Eu criei um tutor pessoal de LLM em francês com repetição espaçada e rastreamento de pontos fracos

Um desenvolvedor criou um tutor de francês personalizado com IA após cancelar um tutor particular de $200/mês. A ferramenta combina um tutor baseado em base de conhecimento usando Claude e um aplicativo de prática de fala chamado Causons. A inovação principal é usar o algoritmo SM-2 (mesmo do Anki) para agendar revisões baseadas na curva de esquecimento, e rastrear pontos fracos específicos com registros de erro precisos.
O tutor de base de conhecimento gerencia um arquivo JSON armazenando cada tópico de gramática estudado, incluindo data da última revisão, nível de confiança (1-4), padrões de erro específicos e próxima data de vencimento. Antes de cada sessão, o sistema baseado em Claude lê o arquivo, identifica tópicos pendentes e gera exercícios em dificuldade crescente: múltipla escolha → preencher lacunas → tradução → produção livre. Após a sessão, os resultados são gravados para atualizar os intervalos. Tópicos acertados quatro vezes seguidas voltam em três semanas; errar um tópico o traz de volta no dia seguinte.
O rastreador de pontos fracos registra construções específicas, por exemplo, "usa auxiliar errado com verbos de movimento em frases negativas — desde 2026-04-12" em vez de um vago "dificuldade com passé composé." A próxima sessão gera exercícios direcionados exatamente a essa construção.
O tutor de fala (Causons) é um aplicativo de navegador com um botão de microfone. Os usuários falam no idioma alvo, recebem respostas da IA no mesmo idioma e correções apenas para erros gramaticais objetivos — por exemplo, coisas que um falante nativo jamais diria. Artefatos de transcrição, escolhas de registro e expressões coloquiais são ignorados.
Para quem é: Desenvolvedores aprendendo um idioma que buscam uma alternativa personalizável e econômica a tutores humanos, com repetição espaçada orientada por dados e feedback granular de erros.
📖 Leia a fonte completa: HN LLM Tools
👀 See Also

Construí um pipeline diário do YouTube para o LinkedIn com OpenClaw: Arquitetura, Armadilhas e Lições Aprendidas
Um desenvolvedor compartilha a arquitetura de uma skill OpenClaw que coleta dados de 30 canais do YouTube diariamente, analisa transcrições via LLM e escreve em planilhas Google. Detalha problemas como Apify assíncrono vs síncrono, watchdog de idle-turn do Codex e limites de ARG_MAX.

Construindo um JRPG em Pixel Art com Claude Code: Fluxo de Trabalho e Stack do Desenvolvedor
Um desenvolvedor utilizou o Claude Code (Opus 4.6) para criar o Bakemachi, um JRPG em pixel-art para aprender japonês com uma demonstração jogável. A stack inclui Vite, React, Phaser 3, TypeScript e Zustand, com o Claude responsável pela maior parte da implementação do código.

Desenvolvedor Individual Constrói Ferramenta de Inteligência para Visto H-1B com Claude Code
Um desenvolvedor criou o H1B.Guru, uma ferramenta gratuita que processa mais de 800 mil registros de H-1B e PERM do Departamento do Trabalho dos EUA, usando Claude Code para toda a infraestrutura, desde o pipeline ETL até a implantação em produção.

Pipeline de Conteúdo Usando Notas de Voz e Estrutura SCQA com OpenClaw
Um desenvolvedor compartilha um fluxo de trabalho de criação de conteúdo usando ditado por voz com o SaySo e a estrutura SCQA (Situação, Complicação, Pergunta, Resposta) para gerar conteúdo mais focado com o OpenClaw, relatando que o primeiro artigo obteve mais de 200 adições em poucos dias.