Piattaforma di apprendimento linguistico basata sull'AI — Vocab App

La sfida

Vocab è un nostro prodotto — abbiamo scritto il brief, l'abbiamo costruito e lo gestiamo noi. L'apprendimento tradizionale del vocabolario soffre di memorizzazione meccanica senza associazioni significative, tempistiche di ripetizione subottimali che sprecano tempo o lasciano che le parole svaniscano, basso coinvolgimento senza gamification e analytics, e la complessità tecnica di eseguire contemporaneamente quiz in tempo reale, logica di spaced repetition e generazione istantanea di mnemonics AI — il tutto gestendo i livelli di accesso freemium vs premium.

La soluzione

Abbiamo costruito l'intero ecosistema internamente: un'app mobile React Native con un backend Python (FastAPI) ad alte prestazioni. Un AI learning engine (Groq) genera on demand mnemonics memorabili e ricca word intelligence. Un Spaced Repetition System implementa il collaudato algoritmo SM-2 con una scala di recall a 6 punti per mostrare le parole esattamente quando è più probabile che vengano dimenticate. Un sistema quiz multi-modalità (abbinamento definizioni, sinonimi, riempimento spazi, speed round) è arricchito da streak, heatmap e leaderboard. LibreTranslate offre supporto multilingue con fallback incentrato sulla privacy, e Polar.sh gestisce il checkout guidato da webhook e l'accesso basato su tier. Lo stack gira su FastAPI, PostgreSQL + AsyncPG, Celery + Redis per i job in background e caching Upstash Redis, deployato in ambienti serverless auto-scaling, protetto con Google OAuth 2.0, JWT, bcrypt e Casbin RBAC.

L'impatto

Poiché il prodotto è nostro, sono nostre anche tutte le sue scelte: la pianificazione SRS, il costo AI per mnemonic, la divisione tra freemium e premium e la UX mobile. Il tracciamento automatizzato ottimizza la pianificazione delle ripetizioni senza intervento manuale, e l'UI React Native + NativeWind porta un'unica codebase su iOS e Android. L'architettura è costruita per scalare verso coppie di lingue aggiuntive e carichi più elevati. Essendo un nostro prodotto è anche il progetto più ispezionabile che abbiamo — possiamo mostrare il codice, lo schema e le decisioni che oggi prenderemmo diversamente.

Tecnologie utilizzate