Привет, Хабр!

Мечтаю заговорить свободно на английском, но нахожусь в ситуации, когда ты читаешь документацию, можешь переписываться в Slack и даже понимаешь мемы на Reddit. Но как только дело доходит до звонка или живого общения, мозг превращается в тыкву. Думаю меня поймет большая часть IT-инженеров и не только. В голове строится сложная конструкция на русском, которая мучительно долго и с ошибками переводится на английский. В итоге паузы, неловкое «ммм» и потерянная уверенность.

Я поставил себе цель: к концу 2026 года уверенно выйти на уровень B2. Не просто пройти тест, а избавиться от задержки при переводе мыслей. Поняв, что классические методы вроде Duolingo или группы в Zoom мне не дают нужного темпа, я решил собрать свою команду репетиторов на базе AI.

В этой статье расскажу, как я создал экосистему из трёх Telegram-ботов, почему выбрал китайскую нейронку Qwen и как это помогает мне заниматься по 30-60 минут каждый день.

В чем главная боль изучения языка?

Моя основная проблема - ментальная задержка. Я не умею генерировать речь сразу на английском, потому что я не думаю на нем. Сначала рождается мысль на русском, потом включается медленный внутренний переводчик.

Моя задача - натренировать перевод до автоматизма, чтобы сам процесс занимал доли секунды, не теряя в качестве грамматики и смысла.

Я пробовал разное:

YouTube: полезно, но это пассивное потребление не эффективно + много воды.

ChatGPT: круто, но нужно каждый раз придумывать контекст и промпт + лемиты и ограниченный контекст чата.

Duolingo: слишком просто и оторвано от реальности.

Хотелось чего-то, что само напоминает о себе, имеет понятный интерфейс и заставляет мозг работать каждый день, выробатывая привычку.

Делаем «на вайбе», но по уму: Spec-based coding

Для разработки я использовал подход Spec-based coding (разработка на основе спецификаций). Это когда ты не просто просишь AI «напиши бота», а работаешь как архитектор:

1. Проектирование: на первом этапе составляем подробную спецификацию: архитектура базы данных, логика состояний, описание интерфейса.

2. Ревью: Прогнаняем спеку через нейронку, чтобы найти узкие места в логике и и улучшить спеку.

3. Кодинг: Отдал финальную спеку в IDE Qoder (с моделью Qwen под капотом). Дальше занимался баг-фиксингом и мелкими импрувментами.

Три кита моей экосистемы

Я разделил задачи на три бота:

1. Channel Bot - Speakle Flow ?

Бот-контент-менеджер для публичного телеграмм-канала. С 9:00 до 17:00 он каждый час публикует пост-упражнение.

• Что внутри: посты разной тематики - всего 9 типов на разные аспекты языка: грамматика, идиомы, фразовые глаголы, мини-диалоги, лексика из топ-3000 слов и т.д.

• Механика: Рандомайзер берет неиспользованную тему из БД (например, глагол to get или тему Travel) и скармливает её AI.

• Фишка: Высокая «температура» (creativity) нейронки. Даже если темы заканчиваются и работа начинается по кругу, само упражнение всегда будет новым.

2. Speakle Lab ⚗️ - бот-генератор по запросу

Если я чувствую, что хочу сегодня больше поработать с Phrasal Verbs, я иду сюда. Бот позволяет выбрать конкретный тип упражнения и прогнать его столько раз, сколько нужно.

Сейчас это работает на рандоме, но в планах добавить выбор конкретных грамматических правил и тем для детальной проработки с практикой.

Генерация постов происходит на основе промптов. Каждый промпт берет тему мз БД (~ 100 тем), что бы посты были каждый раз уникальными.

Кроме этого в БД уже ~ 80 фразвых глаголов,50 конструкций для строительства предложений, 110 идиом, 65 collocations, 300 слов, ~ 30 грамматических тем.

Тренажёр перевода Speakle Trainer ✨- мой фаворит

Это та самая тренировка навыка быстрого перевода. Работает так:

1. Бот каждый день выдает текст на русском (~7 предложений под выбранный уровень).

2. Я перевожу его вслух, что считаю наиважнейшей составляющей прокачки навыка говорения.

3. Нажимаю «Проверить себя» и получаю подробнейший разбор.

   

   Разбор включает:

   - Эталонный перевод.

   - Объяснение времен (почему здесь Perfect, а не Simple).

   - Разбор предлогов и т.п.

   - Alternative options: Как сказать то же самое в формальном стиле или в разговорном сленге.

   - Список полезных сollocations, фразовых глаголов и идиом из текста.

Технический бэкэнд и экономика

Почему Qwen, а не GPT-4?

Вопрос денег и здравого смысла. Генерировать 20-30 объемных текстов в день на GPT-4.1 это быстро ударит по карману. Я выбрал Qwen Plus от Alibaba Cloud через OpenAI-совместимый API.

• Цена: В 5–7 раз дешевле ($0.4 за 1 млн токенов на вход).

• Качество: для лингвистических задач Qwen Plus выдает результат, практически неотличимый от топовых моделей.

• Скорость: ответ за 10-15 секунд не напрягает.

Стек:

• Language: Python (aiogram)

• DB: PostgreSQL (храним всё: от промптов до исходных данных для генерации постов)

• Infrastructure: VPS Railway за 5 долларов.

• Prompt Management: Все промпты лежат в базе. Если я хочу изменить стиль объяснений бота, я просто обновляю строку в БД без редеплоя.

Итоги первого месяца

• Контент: Опубликовано ~270 постов, сгенерировано ~300 уникальных текстов для перевода.

• Бюджет: Около $15 (включая API AI и хостинг). Это дешевле одного занятия с репетитором.

• Дисциплина: Я занимаюсь по 30–60 минут в день (в дороге, в очередях, перед сном), главное, что всгда под рукой есть качественный контент.

• Результат: формируется правильное «предчувствуе» выбора нужного предлога или артикля до того, как его проанализирую.

Что дальше?

В планах: добавить STT (Speech-to-Text). Будет эффективнее и интереснее наговаривать перевод голосом, чтобы бот проверял не только грамматику, но и произношение.

Также работаю над расширением базы тем и интеграцией с актуальными новостями, чтобы учить язык на базе того, что происходит в мире прямо сейчас.

Если вам откликается такой подход «инженерного изучения» языка, залетайте по ссылкам, будем тестировать и учить язык вместе!

? ttps://t.me/speakle_flow
✨ https://t.me/speakle_trainer_bot
⚗️ https://t.me/speakle_lab_bot

А как вы приручили нейронки для учебы? Поделитесь своими лайфхаками в комментариях!