灵感：为什么要开发另一款语言学习应用？
作为一名语言学习爱好者，我一直面临同样的问题：我能够认识页面上的单词，但当需要进行实际对话时却常常卡壳。多年使用各种语言学习应用后，我仍然无法自信地开口说话。原因很明显——大多数应用专注于阅读和写作，而非实际交流所需的听说能力。
于是，Sayn应用的概念应运而生——一种将对话置于核心位置的语言学习方法。
核心理念：通过聆听和参与对话来学习
Sayn背后的想法简单而强大：
- 两个AI角色围绕用户感兴趣的话题进行对话
- 用户主要通过听来学习（就像在现实生活中一样），文字支持是可选的
- 表情符号提供情感背景，就像面对面交流时的面部表情
- 用户可以加入对话，练习主动语言技能
第一周：调研与验证
在编写任何代码之前，我首先测试这个概念是否能引起语言学习者的共鸣。我创建了一个简单的登陆页面，并在语言学习社区中分享。
反馈非常明确：人们对这种模仿真实对话、以音频为主的方法感到兴奋。许多人表达了对现有工具的失望，因为这些工具并没有为实际交流场景做好准备。
我还采访了15位不同水平的语言学习者。一个模式逐渐显现——中级学习者往往会遇到瓶颈，他们能够理解书面内容，但在听力理解和口语流利度方面存在困难。
第二周：定义最小可行产品(MVP)
有了验证后，我需要定义最小版本来测试核心假设：聆听AI对话并辅以表情符号是否真的能帮助人们更有效地学习语言？
经过深思熟虑，我将概念精简为最基本的要素：
- 单一预设对话主题 - 初期不提供用户选择
- 两个AI角色进行简单对话 - 专注于自然、符合语境的语言使用
- 基础表情辅助 - 仅使用几个关键表情(😊, 😕, ❓)
- 简单回应机制 - 用户从预设回答中选择
这种方法能让我以最小的开发工作量验证核心概念。
第三周：Discord Bot的技术实现
考虑到快速验证概念和接触用户的需求，我决定首先开发一个Discord Bot作为MVP。这种方法有几个优势：
- 快速部署 - Discord平台已经提供了用户管理和基本UI
- 易于访问 - 用户无需下载新应用，只需加入Discord服务器
- 内置音频支持 - Discord已经有完善的语音消息功能
- 社区构建 - 能够同时验证产品并建立初始用户社区
Discord Bot架构设计
为了实现Sayn的核心功能，我为Bot设计了以下组件：
- 对话生成系统 - 使用大型语言模型创建两个AI角色之间的自然对话
- 表情选择逻辑 - 根据对话内容和情绪选择合适的表情符号
- 文本到语音转换 - 将生成的对话转为音频
- 用户交互管理 - 处理用户的选择和参与逻辑
实现挑战
在实现过程中，我遇到了几个关键挑战：
- 保持角色一致性 - 确保两个AI角色保持各自独特的语言风格和个性
- 音频质量和延迟 - 在Discord环境中提供高质量、低延迟的语音体验
- 表情与语音同步 - 确保表情符号与语音内容在情感上保持一致
- 用户参与时机 - 设计在对话中的恰当时刻让用户参与
第四周：Discord Bot的完整实现
经过一周的编码和测试，我成功实现了Sayn Discord Bot的第一个版本。这个版本包含：
- 基本命令系统：
/start- 开始一个新的学习会话/help- 显示使用指南/feedback- 收集用户反馈
- 预设对话场景：
- 一个"在餐厅点餐"的场景，两个AI角色分别扮演顾客和服务员
- 对话使用简单但自然的语言，适合初级到中级学习者
- 表情辅助系统：
- 每条消息根据内容添加相关表情
- 使用Discord的反应(reaction)功能展示表情
- 用户参与机制：
- 在对话的关键点暂停
- 向用户提供3-4个预设回答选项(使用Discord按钮)
- 根据用户选择调整后续对话
- 简单评估：
- 对话结束后提供简单语言理解测试
- 收集用户体验反馈
技术栈选择
- Discord API：使用discord.py库构建Bot
- 语言模型：使用OpenAI API生成对话和选择表情
- TTS服务：集成Google Cloud TTS生成自然语音
- 数据存储：使用简单JSON文件存储预设对话和用户数据
下一步：初步用户测试
下一步将邀请10位语言学习者试用这个Discord Bot。
如果你有兴趣参与LivelyLearn的测试或关注我们的开发旅程，欢迎加入我们的Discord服务器或在评论中分享你的想法！