🎓 Навчальний Агент / Learning Agent

Простий веб-додаток на Streamlit, який допомагає створювати конспекти та перевіряти знання на основі навчальних матеріалів з YouTube або завантажених файлів.

A simple Streamlit web application that helps create summaries and check knowledge based on learning materials from YouTube or uploaded files.

---

🇺🇦 Опис українською

Цей інструмент дозволяє користувачам швидко отримати структурований конспект з відеолекції на YouTube або з текстових документів (.txt, .pdf, .pptx).
Після створення конспекту додаток може згенерувати тестові питання для самоперевірки.

🔑 Основні функції

• Конспектування з YouTube
  Вставте посилання на відео, і додаток:

  • Завантажить аудіо (yt-dlp)
  • Зробить транскрипцію (whisper)
  • Створить конспект через Google Gemini API

• Конспектування з файлів
  Завантажте файл у форматі .txt, .pdf, або .pptx.
  Додаток витягне текст і сформує конспект.

• Перевірка знань
  На основі конспекту можна згенерувати тест з варіантами відповідей.

---

🇬🇧 Description in English

This tool allows users to quickly get a structured summary from a YouTube video lecture or text documents (.txt, .pdf, .pptx).
After generating the summary, the app can create multiple-choice questions for self-assessment.

🔑 Key Features

• Summarization from YouTube
  Paste a video link – the app will:

  • Download audio (yt-dlp)
  • Transcribe it (whisper)
  • Summarize using Google Gemini API

• Summarization from Files
  Upload .txt, .pdf, or .pptx files and get a summary.

• Knowledge Check
  Automatically generate quiz questions to check understanding.

---

⚙️ Technology Stack

• Python
• Streamlit – UI
• Google Gemini API – Summarization & quiz generation
• whisper – Audio transcription
• yt-dlp – YouTube audio download
• PyPDF2, python-pptx – File parsing

---

🚀 Запуск локально / Run Locally

1. Клонуйте репозиторій / Clone the repository

   git clone <URL вашого репозиторію>
   cd <назва папки>

2. Створіть та активуйте віртуальне середовище / Create a virtual environment

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
   # або / or
   .venv\Scripts\activate     # Windows

3. Встановіть залежності / Install dependencies

   pip install -r requirements.txt

4. Встановіть ffmpeg

   • Необхідно для -whisper та yt-dlp.
   • Інструкції: ffmpeg.org

5. Налаштуйте API ключ / Set up API Key

   • Створіть config.py (і додайте в .gitignore) або
   • Використовуйте змінні середовища
   • Для Streamlit Cloud використовуйте st.secrets

6. Запуск додатку / Run the app

   streamlit run main.py

---

📄 Ліцензія / License

MIT License