Converloop 桌面端

macOS 现已提供 · Windows 已在 CI 验证

工作旁边的
一位语言教练。

更宽敞的那一版。适合长时间练习、对照查看,也让你真正能打开、能审阅自己的学习记录,并把一个模糊的目标变成具体的练习计划。

  • 免费开源,AGPL-3.0
  • 掌握证据存在本地 SQLite
  • 自选模型与 API 密钥
Converloop macOS 界面,展示对话、行内纠错、地道改写和学习教练

桌面端是干什么的

有地方真正看清自己的学习。

大屏幕带来两样手机给不了的东西:多个界面同时在场,以及愿意花时间去查一条记录,而不只是相信它。

对话与教练同时在场

回复先流出来,练习依然像对话;导师在旁边并行工作,反馈落在那一轮旁边,而不是等聊完再给。

可审阅的记录

掌握项、它们的证据事件和推导状态都在本地 SQLite 里——能打开、能查、能手动改。

是计划,不只是刷题

把面试准备或某个反复出现的表达缺口,变成一个带可观察 can-do 目标和课程草稿的学习项目。

Shot 02一次纠错的特写

只裁一轮学习者发言和对应的教练反馈。错误片段、完整订正、地道说法和解释,都要不用点开大图就能看清。

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是证据,不是玄学 AI 记忆

模型负责观察,代码负责决定。

Converloop 把结构化的掌握记录和背后的证据存在本地 SQLite 里。模型可以观察和提议;计数、状态变化、复习选取和持久化都由确定性的代码说了算。把某项标为「已掌握」记录的是一次显式覆盖——不会伪造一次正确作答,也不会改写底层证据。

Shot 03某个弱项的证据时间线

学习数据视图打开某一条反复出现的掌握项,按时间展示它的证据事件——出错、用对、新引入——并能看到推导出的状态。

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可追溯的证据

出错、用对、新引入和缺口事件都会记录下来,并带上模态、辅助程度、引出方式、自我修正和反应时长。

读得懂记录的复习

到期项来自弱项,加上由事件推导的 FSRS-lite 稳定性与难度模型,然后编回对话和训练里。

可以手动修

查看证据、直接改记录、用自然语言编辑并先预览再写回,确认后合并疑似重复的条目。

已掌握的当脚手架

你已经会的东西会被拿来支撑解释和迁移,系统不会只盯着你的错误。

对话伙伴

跟具体的人练,而不是空白的聊天机器人。

普通对话里挑一位伙伴,或者把 2–4 位拉进群聊,支持 @Name 路由、主要发言者、静音和退出。每位伙伴保有自己的身份、声音、口音、语域和语速——同时共用同一份纯学习档案。没有伙伴会攒下私人关系历史。

  • 内置伙伴可编辑,也可以自己建,声音与语域会持续保持
  • 已命名的 2–4 人群聊,支持 @Name 路由和主要发言者
  • 掌握度在所有伙伴之间共享;不保留任何个人事实
Shot 04多伙伴群聊

一个已命名的 2–4 人群聊进行中,能看到 @Name 路由,两位伙伴身份明显不同。展示主要发言者和至少一个第二视角。

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训练与项目

把弱项变成下一个活动。

复习被编回使用场景里,而不是停在另一个标签页。点一下反复出错的语法点,就在对话里诊断和练习;也可以跑情景演练,或用「对话回放」把你自己的材料做成听力和听写。

专项课

围绕语法、某个表达缺口、每日复习,或你自己定义的目标,开一段老师式的课。

学习项目

任务 Agent 把面试准备或商务邮件这类需求,变成带 can-do 目标、首次尝试任务和迁移任务的项目。

材料导入

在本地导入文本、Markdown、CSV、JSON 或 PDF,让项目扎在你真正要做的那件事上。

自定义训练

用 `converloop/drill@1` Markdown 文档写训练——frontmatter 定义机制,正文小节定义题目——然后一个文件就能分享。

Shot 05有内容的训练中心

情景演练、听写和弱项闪练的卡片并排,弱项闪练卡上带一个真实的到期数量。

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能力库

调教这位导师,然后审阅它做了什么。

每一项内置能力——纠错、解释、双语阅读、选中分析、对话动作——都能开关、扩展或替换。你也可以写自己的观察者、对话动作和回复转换器;它们对长期记忆只有提议权,每次运行都可审阅。

任意开关内置能力,或用你自己的话去微调它

自定义观察者、动作与回复转换器,记忆写入受守卫

每次运行可审阅;记忆写入在代码确认之前都只是提议

桌面端的讲究

按桌面应用的标准做。

命令面板

不离开键盘,模糊搜索任何动作。

⌘K

可改快捷键

常用的自己绑;默认值不碍事。

⌘⇧P

主题与强调色

浅色、深色,以及一个不是我定的强调色。

中英文界面

两种语言完整覆盖,包括引导流程。

Shot 06打开的命令面板

命令面板浮在对话上方,已经输入了模糊查询并匹配出若干动作。用来证明桌面端键盘优先的那一面。

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自带智能

模型你自己选,不是替你选好。

配置一次服务商,它就和你的学习数据彼此独立。本地语音方案还能让受支持的流程留在设备上。

模型

OpenAI 兼容端点、Anthropic、Gemini,以及 Claude 和 ChatGPT 的订阅登录路径。

语音输入

Soniox 流式、OpenAI 兼容转写,以及本地 Parakeet 或 Qwen3-ASR。

语音输出

Edge 朗读与 MiMo TTS,可为每位伙伴配不同声音。

凭据

设备绑定的加密存储。API 密钥和 OAuth token 永远不进备份。

本地优先的设计

你的学习历史始终可查。

  • 对话、掌握证据、档案和非敏感设置都留在你的设备上
  • 备份和恢复都是可读的 JSON;已废弃的个人记忆永远不会被导出
  • 网络使用是明确的——只有请求需要的内容会发给你配置的服务商
  • AGPL-3.0,纠错逻辑和记忆边界可以查,而不用只靠相信

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