一个英语学习工具,最怕的不是内容不够,而是没网就废。这个项目的做法相反:把模型装进自己的电脑,断网之后照样写故事、照样翻译。
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作者住在孟加拉国,做的是一个小网页应用 Ghost Tales(孟加拉语写作 ভূতের কথা),用鬼故事教英语,每一句英文旁边配一句孟加拉语。故事由本地运行的 Gemma 模型通过 Ollama 生成,翻译也在同一台 Mac 上完成。
他的出发点很直接:想要一个不需要账号、不需要订阅、不需要一直联网的语言工具。理由有两条——喜欢的故事比单词表更容易记住;跑在自己机器上的工具更容易让人信任。
玩法:选地点、选情绪、给主角起名
用户先挑一个地点,比如一座老地主宅邸,或者黄昏时的河边石阶;再挑一种情绪,是阴森,还是温和的“记忆之鬼”;还可以给主角起名字。故事一句一句打出来,每出一句英文,紧接着翻译成孟加拉语,两种语言并排摆放。
应用提供三个学习辅助:
- 并排模式:英文在一侧,孟加拉语在另一侧。
- 学习模式:英文被模糊处理,先读孟加拉语,猜英文,再点击揭晓。
- 朗读:浏览器用系统语音把每句读出来。作者在 Mac 上测试时,英文和孟加拉语语音都可用,但听起来都很机械。他没有核实这些语音是本地运行还是在线调用。
为什么拆成两步
生成不是一次完成。第一步流式输出一篇约 12 句的英文故事,难度在 A2 到 B1 之间;第二步把每一句单独发给模型,只要求返回孟加拉语译文。作者的判断是:小模型在短输入上更准,整篇翻译更容易跑偏、漏行或自行加注释。
还有一个关于“思考”的发现。Gemma 4 在回答前可以先“思考”,作者在 Ollama 应用里手动测试时,一次短翻译花了约 25 秒在思考上。对十几句话来说太慢,所以应用发送 think: false;如果某个 Ollama 版本拒绝这个字段,就重试一次去掉它。关掉思考后,三篇测试故事总共用了 23 到 31 秒,单句平均约 1.1 到 1.3 秒。作者也说明,25 秒那个数字来自另一次手动测试,不是受控对比,但差距足够让他做出选择。
本地优先是刻意设计
模型选择器会读取你在 Ollama 里已安装的模型,并隐藏名字里带“cloud”的那些,因为部分 Ollama 模型跑在远程服务器上。这样故事生成和翻译都留在本机。
页面外观是一本灯下的鬼故事书:分层夜景,有月亮、雾和随鼠标移动的萤火虫,每种情绪配一套配色。声音用浏览器的 Web Audio API 合成,没有任何音频文件——每个地点有一段安静的环境底噪,屏幕上句子里的词会触发短音效。声音默认关闭,按下 Sound 按钮才开启。作者只在自用的 Mac 和单一浏览器上试过视觉与声音效果。
作者自己列出的局限
- 翻译会出错。他的 AI 助手检查了三篇测试故事,发现几处明显缺陷:某行开头多出一个俄语词、一处乱码短语、一个单词里混进拉丁字母。多数行看起来没问题,但小模型的孟加拉语仍需人工复核,页面上也写明了这一点。
- 朗读语音机械,孟加拉语朗读需要系统里装有孟加拉语语音。
- 没有做过用户研究,因此还不知道它对学习者的实际帮助有多大。
- 代码是 MIT 许可,Gemma 模型有自己的条款,作者表示没有细看。
下一步计划包括:找真实学习者测试,增加“检查我的翻译”模式,请母语者复核孟加拉语,并尝试开源文本转语音模型以获得更自然的声音。
一个 index.html 就能跑
项目没有框架、没有构建步骤、没有外部字体或脚本,只有一个 index.html、一份 README 和 MIT 许可证。运行方式是先执行 ollama pull gemma4:12b,再在文件夹里执行 python3 -m http.server 8000,然后打开 localhost:8000。
页面调用 localhost:11434 上的 Ollama,使用 gemma4:12b(下载体积 7.7 GB)。测试环境是一台 Apple M4 Mac,16 GB 内存。作者说,在自己的测试中这个模型能写出自然的孟加拉语,这是他选它的主要原因。
演示视频里,他在屏幕上关掉 Wi-Fi,之后录制全程保持关闭,故事生成、翻译和朗读按钮都照常工作。旁白由 ElevenLabs 生成,视频中段的安静环境音是应用自己合成的,用系统音频采集;朗读语音没有包含在内。录像经过剪辑,部分等待时间被剪掉或加速。
作者也交代了 AI 工具的使用:代码、测试和草稿用了 Claude 与 Claude Code,应用本身由他在自己的 Mac 上运行,包括断网状态下的测试。
至于为什么在意开放创新,他的说法是:跑在自己机器上的模型不会被关停、不会被重新定价,也不会变成一条数据管道。这对预算有限或网络不稳的学习者最重要。开放权重还让他能检查、替换和测试模型——想要更快的设置时,改一个开关再测结果就行。
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