LERN — wie es entstanden ist

Warum überhaupt

Ich lerne viel nebenher — eine neue Sprache, ein Tool, ein Konzept aus dem Bankenumfeld weil ich dort lange gearbeitet habe. ChatGPT-Antworten waren oft hilfreich, aber: keine Struktur, keine Quellen, keine Wiederholung. Dreimal dasselbe gefragt, dreimal eine andere Antwort bekommen.

Ich wollte ein Tool, das ein Thema einmal sauber durchdenkt, mir echte Quellen liefert, mich mit Quizfragen testet und dann nervt mich nochmal in zwei Wochen daran zu erinnern.

Wie viel Zeit

Ein Wochenend-Hack als Prototyp. Dann mehrere Iterationen über Wochen. Spaced-Repetition-Algorithmus war eine kleine Recherche-Reise — am Ende eine vereinfachte SM-2 Variante, weil mir die Reinform für eine 1-Mann-Anwendung Overkill war.

Was gut lief

• Lokales LLM (Ollama) für die Generierung — keine Token-Kosten, keine Daten ausgehändigt.
• Web-Suche im Hintergrund liefert die Quellen, das LLM zitiert nur was wirklich da steht. Halluzinationen sind dadurch deutlich seltener.
• Das Quiz tatsächlich Lücken aufzudecken die mir vorher nicht bewusst waren. Unangenehm und gut.

Was nicht so gut lief

• Quellqualität schwankt. Wenn die Web-Suche nur Mist findet, wird die Lerneinheit auch nur Mist.
• Erste Spaced-Repetition-Version war zu aggressiv — ich hatte täglich 30 Karten im Backlog und habe es schlicht ignoriert.
• UI für die Wiederholungs-Sessions hat zwei Pivots gebraucht bevor sie sich nicht wie ein Pflichttermin anfühlt.

Stand heute

Ich nutze es für alles wo ich mehr als oberflächlich rein will. Das letzte Thema war Postgres-Internals — ich kann jetzt erklären wie der Query-Planner Cost-Schätzungen macht. Vor zwei Monaten hätte ich gesagt "irgendwas mit B-Trees".