English AI Trainer

Um aplicativo web moderno para treinamento de inglês usando Inteligência Artificial local.

🚀 Características

• 💬 Conversação em inglês com IA

  • Chat interativo com professor virtual
  • Correções em tempo real
  • Explicações em português
  • Feedback detalhado

• ✍️ Assistente de Escrita

  • Análise detalhada de textos
  • Correções gramaticais
  • Sugestões de vocabulário
  • Exemplos de escrita com correções
  • Feedback em português
  • Métricas de avaliação:
    • Gramática
    • Vocabulário
    • Coerência
    • Pontuação geral

• 🎤 Prática de Pronúncia

  • Avaliação em tempo real
  • Detecção de erros fonéticos
  • Sugestões de melhoria
  • Feedback visual

• 📊 Acompanhamento de Progresso

  • Histórico de práticas
  • Estatísticas de evolução
  • Áreas de melhoria

• 🏆 Sistema de Conquistas

  • Recompensas por progresso
  • Metas diárias
  • Níveis de habilidade

• 🎨 Interface Moderna

  • Design responsivo
  • Tema escuro/claro
  • Experiência intuitiva

🛠️ Tecnologias

Frontend

• Next.js 13+
• TypeScript
• TailwindCSS
• NextAuth.js
• Shadcn/ui

Backend

• FastAPI (Serviço de IA)
• PostgreSQL
• Python 3.8+

IA Local

• LM Studio
  • Suporte a múltiplos modelos:
    • DeepSeek R1
    • Mistral
    • Llama 2
  • Configuração flexível
  • Baixa latência

Integração

• Ngrok (túnel seguro)
• WebSockets
• API REST

📋 Pré-requisitos

• Node.js 18+
• Python 3.8+
• PostgreSQL
• LM Studio
• Conta Ngrok (gratuita)

🔧 Instalação

1. Clone o repositório:

git clone https://github.com/seu-usuario/english-ai-trainer.git
cd english-ai-trainer

2. Instale as dependências do Node.js:

npm install

3. Instale as dependências Python:

cd ai-service
pip install -r requirements.txt
cd ..

4. Configure as variáveis de ambiente:

• Copie o arquivo .env.example para .env
• Preencha as variáveis necessárias:
  • Configurações do PostgreSQL
  • Chaves OAuth (Google/GitHub)
  • Token do Ngrok
  • Configurações do LM Studio

🚀 Executando o Projeto

1. Inicie o LM Studio:

   • Abra o LM Studio
   • Carregue o modelo desejado
   • Inicie o servidor na porta 1234

2. Inicie o serviço de IA local:

npm run start-local-ai

3. Em outro terminal, inicie o servidor de desenvolvimento:

npm run dev

O aplicativo estará disponível em http://localhost:3000

📱 Funcionalidades Principais

🤖 Chat com IA

• Conversação natural em inglês
• Correções instantâneas
• Explicações em português
• Adaptação ao nível do usuário

✍️ Assistente de Escrita

• Análise completa de textos
• Métricas detalhadas
• Sugestões de melhoria
• Exemplos práticos
• Feedback personalizado

🎤 Treino de Pronúncia

• Reconhecimento de voz
• Avaliação fonética
• Feedback visual
• Exercícios práticos

🔄 Fluxo de Trabalho

1. Autenticação:

   • Login com Google ou GitHub
   • Gerenciamento de sessão

2. Personalização:

   • Definição de nível
   • Objetivos de aprendizado
   • Preferências de estudo

3. Prática:

   • Escolha da atividade
   • Feedback em tempo real
   • Acompanhamento de progresso
   • Conquistas e recompensas

🏗️ Arquitetura

Serviços Principais

• AI Services:

  • ChatService: Conversação
  • WritingService: Análise de texto
  • PronunciationService: Avaliação de fala
  • SpeechSynthesisService: Síntese de voz

• Core Services:

  • UserPreferencesService
  • PracticeTrackingService
  • ExerciseService
  • AchievementService
  • FeedbackService

IA Local

O projeto utiliza o LM Studio para rodar modelos de linguagem localmente:

• Baixa latência
• Privacidade dos dados
• Flexibilidade de modelos
• Customização de parâmetros

🤝 Contribuindo

1. Faça um Fork do projeto
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abra um Pull Request

📝 Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

📞 Suporte

• Abra uma issue para reportar bugs
• Sugestões de features são bem-vindas
• Dúvidas podem ser enviadas através das issues