Сейчас все «учатся с ChatGPT» — а через неделю от этого остаётся переписка, которую ты больше никогда не откроешь. Чат отвечает на вопросы, но не учит. Настоящему обучению нужны структура, практика, обратная связь и повторение. Меня это бесило, и я собрал инструмент, который превращает «хочу разобраться в X» в полноценный курс.
Это Learn (Almost) Anything — бесплатное настольное приложение для macOS и Windows с открытым исходным кодом. Вводишь тему — и агент проводит интервью, исследует материал, проектирует программу, пишет иллюстрированные уроки, гоняет тебя по тестам, проверяет домашку и ставит карточки на интервальное повторение. И главное: движком работает тот самый Claude Code или Codex CLI, за подписку на который ты уже платишь.
Почему не просто чат
Разница между «весь вечер расспрашивать умного друга» и «этот друг сел и нормально тебя научил». Большинство ИИ-инструментов останавливаются на «вот тебе немного текста» — это приложение замыкает цикл:
- Уроки, которые выглядят как уроки — статьи с реальными подобранными изображениями, диаграммами Mermaid и интерактивными виджетами. Каждый черновик проходит редактуру и факт-чек.
- Тесты на понимание — проверяют, что ты понял, а не вызубрил, и переплетают понятия из прошлых модулей.
- Настоящая домашка — эссе, диаграммы, GitHub-репозитории и автопроверяемые задачи, которые реально запускают твой код и заставляют переделывать до зачёта.
- Интервальное повторение — из каждого урока вытаскиваются карточки, так что материал закрепляется уже после прочтения.
Для больших целей («стать дата-инженером», «академическая живопись с нуля») есть роадмапы: раскладывают этапы и навыки, проводят диагностику и порождают курсы из каждого навыка.
Движок — твоя подписка
Приложение бесплатное и не держит платного бэкенда. Каждый вызов модели идёт через агентский CLI, уже установленный на твоей машине: Claude Pro/Max → Claude Code, план ChatGPT/Codex → Codex. Курсы, прогресс и медиа хранятся локально — никакой наш сервер не видит твой контент.
Лучшие курсы можно опубликовать в публичный каталог, ставить чужие и переводить на другие языки целиком. А командам — поднять свой каталог внутри инфраструктуры одной командой Docker.
Где взять
Подробный разбор со всеми скриншотами я выложил на странице проекта. Скачать сборку (macOS .dmg / Windows .msi) — в релизах на GitHub. Исходный код открыт: github.com/legostin/learn-almost-anything.
Собрано на Tauri 2, React 19 и Node-сайдкаре с Claude Agent SDK и Codex SDK. Если давно хотел разобраться в чём-то по-настоящему, а не «спросить и забыть» — попробуй.