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。
昨天的圖跑完一次就結束了，完全沒有記憶。你問它「我叫什麼名字」，它不會知道你上一句話有沒有自我介紹過，因為每次 graph.invoke(...) 都是全新的一...
昨天教練有了記憶，但不管你說什麼，它都只會做同一件事：把整段對話丟給模型，換一句回應。使用者說「幫我排計畫」跟「我今天做完了」，走的是完全一樣的路線，教練根本分...
Day 12 的 plan_node 只是個空殼，聽到計畫意圖，回一句「好的，讓我們開始規劃」就沒了。今天要把這個空殼填滿：讀懂使用者的程度、可用時間、目標，真...
Day 13 的 Planner 已經能生成包含週數、主題與任務的學習計畫。不過任務時數是否超過使用者每週可用時間，目前仍只靠 Prompt 要求模型留意，沒有...
Day 13、14 已完成呼叫 Planner、排程與寫入資料庫的流程。不過使用者目前只能呼叫 /plans/generate 產生新計畫，無法查看詳情、修改標...
Day 13 到 15 已完成 AI 生成計畫與使用者操作計畫的功能，但計畫生成後會直接生效。Day 15 的 PUT /plans/{plan_id} 甚至允...
