SpeakSmart AI w praktyce - od analizy problemu do działającej aplikacji.
2 wrz
SpeakSmart AI w praktyce - od analizy problemu do działającej aplikacji
Zajawka: Miesiąc temu analizowałem problemy tradycyjnej nauki języków. Dziś pokazuję jak przekładam teorię na kod - oto kulisy tworzenia SpeakSmart AI i decyzje techniczne, które stoją za aplikacją.
Kategoria: AI w praktyce
Od artykułu do architektury - dlaczego postanowiłem kodować
Miesiąc temu napisałem o problemach tradycyjnej nauki angielskiego - wysokie koszty korepetycji (8000 zł rocznie), brak analizy wymowy w aplikacjach mobilnych, 85% użytkowników rezygnuje z Duolingo po 3 miesiącach. Najczęstsze pytanie czytelników: "OK, ale gdzie rozwiązanie?"
Postanowiłem przejść od teorii do praktyki. SpeakSmart AI to moja odpowiedź - aplikacja która naprawdę rozwiązuje problemy współczesnej nauki języków.
Problem: Brak prawdziwej analizy wymowy w aplikacjach
Rozwiązanie: OpenAI Whisper + analiza podobieństwa w czasie rzeczywistym
Rezultat: Personalizowany feedback jak u korepetytora za ułamek kosztów
Dlaczego budowa od zera? Istniejące aplikacje mają fundamentalne ograniczenia - koncentrują się na gamifikacji, ignorując najważniejsze: praktykę mówienia. W 2025 roku technologia AI pozwala stworzyć coś lepszego.
Wybór stosu technologicznego - dlaczego Streamlit i OpenAI
Pierwsza decyzja - platforma. Mogłem wybrać aplikację mobilną, ale zdecydowałem na webapp. Dlaczego? Szybszy rozwój, łatwiejsze aktualizacje, brak ograniczeń App Store, pełna kontrola nad funkcjonalnościami audio.
Streamlit jako frontend - brzmi kontrowersyjnie dla aplikacji językowej, ale ma sens. Streamlit pozwala skupić się na logice AI zamiast na interfejsie. Szybkie prototypowanie, łatwe dodawanie nowych funkcji, idealne do MVP.
• Streamlit - frontend i logika aplikacji
• OpenAI API - GPT-4 do tłumaczeń i Whisper do transkrypcji
• Python - główny język aplikacji
• BytesIO - obsługa plików audio w pamięci
• Pandas - analiza postępów użytkownika
OpenAI jako backbone AI - tutaj nie było dylematów. GPT-4 to najlepszy model językowy dostępny publicznie, Whisper ma 95%+ dokładność transkrypcji. Koszt API? 200-300 zł miesięcznie vs 8000 zł za korepetycje rocznie.
Kluczowa decyzja architektoniczna - session state management. Aplikacja musi pamiętać postępy użytkownika, nagrania, preferencje językowe. Streamlit ma wbudowane rozwiązanie - st.session_state.
Kluczowe funkcje - gdzie AI robi różnicę
Transkrypcja audio w czasie rzeczywistym - serce aplikacji. Użytkownik nagrywa się przez audiorecorder, aplikacja przekazuje audio do OpenAI Whisper, otrzymuje transkrypcję i porównuje z wzorcem.
1. Nagranie audio przez przeglądarkę
2. Konwersja do BytesIO (obsługa w pamięci)
3. Wysłanie do OpenAI Whisper
4. Analiza podobieństwa tekst vs wzorzec
5. Feedback w postaci procentowej + wskazówki
Inteligentne tłumaczenia z kontekstem - nie tylko słowo za słowo, ale z wyjaśnieniem niuansów kulturowych. GPT-4 rozumie kontekst i dostosowuje tłumaczenie do poziomu użytkownika.
Personalizacja na każdym poziomie - aplikacja pamięta imię, preferowany język, historię błędów, poziom zaawansowania. Każda sesja jest dostosowana indywidualnie.
Wsparcie 4 języków - angielski, hiszpański, niemiecki, francuski. Wszystko przez jedną aplikację, bez konieczności instalowania osobnych programów.
Wyzwania techniczne i ich rozwiązania
Problem #1 - Obsługa audio w przeglądarce. Streamlit nie ma natywnego wsparcia dla nagrywania. Rozwiązanie: biblioteka audiorecorder - minimalna, ale funkcjonalna.
Problem #2 - Bezpieczeństwo API keys. Użytkownicy mogą wprowadzić własny klucz OpenAI lub korzystać z domyślnego (z ograniczeniami). Klucze przechowywane w session_state, nie w bazie danych.
✓ Audio processing w przeglądarce
✓ Real-time feedback bez opóźnień
✓ Multi-language support
✓ Secure API key management
✓ User progress tracking
Problem #3 - Analiza podobieństwa. Jak porównać wypowiedź użytkownika z wzorcem? Prosty algorytm: analiza wspólnych słów, ale planowany upgrade do semantic similarity.
Problem #4 - User Experience. Aplikacja musi być intuicyjna dla osób niezaznajomionych z AI. Rozwiązanie: czyste UI, jasne instrukcje, immediate feedback.
Co dalej - od SpeakSmart do Twojej aplikacji AI
SpeakSmart AI to dopiero początek. Aplikacja pokazuje jak współczesne AI można wykorzystać do rozwiązywania realnych problemów. Ten sam proces - od analizy problemu przez wybór technologii do działającego kodu - stosuję w każdym projekcie.
Metodologia którą wypracowałem: Zrozumienie problemu użytkownika → Analiza dostępnych technologii AI → Wybór optymalnego stosu → Budowa MVP → Testowanie z użytkownikami → Iteracja i rozwój.
• Asystent sprzedaży z analizą rozmów klientów
• System analizy dokumentów prawnych
• Chatbot obsługi klienta z bazą wiedzy
• Narzędzie do automatyzacji procesów HR
• Platform do analizy nastrojów w social mediach
Kluczowa lekcja z budowy SpeakSmart AI: Nie potrzebujesz wielomilionowego budżetu ani zespołu 50 programistów. Wystarczy dobra analiza problemu, znajomość dostępnych narzędzi AI i umiejętność łączenia technologii w praktyczne rozwiązanie.
Każdy biznes ma procesy, które można usprawnić AI. Pytanie brzmi: czy wiesz które i czy masz kogoś, kto potrafi je zidentyfikować i zautomatyzować?
FAQ - najczęściej zadawane pytania
- Ile kosztuje stworzenie podobnej aplikacji? 15,000-50,000 PLN w zależności od złożoności. SpeakSmart AI to stosunkowo proste rozwiązanie z zaawansowanymi funkcjami AI.
- Jak długo trwa rozwój od pomysłu do MVP? 4-8 tygodni dla doświadczonego programisty. Kluczem jest dobry plan i znajomość API.
- Czy można monetyzować taką aplikację? Tak - subskrypcje, freemium model, API access. SpeakSmart ma potencjał na 50-200 zł miesięcznie od użytkownika.
- Jakie są największe wyzwania? Integracja różnych API, user experience, skalowanie kosztów wraz z liczbą użytkowników.
Podsumowanie - od pomysłu do działającego AI
SpeakSmart AI to dowód, że pojedyncza osoba z dobrym pomysłem i znajomością współczesnych technologii AI może stworzyć rozwiązanie konkurencyjne wobec wielomilionowych startupów. Kluczem nie jest budżet, ale zrozumienie problemu i umiejętność doboru właściwych narzędzi.
• AI to narzędzie, nie cel sam w sobie
• Dobra analiza problemu > zaawansowana technologia
• MVP > perfekcyjne rozwiązanie które nigdy nie zostanie skończone
• User feedback > własne założenia o potrzebach
Następny krok? Planuję rozbudowę SpeakSmart AI o nowe języki, lepszą analizę wymowy i funkcje społecznościowe. Ale równocześnie myślę o kolejnych aplikacjach AI dla różnych branż.
A Ty? Jaki problem w Twoim biznesie można rozwiązać podobnym podejściem? Czasem wystarczy świeże spojrzenie i znajomość możliwości AI, żeby odkryć potencjał, którego wcześniej nie dostrzegałeś.
Buduję SpeakSmart AI i pokazuję cały proces - od pomysłu do kodu. Jaką aplikację AI potrzebuje Twój biznes? Może czas przejść od planów do działania?
Porozmawiajmy o Twojej aplikacji AIZwiększ wydajność swojej firmy ze mną!
Odkryj oparte na doświadczeniu, innowacyjne rozwiązania. Zoptymalizuj swój biznes wdrażając agenta AI - nie czekaj...
Przeglądaj inne artykuły
1 sty
Mój plan na 2026: 5 obszarów AI które rozwijam w tym roku
Rok 2025 zamknąłem z solidną dawką wiedzy, trzech kursów AI, kilkoma projektami i blogiem który zaczyna przyciągać uwagę, wystąpieniem motywayjnym na spotkaniu Data Science. NIe zapominam o mnóstwie poznanych ludzi i spostrzeżeniach jakie z nimi miałem przykemość wymienić. Uczciwie? NIe do końca mi się jedank wszytsko podobało. Testowałem wszystko co wpadło mi w ręce - od n8n przez agentów AI po vibe coding. W 2026 chcę inaczej. Na pewno nie rozpraszać się na 20 rzeczy naraz, stawiam na 5 konkretnych obszarów które razem tworzą spójny system. Nie jestem guru AI - jestem przedsiębiorcą który widzi gdzie idzie rynek i chce tam być pierwszy.
26 gru
Data Scientist 2026: Dlaczego przyszłość należy do tych, którzy łączą AI z biznesem
Rok 2025 pokazał jak sztuczna inteligencja zmienia pracę z danymi. Rok 2026 pokaże, kto w tej transformacji przetrwa i kto zyska przewagę. Nie będą to ci z najdłuższym CV pełnym narzędzi i certyfikatów, ale ci którzy potrafią przekładać technologię na konkretne wyniki biznesowe. Oto praktyczny plan jak przygotować się na nadchodzący rok - bez modnych haseł i obietnic, tylko sprawdzone podejście i realne umiejętności które liczą się na rynku.
21 gru
2025: Rok w którym AI przestało być futurystyką. Co się naprawdę zmieniło w Data Science?
Sztuczna inteligencja nie zastępuje analityka danych — ale zmienia sposób, w jaki pracuje. Coraz rzadziej chodzi o pisanie kolejnych zapytań SQL, a coraz częściej o rozumienie kontekstu, znaczenia danych i zadawanie właściwych pytań. Modele językowe, embeddings i warstwa semantyczna przesuwają punkt ciężkości z techniki na interpretację. W tym artykule pokazuję, jak zmienia się codzienna praca analityka danych w erze AI — spokojnie, bez hype’u i bez straszenia automatyzacją.
14 gru
Analiza danych tekstowych bez pipeline’ów: BigQuery Autonomous Embeddings w praktyce
Analiza danych tekstowych od lat była jednym z trudniejszych obszarów pracy z danymi — wymagała dodatkowych pipeline’ów, zewnętrznych modeli i skomplikowanej architektury. Nowa funkcja BigQuery Autonomous Embeddings zmienia ten układ sił, wprowadzając warstwę semantyczną bezpośrednio do hurtowni danych. W tym artykule pokazuję, co to oznacza w praktyce i dla kogo takie podejście ma realny sens.