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Arianna
Arianna prende le slide e i set di domande sparsi di un corso e li ricostruisce in un unico manuale ben ordinato — con le domande d'esame intrecciate sezione per sezione. Si legge sul web, si costruisce da un'app per macOS.
Il problema
Arianna è nata come strumento per me stesso. Quando ho iniziato a studiare psicologia, il materiale del corso era quello che di solito si trova all'università: slide in PDF o PowerPoint, distribuite dai professori che tengono il corso — e spesso scritte male, disorganiche, incomplete, a volte errate o semplicemente non aggiornate.
In più, i corsi tendono a fornire due cose scollegate: un set di materiale di studio che può essere incompleto, e un set separato di domande di esempio che può essere o meno correlato con le lezioni. Niente li tiene insieme, e non c'è un quadro chiaro di quanto si sia davvero coperto di ciò che l'esame chiederà.
Così, invece di studiare dalle slide grezze, Arianna le ricostruisce: prende tutto ciò che il corso mette a disposizione e produce un unico manuale ben strutturato su cui studiare.
Il mio ruolo
Sono l'unico fondatore di Arianna — l'ho progettata e costruita da capo a fondo, tra l'app di authoring per macOS, il reader web e il reader mobile.
È partita da un bisogno mio: un modo migliore di studiare, una volta iniziato a studiare psicologia e toccati con mano i limiti del materiale distribuito dai corsi.
Come è costruita
Arianna non avvolge funzioni AI attorno a un reader generico — ricostruisce il materiale di studio stesso, poi lo serve su tre client.
Da fonti sparse a un unico manuale
Arianna acquisisce tutto il materiale d'esame di un corso e ne costruisce un manuale nuovo di zecca — ben ordinato e strutturato dal punto di vista didattico, così gli argomenti sono esposti nella sequenza giusta e al giusto livello di approfondimento.
Domande e quiz intrecciati
Mentre si costruisce la macro-struttura del manuale, a ogni sezione importante vengono associate le domande corrispondenti. I corsi di solito forniscono un set di studio incompleto e un set di domande separato e poco correlato; Arianna li interlaccia. In più, l'app propone quiz randomizzati — estratti dalle domande di partenza e generati al volo dalla sua stessa IA.
Un assistente AI ancorato al manuale
Un assistente AI strettamente legato al manuale fornisce delucidazioni sul materiale di studio, con citazioni dirette che rimandano alle sezioni specifiche da cui provengono — così una risposta è sempre riconducibile al punto in cui il manuale lo dice davvero.
Tracciamento di progressi e competenza
Arianna tiene traccia delle sezioni lette e ti permette di segnare cosa ripassare in seguito. Un punteggio di competenza per capitolo, costruito sulle risposte corrette e sbagliate ai quiz, mostra dove sei forte e quali capitoli richiedono un altro passaggio.
Tre client, un solo sistema
Un'app desktop per macOS — realizzata in Rust, con parti in Python — costruisce i manuali. Un reader web, basato su Ruby on Rails con Inertia, è online. Un reader mobile in React Native è in sviluppo. L'app macOS è quella che uso io stesso per strutturare il processo didattico.
Manuali costruiti dall'IA su qualsiasi argomento
Con l'app per macOS si può anche costruire un manuale di studio su un argomento scelto liberamente, senza alcun materiale di partenza certificato — una modalità più astratta in cui è l'IA a fare il grosso del lavoro.
Flashcard (previste)
Una funzione futura: generare flashcard a partire dai punti chiave individuati in ciascun capitolo o paragrafo, da consumare sia nel reader web sia in quello mobile. Non è ancora realizzata.
In numeri
24–72+
lezioni per corso di riferimento
150–1.000
domande d'esame per set
3
app: builder macOS, reader web + mobile
Screenshot
Assistente AI che risponde con una citazione al manuale
[ASSET NEEDED: screenshot dell'assistente ancorato al manuale che mostra una risposta con citazione diretta a una sezione]
Panoramica della competenza per capitolo
[ASSET NEEDED: screenshot del tracciamento della competenza con capitoli forti e deboli]
Costruzione di un manuale nell'app per macOS
[ASSET NEEDED: screenshot dell'app macOS che assembla un manuale strutturato]
Stato
Il reader web è online su arianna.marzapower.com. Il reader mobile in React Native è in sviluppo, e l'app per macOS — lo strumento che uso per costruire i manuali — guida tutta la pipeline dei contenuti. Le flashcard sono la prossima funzione in programma.
Approfondimenti
Presto articoli tecnici su Arianna.