想說英文時,我們常常知道自己想表達什麼,卻不知道怎麼說得自然;即使 AI 幫忙改好,也不代表下次真的說得出口。
這 30 天,我會打造一個個人化 AI 英文溝通教練,逐步整合 LLM 改寫、TTS、語音辨識、Shadowing 與學習紀錄,讓「想表達的內容」一路變成能實際練習的英文。過程中也會從 AI Engineering 的角度,探索模型選擇、Context、回饋評估、延遲、成本與系統設計等問題,記錄一個 AI Prototype 如何一步步變成真正可用的產品。
去年來到加拿大求職之後,我第一次真的進入一個需要大量用英文溝通的環境。 以前雖然一直都有學英文,但我沒有真正長時間在海外工作過。突然要開始用英文面試、和 rec...
昨天提到,我想把自己過去準備英文面試、工作溝通的方式,做成一個 AI 英文溝通教練。 不過我也問過自己: ChatGPT、Speak 都已經有了,我到底還想做什...
Day 2 中,我們已經把希望 AI 英文溝通教練可以做到的事情,粗略地列了一遍。 整理完之後,看起來其實已經滿完整了。 但真的要開始開發時,下一個問題很快就出...
上一篇,我先把 MVP 的範圍收斂下來,也列出了第一版需要的功能。 我的產品流程大概是: 和 ChatGPT 練習 → 產生適合自己的英文 → 切成 chunk...
Day 4 在研究 chunking 時,我遇到一個有點尷尬的問題。 原本的需求其實寫得很簡單: 把英文自動切成適合練習的 chunks。 乍看之下,好像已...