Projekte14. Oktober 2026apunto.fernandooviedo.site
Apunto - Lernassistent für argentinische Studierende, nach Studiengang organisiert
Studierende bauen die Karte ihres Studiengangs mit den Voraussetzungen, laden ihre Unterlagen pro Fach hoch und lernen mit einer KI, die erklärt, nachfragt und die Seite zitiert, aus der jede Antwort stammt. Es funktioniert für sozialwissenschaftliche und für mathematiklastige Studiengänge.
Ein argentinischer Student hat sein Material auf PDFs, Tafelfotos, gescannte Hefte und lose Notizen verteilt, den Studienplan an einer anderen Stelle. Allgemeine KI-Werkzeuge antworten gut, wissen aber nicht, in welchem Fach er steckt, was ihm für das nächste fehlt oder was in seinen eigenen Unterlagen steht. Dateiablagen und Notion speichern alles und lernen nichts. Apunto organisiert das Lernen um den Studiengang und das eigene Material herum, auf rioplatensischem Spanisch.
Die Karte des Studiengangs
Der Student baut die Karte seines Studiengangs aus dem offiziellen Studienplan mit seinen Voraussetzungen (den argentinischen "correlativas") oder aus einem eigenen Weg. Die Roadmap zeigt, welche Fächer erledigt sind, welche noch fehlen und welche als Nächstes freigeschaltet werden. Gezeichnet wird sie mit React Flow, dagre ordnet den Graphen der Voraussetzungen.Der öffentliche Katalog umfasst 64 Studiengänge von 7 Universitäten und lässt sich ohne Registrierung durchstöbern. Ein Reconciler baut ihn, indem er offizielle Studienpläne aus einem Register liest, und eine Person prüft und veröffentlicht das Ergebnis. Ein kostenpflichtiger KI-Lauf braucht ein ausdrückliches Budget und ein Ja: ohne beendet sich der Befehl mit Exit-Code 2 und verweigert die Ausgabe.
Material, pro Fach
Jedes Fach nimmt PDFs, Fotos und Notizen in Markdown oder Text auf, nach Einheiten geordnet. Gescannte oder handschriftliche Seiten transkribiert ein Vision-Modell, sechs Seiten auf einmal. Scheitert eine Seite, scheitert nicht das Dokument: Die Seite wird markiert, der Rest läuft weiter. Der Worker erneuert seinen Lock nach jeder Seite, damit ein langer Scan nicht von einem anderen Prozess doppelt übernommen wird, und ein unterbrochener Job macht weiter und behält die bereits gelesenen Seiten.
Die Lernsitzung
Eine Sitzung öffnet die Dokumente in Tabs und daneben das KI-Studio: ein Tutor-Chat, der nur aus den Dateien der Sitzung antwortet und zitiert, woher jede Antwort stammt, dazu Zusammenfassung, Konzeptkarte, Mindmap, Karteikarten mit verteilter Wiederholung, ein Quiz mit Zeitlimit und Übungsaufgaben Schritt für Schritt. Mathematik wird mit KaTeX gerendert, es taugt also für einen Physik- oder Ingenieurkurs genauso wie für einen Soziologiekurs.Der Student wählt außerdem seinen Lernstil: Theorie zuerst, Visuelles zuerst oder Praxis zuerst. Diese Vorgabe prägt jede Generierung.
Designentscheidungen
Die KI ist dafür gebaut, beim Lernen zu helfen: Sie erklärt, fragt nach und zitiert die Seite. Sie ist nicht dafür gebaut, die Arbeit des Studenten zu erledigen oder ihm beim Schummeln zu helfen.Das Backend ist ein Monorepo aus hexagonalen Paketen (core, contracts, db, persistence-drizzle, ai-mastra, ui). Die KI läuft auf Mastra und dem AI SDK über OpenRouter, das Modell ist pro Aufgabe konfigurierbar: Haupt-, schnelles und OCR-Modell. Die Authentifizierung übernimmt Clerk, die Daten liegen in PostgreSQL mit Drizzle. Die Tests nutzen Vitest mit PGlite-Integrationstests und simulierten KI-Modellen, sie laufen also offline und verbrauchen keine Tokens.
Status
Live, frühe Phase: Anmelden und Nutzen ist möglich. Ich habe es allein gebaut, von Anfang bis Ende. Probier es aus unter apunto.fernandooviedo.site.
