鐵人檔案
學習的過程中，我常常遇到「不知道下一步該學什麼」的問題。雖然現在有 AI 可以快速回答問題，卻不一定真正了解我的學習狀況。所以我想用 30 天打造一個個人化 AI 學習教練，讓它能記錄學習歷程、分析弱點、安排學習內容，然後在遇到問題時引導我思考。這次將結合 Claude Code 與 LangGraph，實際探索 AI 如何從單純的問答工具，變成真正的學習夥伴。
你可能遇過的情況 下班後原本想讀兩小時，卻因為加班只能休息；計畫安排今天學資料結構，結果卡在一個概念上，花了四小時仍然沒有弄懂；臨時有事，兩天沒有學習，原本的進...
Day 1 確定了要解決的問題。今天先不寫 Agent，先準備開發環境。 環境如果沒有固定版本，後面很容易遇到問題。今天會安裝 Claude Code、Pyth...
昨天完成了工具安裝。今天把專案的檔案位置定下來，避免後面功能增加後，程式碼和文件散落各處。 這個專案會使用 Monorepo。所有內容放在同一個 Git rep...
系統要記住使用者是誰、學習目標是什麼、目前進度在哪裡，以及每次和教練聊了什麼。這些資料不能全部塞在同一張表，不然後面查詢和修改都會變得困難。 今天會設計 8 張...
Day 4 已經定義好 8 個 SQLAlchemy Model。今天把它們建立成真正的 SQLite 資料庫，插入測試資料，再用查詢腳本確認資料可以讀出來。...
Day 5 建立了 app.db 和測試資料。現在只能透過 Python 腳本查詢，前端和其他工具還沒有入口。 今天用 FastAPI 建立第一批 API：...
昨天 FastAPI 應用已經能跑，也能查到 Day 5 建立的測試資料。不過那些資料仍是用腳本預先寫入的。 今天要做第一支讓使用者實際填寫資料的 API。使用...
上週我們把後端骨架搭好了：資料庫、FastAPI、使用者檔案 API 都能動。但目前這個系統還很死，你送什麼進去，它就照著代碼邏輯回什麼，完全不會思考。 今天要...
昨天我們確認了 Ollama 能連得上，拿到一句話的回答。但一句話沒辦法直接存進資料庫，也沒辦法讓程式知道「這句話裡哪個是主題、哪個是預估時數」。 今天要解決這...
前兩天我們讓 ollama_client.py 能穩定拿到結構化回應。但那只是「呼叫一次、拿到結果、結束」，還不是 Agent。Day 8 講過 Agent 的...
