moai-tutor — 학습자 개인 AI 튜터

배우는 사람(수강생·학습자) 본인이 쓰는 개인 AI 튜터. 질문하면 최신 정보를 병렬로 조사해, 도식과 예제가 풍부한 HTML 학습자료를 만들어 줍니다.

flowchart LR
    subgraph 시작["프로젝트"]
        A["learning-project
학습 목표·로드맵·진도"]
    end
    subgraph 조사["병렬 리서치"]
        B["tutor-research
context7 + 웹검색"]
    end
    subgraph 자료["학습자료"]
        C["learning-material
도식·차트·코드 HTML"]
    end
    A --> B --> C
    C -.다음 단계.-> A
    style A fill:#eaeaea,stroke:#6e6e6e,color:#09110f
    style B fill:#e6f0ef,stroke:#144a46,color:#09110f
    style C fill:#fbf0dc,stroke:#c47b2a,color:#09110f

moai-tutor는 claude code·claude cowork 사용법, 영어, 프로그래밍 개념 등 어떤 주제든 학습자가 스스로 깊이 공부할 수 있게 돕습니다. 먼저 내 학습 목표와 수준에 맞는 프로젝트·로드맵을 세우고, 막히는 개념이 생기면 공식 문서(context7)와 웹을 병렬로 조사해 최신 정보를 끌어옵니다. 마지막으로 그 내용을 도식·차트·수식·코드가 들어간 한 편의 HTML 학습자료로 정리해 줍니다.

개인 과외 선생님을 한 명 모셨다고 상상해 보세요. 첫날 선생님은 책상에 앉자마자 당신의 실력과 목표를 진단한 뒤, 일주일치 공부 계획표를 짜 줍니다(learning-project). 공부하다 모르는 개념이 나오면 선생님은 한 손에는 교과서를, 다른 한 손에는 인터넷을 들고 동시에 펼쳐서 가장 최신·정확한 근거를 찾아옵니다(tutor-research). 그리고 그 내용을 그림·표·코드 예시가 들어간 프린트 한 장으로 깔끔하게 정리해 줍니다(learning-material). 모AI 튜터는 이런 선생님을 컴퓨터 안에 24시간 모셔둔 것과 같습니다.

여기서 병렬로 조사한다는 말은 선생님이 교과서와 인터넷을 한 손에 하나씩 들고 동시에 뒤지는 모습을 떠올리면 됩니다. 교과서(context7, 공식 문서를 통째로 들고 오는 도구)는 정확하지만 최신이 아닐 수 있고, 인터넷(웹검색)은 방금 올라온 정보라 최신이지만 틀릴 수 있습니다. 두 군데를 겹쳐 보면 가장 믿을 만한 답이 남기 때문에 두 곳을 동시에 뒤집니다. 조건부 시각화는 단원 성격에 따라 프린트 모양을 바꾸는 것과 같습니다. 글로만 봐도 되는 영어 단어 단원에서는 그림을 하나도 안 그리고(자바스크립트 0), 도형이 꼭 필요한 수학이나 코드를 짜야 하는 프로그래밍 단원에서만 그때그때 그림·차트·코드를 그려 넣습니다. 불필요한 무거운 장식을 빼서 자료가 빠르고 깔끔하게 뜹니다.

가르치는 사람(강사·교수·교사)을 위한 moai-education과 달리, moai-tutor는 배우는 사람 관점에 맞춰져 있습니다. 강의를 만드는 도구가 아니라, 내가 배우는 것을 빠르게 이해하고 자료로 남기는 도구입니다.

• 병렬 리서치 — 공식 문서(context7)와 웹검색을 한 번에 돌려 최신·정확한 근거를 모읍니다. 상충 시 공식 문서를 우선합니다.

도서관 사서에게 질문 하나를 던졌다고 상상해 보세요. 사서는 질문을 여러 색인(조사 축)으로 먼저 쪼갭니다. 그런 뒤 왼손으로는 공식 백과사전(context7)을, 오른손으로는 오늘 아침 나온 신문 기사(웹검색)를 동시에 뒤집니다. 두 출처의 내용이 같으면 그대로 옮겨 적고(교차검증 통과), 다르면(상충) 백과사전 쪽을 믿고 씁니다. 동시에 두 곳을 뒤지는 이유는, 백과사전은 정확하지만 최신이 아닐 수 있고 신문은 최신이지만 틀릴 수 있어, 둘을 겹쳐 보면 “정확하면서도 최신인” 답만 남기 때문입니다.

sequenceDiagram
    autonumber
    participant U as 학습자 질문
    participant T as tutor-research
    participant C as context7
(공식 문서)
    participant W as 웹검색
(최신 정보)

    U->>T: "Skills와 Sub-agents 차이 알려줘"
    T->>T: 질문을 리서치 축으로 분해
    par 한 번에 두 출처 조회
        T->>C: 공식 문서 조회
        C-->>T: 공식 정의·구조
    and
        T->>W: 최신 정보 검색
        W-->>T: 최신 사례·변경점
    end
    T->>T: 두 결과 교차검증
    alt 내용 일치
        T-->>U: 그대로 종합
    else 상충 발생
        T->>C: 공식 문서 우선 채택
        T-->>U: 출처 검증 종합본
    end

• 조건부 시각화 — 도식·차트·수식·코드가 필요한 곳에만 라이브러리를 주입합니다(순수 텍스트 자료는 JS 0). 자세한 큐레이션은 learning-material의 references/cdn-libraries.md에 정리돼 있습니다.
• 0-JS 원칙 보존 — 업무 보고서용 moai-content html-report의 디자인 토큰은 공유하되, 학습자료 렌더러는 별도라 보고서의 0-JS 원칙을 건드리지 않습니다.
• 자기주도 사이클 — 학습 → 조사 → 자료화 → 다음 단계로 이어지는 반복 루프를 진도 파일로 추적합니다.

개인 학습 풀 사이클

learning-project(로드맵·진도) → tutor-research(병렬 조사) → learning-material(HTML 학습자료) → (반복)

단발성 학습자료

tutor-research(주제 조사) → learning-material(도식·예제 HTML)

코드·라이브러리 학습

tutor-research(context7 공식 문서 중심) → learning-material(코드 하이라이트 + 시퀀스 도식)

> claude code 서브에이전트 공부할 학습 프로젝트 만들어줘. 입문이고 하루 1시간.

→ learning-project 자동 호출 → 수준 진단 → 단계별 로드맵 → 진도 추적·학습 전용 CLAUDE.md 생성.

> claude cowork의 Skills와 Sub-agents 차이를 최신 정보로 조사해서 알려줘

→ tutor-research 자동 호출 → context7 + 웹검색 병렬 조사 → 출처 교차검증 종합본.

> 방금 조사한 내용으로 도식이랑 예제 들어간 HTML 학습자료 만들어줘

→ learning-material 자동 호출 → 시퀀스 도식(mermaid) + 코드 하이라이트 + 복습 질문 HTML.

• moai-education — 가르치는 사람을 위한 교육 콘텐츠
• moai-content — 업무 보고서·콘텐츠 렌더링

• modu-ai/cowork-plugins
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