Изучение японского языка - задача не из простых, особенно когда речь заходит о запоминании тысяч кандзи - иероглифов с множественными прочтениями и схожими визуально символами. Я столкнулся с вызовом: как лучше запоминать похожие между собой кандзи? Афиша похожих символов всегда была для меня важным фактором в изучении. К сожалению, удобного инструмента для визуального изучения и сравнений этих символов на тот момент не существовало, особенно на языке R, который я предпочитаю использовать для анализа данных. В результате решил создать собственный R-пакет, который не только бы импортировал данные, но и визуализировал сетевые связи между иероглифами. Приятно удивило, что благодаря современным AI-инструментам, таким как Claude Code от Anthropic, на написание основного функционала потребовалось всего пару часов и небольшие финансовые вложения.
Более того, пакет получился полнофункциональным, включающим документацию, тесты с мокированием запросов к API и визуализацию графов. Моя история изучения японского началась с того, что моя дочь приступила к изучению языка в старшей школе, и я решил поддержать её, обучаясь вместе. Сервис Duolingo стал моим основным инструментом, однако он не обеспечивал глубокого понимания и требовал дополнительной практики и ресурсов. В результате погружения в язык я познакомился с проектом WaniKani, который применяет метод интервального повторения и даёт полезные мнемонические подсказки для радикалов, кандзи и словарных единиц. Этот сервис невероятно помог мне продвинуться в изучении, и несмотря на платные уровни, я продолжил подписку для более эффективной учёбы.
Проблема японской письменности в том, что многие символы выглядят очень похоже, но при этом имеют различные значения и произношения. Например, символы для "собака" 犬, "большой" 大 и "жирный" 太 отличаются всего одним штрихом, что легко вводит в заблуждение неподготовленного ученика. Опираясь на это, я хотел создать инструмент, который помог бы не только видеть эти нюансы, но и активно исследовать их взаимосвязи через графы. Вдохновением для меня послужил блог Алекса Чана, где он описал хранение слов китайского языка в виде графа с учетом похожести компонентов. Изначально я рассматривал варианты использования AI для каждодневных запросов по схожести кандзи, но это показалось неудобным и потенциально ненадежным.
Вместо этого я решил создать автономный инструмент, который бы при необходимости можно было бы запускать локально или через API WaniKani. Для доступа к данным использовал обновленный пакет wanikanir, который переработал с применением современных R-пакетов, таких как httr2, чтобы иметь возможность работать с новыми методами пагинации API. Задача состояла в том, чтобы структурировать информацию о каждом кандзи: его идентификатор, символ, чтения, значения и список визуально похожих иероглифов. Анализируя полученный JSON, я понял, что самописный скрипт потребует много времени. Тогда я обратился к Claude Code, попросив построить R-пакет, реализующий полный клиент для работы с API WaniKani, с документацией и тестами.
Claude Code продемонстрировал способность самостоятельно анализировать документацию, структурировать пакет и даже генерировать мок-тесты, что позволило избежать необходимости в реальном сетевом доступе при тестировании функций. В ходе сотрудничества с AI я также использовал озвучивание через Wispr Flow, что значительно ускоряло процесс создания контента и управления кодом голосом. Таким образом, планирование, написание и отладка кода стали максимально удобными. Важным моментом стала визуализация. Для отображения связей между кандзи, основанных на данных о визуально похожих символах, я попросил реализовать функцию построения сетевых графов в R.
Результат оказался потрясающим и наглядным: можно было выбирать любой кандзи и видеть не только его, но и связанные объекты с возможностью углубления по связям. Позже был добавлен функционал, позволяющий искать кандзи не только по символу, но и по английскому значению, чего не было в исходном варианте. Постепенно пакет оброс дополнительными возможностями: анализом прогресса изучения, выявлением областей с наибольшими ошибками в воспроизведении символов, созданием карточек с подробной информацией про каждый элемент изучаемого материала. Кеширование значительного объёма данных способствовало повышению скорости работы без постоянных запросов к API. Для удобства конечных пользователей я создал Shiny-приложение, которое использует пакет и кешированные данные, позволяя интерактивно исследовать сеть кандзи.
Хотя интерфейс приложения не оптимизирован для мобильных устройств, оно уже служит прекрасным инструментом для углубленного изучения и распознавания схожих символов. Опыт разработки показал, насколько современные AI-инструменты, при грамотном использовании, способны значительно ускорить создание прототипов и даже полноценных решений. При этом не стоит забывать, что человеку все равно необходима глубокая экспертиза, чтобы направлять процесс, проверять и корректировать результат. Модель не заменит осознание требований, структуры данных и важности тестирования, но может стать надежным ассистентом, снимая рутинную часть работы. Я считаю, что подобные решения обладают большим потенциалом в образовательных технологиях, особенно для языков с логографической письменностью.
Благодаря автоматизации и легкости интеграции API можно действовать быстро и эффективно. Несмотря на то, что создание было не полностью без участия человека, мне удалось сократить сроки разработки с недель до нескольких часов и получить инструмент, который соответствует моим целям. Проект открыт и доступен на GitHub, что позволяет всем заинтересованным использовать и дорабатывать пакет под свои нужды. Стоимость разработки была символической - около 20 долларов за использование AI и час-полтора работы, что позволяет сделать вывод о растущей доступности технологий для создателей контента и программистов. Создание этого пакета также подтолкнуло меня к мысли, что программисты в будущем будут все больше работать как координаторы и редакторы AI-сгенерированного кода, а не писать все с нуля вручную.
Важно понимать преимущества и ограничения таких помощников и грамотно с ними взаимодействовать. В заключение хочу отметить, что если вы изучаете японский язык и ищете инструмент для визуализации и анализа похожих кандзи, мой R-пакет и сопутствующий Shiny-сервис могут стать отличным дополнением к вашим методам обучения. Это не только ускоряет процесс запоминания, но и делает его более увлекательным и наглядным. Поддержка проекта и предложения по улучшению всегда приветствуются, ведь совместными усилиями можно сделать изучение сложных языков более доступным и интересным для всех. .
