Ich habe einen persönlichen französischen LLM-Tutor mit verteilter Wiederholung und Schwachstellenverfolgung erstellt

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 22. Juni 2026🔗 Source
Ich habe einen persönlichen französischen LLM-Tutor mit verteilter Wiederholung und Schwachstellenverfolgung erstellt
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Ein Entwickler hat nach der Kündigung eines 200 $ teuren Privatlehrers einen personalisierten LLM-gestützten Französisch-Tutor gebaut. Das Tool kombiniert einen textbasierten Wissensdatenbank-Tutor mit Claude und eine Sprachpraxis-App namens Causons. Die Kerninnovation besteht darin, den SM-2-Algorithmus (wie bei Anki) zu verwenden, um Wiederholungen basierend auf der Vergessenskurve zu planen und spezifische Schwachstellen mit präzisen Fehlerprotokollen zu verfolgen.

Der Wissensdatenbank-Tutor verwaltet eine JSON-Datei, die jedes gelernte Grammatikthema speichert, einschließlich des letzten Prüfungsdatums, der Vertrauensbewertung (1-4), spezifischer Fehlermuster und des nächsten Fälligkeitsdatums. Vor jeder Sitzung liest das Claude-basierte System die Datei, identifiziert fällige Themen und generiert Übungen mit steigendem Schwierigkeitsgrad: Multiple Choice → Lückentext → Übersetzung → freie Produktion. Nach der Sitzung werden die Ergebnisse zurückgeschrieben, um die Intervalle zu aktualisieren. Themen, die viermal hintereinander richtig sind, kommen in drei Wochen wieder; bei einem Blackout kommt das Thema am nächsten Tag dran.

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Der Schwachstellen-Tracker protokolliert spezifische Konstruktionen, z. B. "verwendet falsches Hilfsverb bei Bewegungsverben im Negativsatz – seit 2026-04-12" anstelle eines vagen "Probleme mit dem passé composé". Die nächste Sitzung generiert Übungen, die genau auf diese Konstruktion abzielen.

Der Sprach-Tutor (Causons) ist eine Browser-App mit einem Mikrofon-Button. Benutzer sprechen in ihrer Zielsprache, erhalten KI-Antworten in derselben Sprache und Korrekturen nur für objektiv falsche Grammatik – also Dinge, die ein Muttersprachler nie sagen würde. Transkriptionsartefakte, Registerwahl und umgangssprachliche Ausdrücke bleiben unverändert.

Für wen es geeignet ist: Entwickler, die eine Sprache lernen und eine anpassbare, kosteneffektive Alternative zu menschlichen Tutoren mit datengesteuerten Lernkarten und granularer Fehlerrückmeldung suchen.

📖 Vollständige Quelle lesen: HN LLM Tools

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