shiping
An interview assistant and an exam assistant that uses AI to provide solution ideas in real time during 「面试」 or 「在线考试」.
AI translation
Tu espacio personal para aprender italiano desde el español: ruta A1, vocabulario con repetición espaciada, gramática, comprensión, escritura y cultura.
Translation pending
EducationTypeScript · JavaScriptGitHub @miscelena95-botAvailability needs another checkOwner unconfirmed
Have you tried it? One tap is enough. No sign-in needed.
No updates detected yet. GitHub releases will appear here.
Owners of public repositories under a personal GitHub account can sign in to verify ownership and manage the introduction themselves. No administrator approval is needed.
Sign in, generate a verification file, and commit it to this repository’s default branch within 30 minutes. Files on other branches or forks do not count. Then check the file below to manage the project without administrator approval. Keep the file to retain your access.
If needed, you will go to sign-in. After signing in, return here and press your chosen verification button again.
Run /nomorevibe verify in your project folder to verify ownership and manage the introduction yourself.
Verify in one minuteAsk about other verification options
The maker's introduction consists of the line above. Read the repository README for more details. Repository README ↗
Loading the full README.
Read the full README ↗Aplicación web para aprender italiano desde el español, empezando por el nivel A1 del MCER: ruta estructurada, vocabulario con repetición espaciada, gramática consultable, comprensión lectora y oral, escritura con corrección, conversación guiada, pronunciación y cultura italiana.
Funciona sin ninguna API de pago. La IA (Anthropic) es opcional y solo amplía la corrección de textos y la conversación libre.
Requisitos: Node.js 20 o superior.
npm install
npm run dev # http://localhost:3000
Producción:
npm run build
npm start
| Script | Qué hace |
|---|---|
npm run dev | Servidor de desarrollo |
npm run build / npm start | Build y servidor de producción |
npm test | Tests unitarios y de contenido (Vitest) |
npm run typecheck | Genera los tipos de rutas y comprueba TypeScript |
npm run lint | ESLint (reglas de Next y de React) |
npm run check | typecheck + lint + test |
npm run e2e | Prueba end-to-end en navegador real (Playwright). Requiere la app en marcha; BASE_URL permite apuntar a otro servidor |
.env.local)Copia .env.example como .env.local.
ANTHROPIC_API_KEY: activa la corrección de textos con IA y la conversación libre. La clave solo se usa en el servidor (rutas /api/ai/*), nunca llega al navegador. Es un servicio de pago por uso. Además de configurarla, cada usuario tiene que dar su consentimiento en Ajustes → Privacidad, porque sus textos se envían al servicio.ANTHROPIC_MODEL: modelo a usar (por defecto claude-opus-5-5).Sin clave, la app lo indica y usa la corrección por reglas y la conversación guiada.
PronunciationAssessor (src/lib/services/pronunciation.ts); ver abajo.src/lib/grading/ — sin IA, determinista y con tests.
Durante la práctica, lo fallado vuelve al final de la lección, y si un tema falla dos veces se inserta un ejercicio de refuerzo de ese tema.
src/lib/srs/srs.ts. Variante de SM-2: facilidad 1,3-3,0, intervalos crecientes, un fallo devuelve la tarjeta a reaprendizaje en 10 minutos. Las palabras difíciles tienen intervalos más cortos y repetir aciertos el mismo día no infla el intervalo. Una palabra se considera dominada solo cuando ambas tarjetas (reconocer y producir) superan los 21 días.
Los XP premian el aprendizaje demostrado (superar evaluaciones y comprobaciones de retención da más puntos; repetir contenido ya superado da la mitad). La racha es flexible: un día de descanso por semana no la rompe. El tiempo de estudio es aproximado: solo cuenta con la pestaña visible y actividad en el último minuto.
Next.js 16 (App Router, Cache Components) + React 19 + TypeScript + Tailwind CSS 4. Zod para validación. Vitest y Playwright para pruebas.
src/
app/ Rutas (páginas finas que montan componentes)
api/ai/ Rutas de servidor para la IA (status, evaluate, chat)
components/ Interfaz (cliente). exercise/ = reproductor de ejercicios
content/ CONTENIDO EDUCATIVO, separado de la interfaz
types.ts Modelo de datos del contenido
curriculum.ts Niveles → módulos → unidades
units/ Unidad = vocabulario + lecciones + notas para hispanohablantes
grammar/ Fichas de gramática con sus ejercicios
comprehension.ts, writing.ts, culture.ts, scenarios.ts, pronunciation.ts, placement.ts
lib/
grading/ Corrección, normalización, interferencias, patrones Unicode
srs/ Repetición espaciada
learning/ Generadores de ejercicios a partir del vocabulario
placement/ Evaluación inicial adaptativa
progress/ Reductores puros (core), métricas (derived), logros, recomendaciones
conversation/ Motor de conversación guiada
writing/ Corrección de textos por reglas
state/ Esquema persistente (zod) y store del cliente
storage/ Adaptadores de persistencia y repositorio
services/ Voz (TTS/STT/grabación), cliente de IA, evaluación fonética
ai/ Servidor de IA: esquemas y llamadas (server-only)
e2e/flows.mjs Prueba end-to-end de los flujos principales
Principios: la lógica educativa son funciones puras (lib/progress/core.ts) que reciben el estado y devuelven el nuevo; la interfaz solo las despacha. El contenido son datos tipados: añadir una lección no requiere tocar componentes.
El progreso se guarda en localStorage (clave piacere:state) detrás de una interfaz StorageAdapter (src/lib/storage/adapter.ts). Al cargar, el estado se valida con zod y pasa por migraciones versionadas; si los datos están corruptos se guarda una copia aparte y se empieza de cero, avisando. Se guarda con un pequeño retardo y al ocultar la página, y se sincroniza entre pestañas.
Limitación: los datos viven en este navegador. Exporta copias de seguridad desde Ajustes.
Migrar a una base de datos (p. ej. Supabase/PostgreSQL): implementar otro StorageAdapter (load/save/backup/clear/subscribe) que lea y escriba el estado del usuario autenticado, protegido con Row Level Security (user_id = auth.uid()). El resto de la app no cambia. Para escalar, el estado puede normalizarse en tablas (srs_cards, attempts, activities…) siguiendo el esquema de src/lib/state/schema.ts.
src/lib/ai/server.ts (solo servidor). Usa @anthropic-ai/sdk con salida estructurada (messages.parse + esquemas zod) y vuelve a validar la respuesta: nunca se decide nada a partir de texto libre del modelo. Tiene manejo de errores tipados (clave inválida, límite de uso, conexión), detección de respuestas incompletas o declinadas y respaldo del servidor (fallbacks: "default"). Los ejercicios cerrados nunca dependen de la IA.
TtsAdapter para sustituirla por un servicio externo.SpeechRecognition del navegador. En Chrome/Edge el audio se envía al proveedor del navegador, por eso se pide consentimiento en Ajustes. Solo indica qué palabras se han reconocido: no evalúa sonidos.MediaRecorder, el audio no sale del dispositivo.PronunciationAssessor en una ruta de servidor con un servicio especializado, por ejemplo Azure AI Speech – Pronunciation Assessment (admite it-IT). Necesita AZURE_SPEECH_KEY y AZURE_SPEECH_REGION; se factura por hora de audio procesado (hay un nivel gratuito limitado; consulta la tarifa vigente).No se reproducen letras de canciones, guiones ni capítulos protegidos. El fragmento de Pinocchio (1883) es de dominio público. Los recursos externos (YouTube, RaiPlay Sound, Wikipedia, Wikisource…) se enlazan, no se descargan, y cada actividad funciona aunque el enlace deje de estar disponible.
src/content/units/uNN-nombre.ts con vocabKit() y kit() (ver las existentes), y añádela a un módulo en src/content/curriculum.ts.LEVELS y marca available: true.src/content/grammar/ y en GRAMMAR.src/content/.Los tests de contenido (src/content/__tests__/content.test.ts) comprueban automáticamente: ids únicos, referencias válidas, que cada respuesta aceptada se corrige como correcta, que ningún error previsto coincide con una respuesta válida, que las fichas de ordenar pueden formar todas las respuestas, que los textos modelo cumplen sus propios requisitos y que cada ejemplo de conversación es reconocido por el motor.
npm test: 81 tests (corrección, SRS, progreso, racha, evaluación inicial, generadores, persistencia, conversación y validación de todo el contenido).npm run e2e: recorre en Chromium la evaluación, lecciones con todos los tipos de ejercicio, persistencia tras recargar, repaso, lectura, escucha, escritura, conversación, cultura, pronunciación, navegación móvil (sin desbordamiento horizontal) y comprueba que no hay errores de consola.