[CodeStudy] Eine absichtlich unbequeme Swift-Lern-App (AI-Tutor)
(apps.apple.com)Hallo.
Ich möchte eine iOS-Lern-App vorstellen, die ich als persönliches Projekt entwickelt habe.
Warum ich sie entwickelt habe
Wenn man ChatGPT oder Claude nach Swift-Konzepten fragt, bekommt man sofort saubere Antworten.
Doch als ich einige Tage später wieder auf dasselbe Konzept stieß, merkte ich immer wieder, dass mein Kopf wie leer war. Dadurch wurde mir erneut bewusst, dass „Lernen durch Antworten bekommen“ und „Lernen durch Antworten finden“ nicht dasselbe sind.
Deshalb habe ich die sokratische Lehrmethode – also einen Ansatz, der statt Antworten Fragen stellt, damit man selbst zur Erkenntnis gelangt – als AI-Tutor umgesetzt.
Ehrlich gesagt ist das eine App, die absichtlich unbequem gemacht wurde.
Was für eine App ist das?
- 50 Swift-Konzepte (von Einsteiger bis Fortgeschrittene, einschließlich async/await, Actor, Associated Types usw.)
- Selbst wenn Nutzer Fragen stellen, gibt die AI keine Antworten. Stattdessen lenkt sie das Denken mit Gegenfragen
- Täglich ein Konzept, mit einer Struktur, bei der durch Gespräche „Mastery“ erreicht wird
- Ein integrierter Editor, in den man während des Lernens Swift-Code direkt eingeben kann (Syntax-Highlighting + automatische Einrückung)
- Lernverlauf (GitHub-ähnliche Aktivitätsansicht), Widgets, Dark Mode
Tech-Stack
- iOS: SwiftUI + SwiftData, MVVM + @Observable, 0 externe Abhängigkeiten
- Backend: Node.js auf Vercel Functions (SSE-Streaming)
- LLM: Claude Haiku 4.5 über OpenRouter, mit abstrahiertem Provider, sodass Gemini/OpenAI austauschbar sind
- Curriculum: 50 Konzepte auf JSON-Basis, mit serverseitigem Prompt Engineering, um die Einschränkung „Fragen statt Antworten“ zu erzwingen
Aktueller Stand
- Keine Registrierung/kein Login — derzeit nur lokale Speicherung auf dem Gerät, anonyme Nutzung
- Keine Werbung — weil das nicht zum Ton einer Lern-App passt
- Keine Bezahlfunktion — die Basis wird noch validiert, ein Abo-Modell wird später geprüft
Ehrliche Grenzen / Woran ich gerade arbeite
- Es gab Feedback, dass die Nutzung auf dem Weg zur Arbeit zu anstrengend sei. Deshalb entwerfe ich gerade einen „5-Minuten-Modus“, der die Sitzungsdauer besser planbar machen soll
- Die erste Antwort liegt bei p99 bei etwa 9 Sekunden (beobachtet über OpenRouter). Mit Prompt Caching ist in der nächsten Version ein Ziel von 3–4 Sekunden vorgesehen
- Die Token-Kosten pro Nutzer liegen bei etwa $0.005/DAU. Beim Skalieren muss das erneut überprüft werden
3 Kommentare
Was mich beim Entwickeln am meisten überrascht hat, war, wie viel Zeit ich letztlich für Prompt Engineering aufwenden musste, weil das LLM die Einschränkung im System Prompt ([MASTERY]-tokenbasierte Mastery-Bewertung), die ich eingebaut hatte, um eine „KI, die keine Antworten gibt“ zu schaffen, ständig zu durchbrechen versuchte.
Im Vergleich zu Claude Haiku hielt Gemini Flash diese Vorgabe besser ein, dafür war bei Claude die Tiefe der Fragen besser. Aktuell setze ich auf die Kombination aus Claude und präziser ausgearbeiteten Prompts.
Falls jemand ähnliche Erfahrungen mit dem Entwurf von Prompts gemacht hat, um „LLMs zu zügeln“, würde ich mich über geteilte Tipps und Tricks freuen 🙏
Welchen Unterschied gibt es zwischen dem Lernen, indem man dem Agenten eine Rolle zuweist und direkt im Gespräch mit ihm lernt, und dem Lernen mit dieser App?
Ich habe es auch sowohl mit GPT als auch mit Claude über Custom Prompts ausprobiert, aber nach ein paar Tagen sagt man am Ende doch: „Ach, sag’s mir einfach!“ ... Und wenn man es weiter benutzt, kommt man oft in Situationen, in denen die Antwort doch verraten wird.
Deshalb fühlte es sich eher wie Suchen als wie echtes Lernen an.
Bei der App, die ich gebaut habe, liegen der System Prompt und die Mastery-Bewertung auf der Serverseite, deshalb lässt sich das etwas schwerer aushebeln.
Außerdem ist der Zeitpunkt für das Ende einer Session festgelegt, daher finde ich sie praktisch für die Nutzung auf dem Weg zur Arbeit.
Tatsächlich kann man die Methode selbst, wie Sie gesagt haben, auch mit GPT oder Claude gut umsetzen.
Aber ich denke, man kann es einfach als ein Format sehen, das zu Leuten wie mir passt, die allein nicht konsequent dranbleiben! :)