VBDeepSeek：DeepSeekを使用して4年生の単語学習教材を作成するためのオープンソースツール

はじめに

"Vocabulary Book by DeepSeek "は、DeepSeekのビッグモデルに基づいて開発されたオープンソースプロジェクトで、英語学習者が大学英語レベル4（CET-4）の語彙を効率的に習得することを目的としています。このプロジェクトはGitHubでホストされており、開発者のvxiaozhiによって作成されました。PythonスクリプトとDeepSeekの強力な言語生成機能を組み合わせることで、単語の意味、語源、例文、暗記テクニックを含む語彙学習教材を自動的に生成します。このツールは、単語をアルファベット順に整理し、明確な出力形式を持ち、JSONファイルの保存をサポートし、学生、教師、自己学習者に適しています。プロジェクトコードは公開されており、80%以上がDeepSeekによって自動生成され、教育におけるAIの革新的な応用を反映しています。4級対策でも語彙力アップでも、このツールは便利な学習サポートを提供します。

機能一覧

• 4級語彙学習教材の自動生成DeepSeekインターフェイスを呼び出し、単語の意味、語根解析、例文、記憶のヒントを生成します。
• アルファベット順ストレージCET-4単語を頭文字AからZまでのJSONファイルに分割。
• 役立つ画像生成記憶力を高めるために、スクリプトを使って単語に関連したニーモニック・イメージを生成する。
• 記事ジェネレーター文字で始まるMarkdown形式で単語学習記事を生成。ブログやノート整理に最適。
• オープンソース・サポート完全なPythonコードが提供され、ユーザーは自由に機能を変更または拡張することができます。

ヘルプの使用

設置プロセス

「Vocabulary Book by DeepSeek」はPythonベースのツールで、実行には一定のプログラミング環境が必要です。以下、詳しいインストール手順と使用方法を説明します：

1.環境準備

• PythonのインストールPython 3.8以上がシステムにインストールされていることを確認してください。Python 3.8はPythonのウェブサイトからダウンロードしてインストールできます。
• クローンプロジェクトターミナルまたはコマンドラインを開き、以下のコマンドを入力してプロジェクトをローカルにダウンロードします：

  git clone https://github.com/vxiaozhi/vocabulary-book-by-deepseek.git
  cd vocabulary-book-by-deepseek

• 依存関係のインストールプロジェクトはいくつかのPythonライブラリに依存しているので、以下のコマンドを実行してインストールしてください：

  pip install -r requirements.txt
  

  そうでなければ要件.txtコア・ライブラリは手動でインストールできる：

  pip install requests openai pillow
  

• DeepSeek API の構成DeepSeek API キーが必要です。DeepSeek アカウントにサインアップした後、DeepSeek プラットフォームでキーを取得し、プロジェクト構成ファイルまたはコードの API 呼び出しセクションに入力します。

2.主要機能の使用

このプロジェクトは、単語ヘルパーツールとヘルパー画像生成ツールの2つのコアスクリプトで構成されています。以下に詳細な動作フローを示す：

(1) 単語学習教材の作成

• ワードデータを準備するプロジェクトはデフォルトで提供されるdata/cet4/ディレクトリ内のアルファベットA〜ZでソートされたJSONファイル（例えばA.jsonそしてB.json).各ファイルには、対応する文字で始まる単語のリストが含まれている。
• スクリプトの実行::
  • ターミナルを開き、プロジェクトのディレクトリに移動する。
  • 以下のコマンドを実行し、単語解析を行う：

    python cet4_word_helper.py
    

  • スクリプトはdata/cet4/リストの単語は、DeepSeek API を介して、単語の意味、語根、例文、および記憶のヒントを生成するために使用されます。結果/cet4ディレクトリ内のJSONファイル（例えばA.json).
• 結果を見る生成されるJSONファイルの構造例：

  {
  "単語": "放棄"、
  "意味": "放棄"、
  "root": "a-(strengthen) + bandon(control)", "example".
  "例": "He had to abandon his car in the snow.", "例": "彼は雪の中で車を放棄しなければならなかった。
  "memory_tip": "雪の中でaband controlon車を乗り捨てた男を想像してください。"
  }
  

(2) ニモニック・ピクチャーの生成

• 画像生成スクリプトの実行::
  • 以下のコマンドを実行する：

    python gen_words_img.py
    

  • スクリプトは結果/cet4スクリプト内の単語データはニーモニック画像の生成に使用され、デフォルトでは指定されたディレクトリに保存されます（スクリプト内で出力パスを設定する必要があります）。
• カスタマイズされた設定修正gen_words_img.py画像サイズ、解像度、スタイルなどのパラメータを設定し、要件を満たす画像が生成されるようにします。

(3) 語彙記事の作成

• 記事生成スクリプトの実行::
  • 実施する：

    python gen_articles.py
    

  • スクリプト・リーディング結果/cet4のような）26のMarkdownファイルを生成する。2025-02-11-cet4-A.md) に保存する。結果/cet4_articles/カタログ
• 出力フォーマット各ファイルには、学習や共有に適した、文字で始まる単語の分析が含まれています。例

  ---
  title: "レベル4語彙 - Aから始まる単語"
  日付: 2025-02-11
  ---
  ## abandon
  語源: abandon
  語根：a-(強化) + bandon(制御)
  例句：彼は雪の中で車を捨てなければならなかった。
  記憶のヒント：雪の中で車を乗り捨てた男を想像してください。
  

3.運営上の考慮事項

• APIキーのセキュリティDeepSeek API キーはスクリプトに直接ハードコードしないでください：

  export DEEPSEEK_API_KEY='あなたのキー'
  

• ネットワーク接続このスクリプトは DeepSeek API に依存しているため、実行時にネットワークが空いていることを確認してください。
• ファイルパスのチェックもしdata/cet4/もしかしたら結果/cet4ディレクトリが見つからない場合は、手動でスクリプトパスの設定を作成または調整する必要があります。
• 拡張機能例えば、レベル6のワード・サポートを追加したり、出力フォーマットを調整したりといった具合だ。

4.特別な機能の操作

• バッチファイルメインスクリプトを一度だけ実行することで、すべての文字の単語プロファイルを一度に生成します。
• ピクチャー・アシスト・メモリー生成された補助画像は、電子ノートに取り込んだり、テキストベースの学習に添えて印刷することができます。
• 記事の共有Markdownファイルは、ブログ投稿に直接使用したり、Notionなどのツールにインポートして学習ノートを整理したりすることができる。

クライン・ミッション・キュー

タスク1

単語の意味と語根を分析し、例文を与え、効率的な記憶のヒントとコツを提供する cet4 単語記憶支援ツールを Python で書きなさい。 詳しい要件は以下の通り：
1.単語はアルファベットの分類に従って data/cet4/ ディレクトリに格納されている。 Z.json
2.data/cet4/ディレクトリの各JSONファイル内のすべての単語を読み込み、各単語に対してOpenAIのインターフェイスを呼び出して、単語の意味、語源、例文、記憶術の情報を生成する。
3.生成された単語情報はresult/cet4/ディレクトリに以下のように保存される：A.json B.json ... Z.json

タスク2

Python3.8でword mnemonic image generator gen_words_img.pyを書いてください：
1. 結果/cet4/ディレクトリにあるJSONファイルから単語情報を読み込む。
2.各単語について、replicateインターフェース(provider_replicate.py:replicate_runにインターフェース実装)を呼び出し、単語画像を生成する。
3.生成された画像ファイルはresult/cet4_imgs/ディレクトリに{first_letter_of_word}/{word}.jpgのファイル名で保存されます。
4.すべての依存ライブラリがインストールされていると仮定します。

タスク3

Python3.8を使って、記事ジェネレーターgen_articles.pyを書く。このジェネレーターは、アルファベット26文字ごとに1ファイルずつ、合計26ファイルを生成する。ファイル名は2025-02-11-cet4-{letter}.mdの形式で、各ファイルの内容は以下のように構成される：
"""
---
レイアウト: ポスト
title: "4級語彙 - {文字}で始まる単語"
サブタイトル: "4級語彙 - {文字}から始まる単語"
日付: 2025-02-11
作成者: "vxiaozhi"
カタログ: true
tags:: 英語
- cet4
- cet4
---

{文字で始まる全ての単語}}。
##ワード
{word.analysis}
{{end}}
"""
ここで、word.analyzeはresult/cet4/{letter}.jsonを読み込むことで得られ、result/cet4/{letter}.jsonは{letter}で始まるすべての単語に関する情報を格納し、result/cet4/{letter}.jsonが存在しない場合、その単語に対応するファイルの生成をスキップする。文字に対応するファイルが生成されます。
その他の制約は以下の通りです：
1、2025-02-11-cet4-{letter}.mdはresult/cet4_articlesディレクトリに保存される。
2、Pythonはバージョン3.8を使用する。
3、Pythonの依存ライブラリはすべてインストールされていると仮定する。