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
Ассистент OpenClaw создает докеризированного терминального помощника с пользовательской маршрутизацией
Пользователь OpenClaw сообщает, что его основной помощник помог запустить второго помощника внутри Docker с его собственной рабочей областью, памятью и поведением, ориентированным на терминал. Сообщения, начинающиеся с 'meow:', направляются контейнеризированному терминальному помощнику вместо основного интерфейса чата.
Ошибки часовых поясов в системах бронирования, созданных ИИ: пример из практики
Сгенерированный Клодом прототип бронирования хранил время в UTC, отображал в IST — сломался для преподавателей из Дубая и США. 11 ошибочных бронирований подорвали доверие. Исправлено с помощью luxon.
Браузерная игра в кёрлинг, созданная с помощью Claude Sonnet 4.5 человеком без навыков программирования.
Разработчик без опыта программирования создал полностью играбельную браузерную игру в кёрлинг с помощью Claude Sonnet 4.5. Игра включает физику, подсчёт очков и полный игровой процесс, причём Claude отвечал за генерацию всего кода, отладку и доработку на основе простых текстовых описаний.
Кривая обучения старшего разработчика Claude Max: от расплывчатых запросов к структурированным код-ревью
Разработчик с 8-летним опытом работы с Node.js, Go, Angular и AWS делится, как изначально неправильно использовал Claude Max, обращаясь с ним как с опытным инженером, имеющим контекст проекта, а затем улучшил результаты, внедрив структурированный процесс проверки, аналогичный наставничеству младших разработчиков.