Logan

Logan powstał jako nauczyciel angielskiego do tematów, które naprawdę mnie interesują. Po lekcji robi podsumowanie, wyciąga wnioski i zmienia kolejne ćwiczenia na podstawie tego, co działało albo nudziło.

Nauka języka często jest nudna i oderwana od realnych zainteresowań. Użytkownik szybciej traci motywację, jeśli lekcje nie adaptują się do jego stylu uczenia.

Jeśli nauczyciel pamięta poprzednie lekcje i reaguje na styl nauki, nauka języka może być mniej mechaniczna.

• Lekcje oparte o cele, zainteresowania i dane użytkownika.
• Pętla refleksji po lekcji: podsumowanie, wnioski i zmiana kolejnych sesji.
• Ćwiczenia słówek, idiomów, quizy i prace domowe.
• Integracje z Make, Airtable, Shortcuts, ElevenLabs i planem pod Telegram/Siri.

LangChain/GPT prowadzi lekcje i robi reflection po sesji. Pamięć pozwala Loganowi zmieniać sposób tłumaczenia i ćwiczeń na podstawie tego, co wcześniej działało.

Python, LangChain, GPT, Firebase, Airtable, Make, Shortcuts, ElevenLabs i Flask/API jako warstwa wykonawcza.

• Najpierw prywatna wersja dopasowana do realnego użycia, potem produkt dla użytkowników.
• Reflection jako mechanizm uczenia nauczyciela, nie tylko użytkownika.
• Integracje systemowe na Mac/iPhone, żeby nauka była dostępna w codziennym kontekście.

Działający prywatny system z lekcjami, quizami, pracami domowymi, refleksją po sesji i planem na wersję dla użytkowników.

Domknąć onboarding, session management, long-term memory i wersję dla zewnętrznych użytkowników.