PAIDEIA — plugin do Claude Code feito por um aluno de dupla graduação em Física & Matemática da KAIST, voltado exclusivamente para estudar para provas

PAIDEIA – um plugin local-first para Claude Code que cria uma base de conhecimento para preparação de provas a partir dos seus materiais de aula

Faço dupla graduação em Física e Matemática na KAIST. Enquanto estudava para provas, vi amigos jogando PDFs inteiros no GPT e comecei a pensar em uma forma mais eficiente; acabei criando meu próprio plugin e o publiquei como open source!

A maioria dos estudantes coloca materiais de aula, tarefas, soluções e provas anteriores de uma vez só em um LLM e pede: “me explica”, “resume”, “cria questões prováveis”. Mas, no estudo real para provas, o importante não é um simples resumo, e sim acompanhar continuamente os padrões de resolução que se repetem naquela disciplina, o estilo de tarefas do professor, os pontos em que eu erro com frequência e as partes com maior chance de cair na prova. Foi por isso que criei o PAIDEIA.

O PAIDEIA foi projetado com uma abordagem local-first para o Claude Code. Se você colocar PDFs de materiais de aula, tarefas e soluções na pasta da disciplina, ele gera uma base de conhecimento de preparação para provas dedicada apenas àquela matéria.

Funcionalidades

• Converte PDFs de materiais de aula/HW/soluções em Markdown
• Extrai padrões de resolução recorrentes das soluções
• Destaca áreas com alta probabilidade de cair na prova com base na cobertura das tarefas
• Gera cartões de padrões, mapa de pontos fracos e cola de uma página
• Gera twin variants de problemas existentes
• Gera provas simuladas
• Lê PDFs de respostas resolvidas à mão via OCR e corrige comparando com a reference solution
• Acumula padrões de erro para refletir isso nos próximos drills e na cola
• Salva todos os resultados como Markdown puro

Contexto

O que universitários precisam não é de “um tutor de IA mais gentil”, e sim de um sistema de estudo por disciplina que continue acumulando meus materiais de aula e meus erros.

As provas geralmente estão mais ligadas ao estilo de um professor específico e à distribuição das tarefas do que ao conhecimento geral. Mesmo no mesmo conceito, importa como a questão costuma ser cobrada, quais padrões de resolução se repetem e em que ponto eu costumo travar. Por isso, o PAIDEIA é mais próximo de um grafo de estudo editável do que de um chatbot conversacional. Quando você erra uma questão, esse erro fica registrado no mapa de pontos fracos e é refletido nos próximos exercícios e na cola.

Local-First

Os resultados não ficam presos dentro de um app específico. Eles permanecem como arquivos Markdown dentro da pasta de cada disciplina e podem ser abertos normalmente em ferramentas como o Obsidian. No OCR, por padrão, é possível usar o fluxo de visão do Claude/Codex e, opcionalmente, também conectar Qwen3-VL ou Tesseract.

Estou compartilhando porque quero validar as funcionalidades com o uso de muitos estudantes de engenharia e áreas afins!