StudyAI Video Studio

Web-App zum Lesen von Lernmaterial, Erstellen strukturierter Zusammenfassungen und Exportieren eines MP4-Lernvideos mit Stick-Figure-Animationen.

Was die App kann

• Bilder, PDFs, TXT, MD und DOCX lesen
• Bilder direkt mit lokaler Vision-KI analysieren
• Lerninhalte didaktisch strukturieren
• Lokale KI-Engine (Claude-aehnlicher Workflow) ohne Cloud-API
• Aus den Zusammenfassungen automatisch ein Video erzeugen
• MP4 direkt im Browser herunterladen
• Studier-Fokus mit Kapitelkarten, Wiederholung und Transfer

Schnellstart

1. Abhaengigkeiten installieren:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

2. Systempakete installieren, falls du bessere lokale Audio-Fallbacks nutzen willst:

sudo apt update
sudo apt install -y ffmpeg espeak-ng

3. Ollama starten oder einen laufenden Endpoint verwenden:

ollama serve
ollama pull qwen2.5vl:7b

Wenn der Endpoint woanders laeuft, setze nur die URL:

export LOCAL_AI_MODEL="qwen2.5vl:7b"
export LOCAL_AI_BASE_URL="http://127.0.0.1:11434"

Verbindungscheck:

python ollama_connector.py --base-url http://127.0.0.1:11434

4. Server starten:

python app.py

5. Im Browser oeffnen:

http://localhost:8000

Workflow

1. Lade Lernmaterial hoch oder wechsle in den Textmodus.
2. Optional: Fuege Internetquellen als URLs hinzu (eine URL pro Zeile).
3. Die lokale KI liest Inhalte, Internettexte und baut eine Lernstruktur.
4. Das Video wird mit animierten Lernkarten und Audio generiert.
5. Du bekommst eine MP4-Datei zum Abspielen und Herunterladen.

Hinweise

• Bilder werden direkt ueber die lokale Vision-KI analysiert; PDFs, DOCX und Textdateien werden direkt extrahiert.
• Es werden keine Cloud-APIs benoetigt. Die KI laeuft lokal ueber Ollama.
• Fuer bessere Ergebnisse helfen klare Scans, gut lesbare Schrift und moeglichst wenig Schatten.
• Die Videos sind bewusst auf Lernlogik aufgebaut: Einstieg, Kernpunkte, Transfer, Wiederholung.

Wiederholbarer Testlauf

Der End-to-End-Smoketest prueft API, Zusammenfassung, Video-Erstellung und Download in mehreren Durchlaeufen:

SMOKE_RUNS=3 /workspaces/Summary/.venv/bin/python smoke_test_e2e.py