Jak Studijní agent funguje
Krátký průvodce systémem — co každá fáze dělá a proč.
Cílem agenta není vytvořit co nejvíc materiálů. Cílem je řídit tvoji pozornost v čase. Každá otázka projde fází orientačního čtení, detailního čtení, řízeného vybavování a několika spaced-repetition opakováními, podle toho, jak ti to jde.
Plán se generuje dopředu na celou přípravu do data zkoušky a přizpůsobuje se podle skóre z recallu po každém vybavování.
1. První čtení — orientace
Z tvého materiálu vznikne krátký briefing s glosářem, mentální kostrou a zahřívacími otázkami. Cíl: víš o čem otázka je, co tě bude čekat. ~15–25 minut.
2. Druhé čtení — hloubka
Čteš si původní vypracovanou otázku, kterou jsi nahrál. ~45–120 minut podle délky.
3. Guided Active Recall
Zavřeš materiály a nahraješ audio nebo vyplníš text. Přepíše se (Whisper) a porovná s tvou vypracovanou otázkou — dostaneš skóre 1–5 + co umíš, co chybí, věcné chyby.
4. Spaced Repetition
Podle skóre se naplánuje další REVIEW: 1→zítra, 2→za 2–3 dny, 3→za 3–4, 4→za 5–7, 5→za 7–14. Komprese podle data zkoušky zaručuje, že do termínu vždy zbývá prostor na ještě jeden recall.
5. Revizní okna před zkouškou
3 a 1 den před zkouškou vznikne bonus REVIEW pro všechny otázky — finální safety net.
Týdenní test
Vygeneruje se ~12 otázek z tvé látky napříč 5 sekcemi (pojmy, vztahy, srovnání, propojení, zkouškové). Po odeslání dostaneš per-otázka skóre 0–100 % + agregát se promítne do mastery zdrojových otázek (váha 2× oproti single recallu).
Týdenní podcast
~10minutový dialog dvou mluvčích o tématech týdne. Můžeš poslouchat při dojíždění. Scénář se vygeneruje, OpenAI TTS ho přečte.
Týdenní tahák
Zhuštěný markdown přehled — pojmy, vztahy, časté záměny, checklist co umět vysvětlit. Pro rychlé opakování.
Každý předmět má unikátní URL kalendáře, kterou přidáš jako "subscribed calendar" do Apple Calendar, Google Calendar nebo jakéhokoli kalendáře s podporou iCal/ICS subscribed.
Kalendář je jednosměrný (app → kalendář). Změny v plánu se projeví automaticky: Apple Calendar do 1 hodiny, Google Calendar do 8–24 h.
Tvoje vypracované otázky, recall nahrávky, přepisy a hodnocení jsou uložené v tvém vlastním účtu na Vercel Postgres (Neon) a Vercel Blob storage.
Hodnocení a generování obsahu probíhá přes OpenAI API — každý request s tvými daty se posílá k modelu jen po dobu generování, nezůstává v jejich tréninkovém datasetu (OpenAI business / API tier).
Smazání předmětu v Nastavení nevratně smaže všechna související data včetně Blob souborů.
Nejdůležitější princip (z ALGORITHM_SPEC §32):
Cílem není vytvořit co nejvíce materiálů. Cílem je řídit studentovu pozornost v čase. Každá otázka má být představena nejdřív jednoduše, pak detailně, pak aktivně vybavena, pak opakována podle výkonu a nakonec stabilizována před zkouškou.