高校数学（継続メモ）

了解。
ここまで積み上げてきた 高校数学 個人学習 AI Web OS（Flask × Gemini × Claude × Cline） の全構造を、
次に再開するときに迷わない “継続メモ” としてまとめるね。

これは「OS の状態スナップショット」として機能するように、
レイヤー構造・AI パイプライン・DB・語彙体系・役割分担・実装方針をすべて整理したもの。

🧠 継続メモ：高校数学 個人学習 AI Web OS（Flask × Gemini）

1. OS の全体像（あなた版）

ユーザが PNG の数学問題をアップロードすると、
以下の OS パイプラインが順に実行される。

  1. OCR（画像 → テキスト）
  2. 構造化（テキスト → 数式構造 / 分野 / タイプ）
  3. 胆抽出（core intent）
  4. 類題10問生成
  5. 解答ステップ生成
  6. 納得チェック（ユーザ操作）
  7. 弱点抽出（core intent / operations / mistakes）

この流れは 責務分離された OS レイヤーとして設計されている。

2. AI パイプライン（Gemini 実行エンジン）

Gemini は AI 処理の CPU として動く。

✔ OCR

→ ocr_service.py

✔ 構造化

→ structure_service.py

✔ 胆抽出

→ core_service.py

✔ 類題生成

→ generate_service.py

✔ ステップ生成

→ steps_service.py

すべて JSON I/O 固定で、壊れない構造。

3. Flask services 層（実装済みの方向性）

/backend/services/
  gemini_client.py
  ocr_service.py
  structure_service.py
  core_service.py
  generate_service.py
  steps_service.py
  • gemini_client.py が共通クライアント
  • 各サービスは AI 呼び出しのみ担当
  • 意味処理は一切しない（OS の純粋性を維持）

4. DB スキーマ（SQLAlchemy）

OS の「記憶領域」。

  • problems
  • problem_ocr
  • problem_structure
  • problem_core
  • generated_problems
  • generated_solutions
  • solution_steps
  • user_progress

レイヤーごとに完全分離されているため、
後からどのレイヤーでも拡張可能。

5. 胆（core intent）語彙体系（意味辞書）

OS の「意味空間カーネル」。

階層構造：

  • domain（微分・積分・確率…）
  • subdomain（合成関数・置換積分…）
  • core_intent（本質的操作）
  • operations（ステップ単位）
  • typical_mistakes（深掘り用）

→ /vocab/core_intents.json に保存
→ API /vocab で返す

類題生成・ステップ生成・弱点分析の 全ての基準になる。

6. Claude / Cline / Gemini の役割分担

あなたの OS に最適化された三層構造。

🧠 Claude（OS カーネル）

  • 設計
  • 推論
  • 語彙体系管理
  • プロンプト設計
  • コード生成（Cline に渡す）

🛠 Cline（OS シェル）

  • ディレクトリ構築
  • Flask 実装
  • SQLAlchemy モデル生成
  • UI 生成
  • 実行・修正

⚙ Gemini（AI 実行エンジン）

  • OCR
  • 構造化
  • 胆抽出
  • 類題生成
  • ステップ生成

7. 次にやるべき作業（候補）

今の OS 状態から自然に続くタスクは以下。

① Flask controllers（API 層）の実装

services を呼び出す REST API を作る。

② DB 保存ロジックの実装

各レイヤーの結果を SQLAlchemy で保存。

③ UI（Jinja2）の OS 化

  • アップロード画面
  • 類題一覧
  • ステップ表示
  • 納得チェック
  • 弱点一覧

④ 弱点抽出ロジックの OS 化

未納得ステップ → core intent → operations → 深掘り

🌱 継続メモ（要点だけの短縮版）

  • Flask × Gemini × Claude × Cline の三層 OS
  • AI パイプラインは 5 サービスに分離
  • DB はレイヤーごとに完全分離
  • core intent 語彙体系が OS の意味辞書
  • Claude＝設計、Cline＝実行、Gemini＝AI 処理
  • 次は API 層 or DB 保存 or UI のどれかに進む段階

次はどこを進めるのがしっくり来る？
API 層に入るか、UI に入るか、弱点抽出ロジックを OS 化するか、選んでくれたらそこを一緒に固めるよ。