop 之前，请确保您的机器上已安装 Docker 和 Docker Compose

部署遇到的任何问题，欢迎提交 issue，我会第一时间帮助您!

执行一键安装命令：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/itsmorninghao/CogniLoop/v2/install.sh | bash

脚本会自动检查环境、下载配置文件、引导你设置密码并启动服务。支持 linux/amd64 和 linux/arm64。

您也可以自行从源码构建

git clone https://github.com/itsmorninghao/CogniLoop.git
cd CogniLoop
cp .env.example .env

编辑 .env 文件设置数据库密码，然后：

docker compose up -d --build

访问应用

默认启动在 8000 端口：http://localhost:8000

• 首次访问时，系统会自动跳转到部署引导向导，按步骤完成管理员账号创建、LLM、向量模型和 OCR 的配置后即可开始使用
• 未配置的功能项可跳过，稍后在 系统管理 → 系统设置 中补充

界面展示

产品功能持续更新，截图可能存在一定滞后，请以实际页面为准

Star History

V2版本重构说明

v2是对v1的完全重构：从"教师-学生"教学管理系统，进化为以学习者为中心的开放社区平台。

本地开发

如果你想本地开发，可以参考 DEVELOPMENT.md 但是很抱歉的是目前该项目不接受PR，如果您有任何建议，欢迎提交issue

技术栈

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许可证

AGPL v3。详见 LICENSE 文件。