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
2 lis
AI bez danych nie działa – od czego naprawdę zacząć w firmie?
AI może przyspieszyć rozwój firmy, ale tylko wtedy, gdy dane są kompletne, aktualne i powiązane z celami biznesowymi. Zanim zainwestujesz w automatyzację, warto wiedzieć, co należy ocenić, by technologia mogła działać skutecznie i bezpiecznie.
26 paź
Data Scientist 2.0: praca z agentami AI bez utraty kontroli
Automatyzacja ML przyspieszyła pracę zespołów danych, ale nie zwolniła nas z myślenia. Wchodzimy w etap, w którym data scientist współpracuje z agentami AI: deleguje technikalia, a sam skupia się na celu, jakości i konsekwencjach decyzji. Oto jak robić to świadomie — w praktyce.
19 paź
Jak automatyzacja zmienia machine learning i dlaczego eksperci są teraz ważniejsi niż kiedyś
Automatyzacja ML przyspiesza wszystko — od przygotowania danych po trenowanie modeli. Paradoks polega na tym, że im więcej robią za nas narzędzia AutoML i „no-code”, tym bardziej liczy się człowiek, który rozumie dane, kontekst i ryzyko. Mniej kodu, więcej myślenia. To moment, w którym eksperci są kluczowi.
12 paź
Agent AI do kalendarza – co naprawdę potrafi, a czego jeszcze nie?
Tworząc agenta AI do kalendarza, chciałem sprawdzić, czy sztuczna inteligencja może naprawdę pomóc w zarządzaniu czasem. Okazuje się, że potrafi już całkiem sporo — rozumie, planuje i przypomina — ale ma też swoje granice. Oto, jak wygląda współpraca z moim agentem w praktyce.