Monta tu propia academia con IA

Prepara el equipo

Necesitas Python 3.11 a 3.13 y Node.js 20 o superior disponibles en el PATH. El frontend es una aplicación Next.js que se levanta sola, por eso hace falta Node.

python --version
node --version

Instala y arranca

Crea una carpeta de trabajo: ahí van a vivir tus ajustes y tu material.

mkdir mi-academia
cd mi-academia

pip install -U deeptutor
deeptutor init      # pregunta puertos, proveedor de modelo y embeddings
deeptutor start     # levanta backend y frontend

deeptutor init te pregunta el puerto del backend (por defecto 8001), el del frontend (3782), y qué modelo vas a usar. Cuando termine, abre la dirección que imprime en la terminal — normalmente http://127.0.0.1:3782.

Conecta un modelo gratuito

En la configuración de modelos puedes apuntar a cualquier proveedor compatible con la API de OpenAI. Si vienes de nuestras otras guías, ya tienes la opción gratis a mano:

• Groq — https://api.groq.com/openai/v1, con tu key de console.groq.com
• Ollama — si prefieres que nada salga de tu red, modelo local en localhost:11434

Carga tu material y usa los modos

Lo que hace útil a DeepTutor es que los distintos modos corren sobre el mismo contexto: lo que subas queda disponible en todos.

• Chat — preguntar y que explique sobre tu material
• Quiz — generar preguntas para evaluar
• Visualize — representar un concepto gráficamente
• Solve — resolver ejercicios paso a paso
• Mastery Path — una ruta de práctica según lo que le cuesta al estudiante

Para la base de conocimiento soporta varios motores de RAG, así que puedes empezar simple e ir afinando.

Comparte lo que construyas

DeepTutor usa el formato abierto Agent-Skills: una carpeta con un SKILL.md. Trae conectado EduHub, un registro público de skills educativas donde puedes instalar las de otros o publicar las tuyas.

deeptutor skill search "socratic tutor"
deeptutor skill install socratic-tutor
deeptutor skill list

Si publicas una skill propia, ganas visibilidad en un catálogo que ya tiene audiencia — no es poca cosa cuando estás empezando a darte a conocer.

Qué esperar (y qué no)

• Es una aplicación completa, no una librería: pesa más y pide dos runtimes (Python y Node). No es un "pip install" de dos minutos.
• La calidad del tutor depende del material que cargues y del modelo que conectes. Con un modelo pequeño, las explicaciones se sienten pobres.
• Corre local. Para varios estudiantes a la vez hay que montarlo en un servidor, y eso ya es trabajo de infraestructura.
• Un tutor de IA no reemplaza al docente: acompaña la práctica y responde dudas repetitivas, pero puede equivocarse. Para contenido evaluado, revisa antes.