Я создал личного репетитора французского языка на основе LLM с интервальным повторением и отслеживанием слабых мест
Разработчик создал персонализированного репетитора французского на базе LLM, отказавшись от частного преподавателя за $200 в месяц. Инструмент объединяет текстового репетитора на основе базы знаний с использованием Claude и приложение для речевой практики под названием Causons. Ключевое новшество — применение алгоритма SM-2 (как в Anki) для планирования повторений на основе кривой забывания и отслеживание конкретных слабых мест с помощью точных логов ошибок.
Репетитор на базе знаний управляет JSON-файлом, в котором хранится каждая изученная грамматическая тема, включая дату последнего повторения, уровень уверенности (1–4), конкретные типы ошибок и дату следующего повторения. Перед каждым занятием система на базе Claude читает файл, определяет темы, подлежащие повторению, и генерирует упражнения с нарастающей сложностью: выбор из вариантов → заполнение пропусков → перевод → свободное продуцирование. После занятия результаты записываются обратно для обновления интервалов. Темы, освоенные четыре раза подряд, возвращаются через три недели; если на теме возникли затруднения, она появляется на следующий день.
Трекер слабых мест логирует конкретные конструкции, например "использует не тот вспомогательный глагол с глаголами движения в отрицательных предложениях — с 2026-04-12" вместо общего "проблемы с passé composé". Следующее занятие генерирует упражнения, нацеленные именно на эту конструкцию.
Речевой репетитор (Causons) — это браузерное приложение с кнопкой микрофона. Пользователи говорят на изучаемом языке, получают ответы на AI на том же языке и исправления только для объективно неправильной грамматики — например, того, что носитель языка никогда не скажет. Артефакты транскрипции, выбор регистра и разговорные выражения оставляются без изменений.
Для кого это: Для разработчиков, изучающих язык, которые хотят получить настраиваемую и экономичную альтернативу человеческим репетиторам с интервальными повторениями на основе данных и точной обратной связью по ошибкам.
📖 Читать полный источник: HN LLM Tools
👀 Смотрите также
Как эффективно использовать Claude Code: опыт разработчика по созданию полноценного SaaS-приложения
Разработчик с опытом создания SaaS-продуктов с 2021 года недавно создал полноценное приложение под названием codefluent.app с помощью Claude Code, подчеркивая, что успех зависит от написания подробных технических спецификаций, а не расплывчатых промптов. Проект использовал SvelteKit, PostgreSQL с Drizzle ORM, Better Auth, OpenRouter, Stripe, CodeMirror 6, Tailwind v4 и Railway.
Вкладка "Документы" для Claude Desktop: Переработанная вкладка "Код" для работников интеллектуального труда
Предложение на Reddit предлагает перепрофилировать цикл агента и git-рабочее пространство вкладки Code в Claude Desktop во вкладку 'Docs', ориентированную на документы в формате Markdown, для отделов комплаенса, юридических и операционных отделов — скрывая разработческую терминологию за знакомыми ярлыками документооборота.
Проблемы с настройкой данных пользователя OpenClaw и отказ от использования после перехода на Mac
Разработчик, перешедший с Windows на macOS, столкнулся со значительными трудностями при установке и настройке OpenClaw, включая настройку окружения, проблемы с конфигурацией каналов Telegram и iMessage, а также неожиданными расходами на API моделей ИИ. Несмотря на то, что базовая функциональность заработала, практические сценарии использования, такие как автоматизированный обзор новостей и координация нескольких ботов в Feishu, оказались ненадежными, что привело к отказу от проекта.
Нетехнический основатель создает рабочую торговую площадку с помощью Claude Code.
Нетехнический основатель использовал Claude Code в терминале для создания двусторонней торговой площадки с использованием Next.js, TypeScript, Supabase, Tailwind и развертыванием на Vercel, включая полную аутентификацию, RLS и миграции базы данных.