lookatstudy

O LookatStudy é um aplicativo de desktop que converte quase qualquer material de aprendizagem em um curso estruturado e bloqueado. Ele aceita repositórios do GitHub, pastas locais, artigos da web, papers do arXiv, links de vídeo, texto colado, livros EPUB e gravações de áudio. Os formatos de documento suportados incluem Markdown, notebooks Jupyter, PDF, PowerPoint, HTML e texto simples, enquanto arquivos de código em diversas linguagens são tratados como material didático, com docstrings como prosa. Fontes de áudio e vídeo podem ser transcritas localmente usando Whisper, e conteúdos bilíngues são pareados automaticamente. O aplicativo organiza o conteúdo importado em um mapa de habilidades, no qual seções e lições se tornam nós em um caminho. As lições são desbloqueadas sequencialmente, e cada lição é dividida em pontos de conhecimento. O domínio de uma lição é determinado pelo ponto de conhecimento mais fraco, portanto os usuários devem demonstrar compreensão de todos os conceitos antes de avançar. Exames de capítulo funcionam como guardiões, com questões cronometradas geradas a partir dos pontos de conhecimento do capítulo. Os resultados dos exames são detalhados por ponto de conhecimento para orientar a revisão. Um tutor de IA acompanha o domínio por conceito usando um modelo de Rastreamento de Conhecimento Bayesiano (BKT). O tutor identifica áreas fracas e concentra perguntas e explicações nos conceitos com os quais o usuário tem dificuldade. Os usuários podem alternar entre estilos de ensino: explicação direta, perguntas orientadoras ou prática autodirigida. A IA não pode modificar registros de aprendizagem sem aprovação do usuário; ela elabora cartões de proposta que exigem confirmação. As conversas de chat são executadas de forma assíncrona, permitindo que várias conversas sejam transmitidas simultaneamente. A repetição espaçada usa o algoritmo SM-2 para agendar revisões antes que o esquecimento ocorra. XP diário, sequências com opções de congelamento e uma gaveta de revisão mista fornecem motivação. Todos os dados são armazenados em um único arquivo SQLite localmente, sem conta ou sincronização na nuvem. Os usuários fornecem sua própria chave de API de LLM, com dezenove provedores predefinidos e suporte para qualquer endpoint compatível com OpenAI. A chave é isolada no processo principal e inacessível ao renderizador. O aplicativo inclui conversão de texto em fala com destaque de frases, vozes neurais offline e ditado via Whisper local. Um pequeno robô companheiro interativo reage às ações do usuário e pode ser personalizado. Um curso-guia integrado demonstra o ciclo completo de aprendizagem sem exigir uma chave de API. Instaladores estão disponíveis para Windows, macOS (Apple Silicon) e Linux, com um caminho móvel via Termux no Android. Existe uma versão de plugin para o DeepSeek Harness, oferecendo os mesmos recursos de estudo dentro desse framework de agente.