03 — Casestudie
yomion
En skrivetrener, Anki-erstatning for flashcards, kanji-studie og AI-scenarosjatter — med abonnement.
2026 · Next.js · React · TypeScript · Supabase · Stripe · Upstash Redis
Problemet
Eksisterende japansk-læringsapper gjør én ting hver: Anki er gullstandarden for intervallgjentakelse, men UX-en er fra 2006; skrivetrenerne sporer ikke ordforråd; AI-sjatter-verktøy kobler ikke til det du lærer. Elever setter sammen tre apper og ingen av dem snakker med hverandre.
Hva jeg bygde
yomion kombinerer en skrivetrener, et flashcardsystem med to ekte intervallgjentakelsesalgoritmer (FSRS og SM-2), kanji-studie og en AI-scenarosjatter i ett produkt — støttet av Supabase auth og Postgres, med Stripe-abonnementer og et gratisnivå håndhevet gjennom signert-cookie rate-limiting.
Hvordan
- To ekte intervallgjentakelsesmotorer (FSRS og SM-2) — ikke en leketøysteller, men de faktiske planleggingsalgoritmene.
- Anki-kompatibilitet: importer og eksporter .apkg-filer slik at elevene ikke mister eksisterende kortstokker.
- Stripe-abonnementsnivåer med prøveperioder, koblet til funksjonsporter i produktet.
- Signert-cookie rate-limiting på AI-endepunktene via Upstash Redis — anonyme brukere får en smak, misbruk holdes begrenset.
- Supabase auth + Postgres radnivå-sikkerhet — brukerdata er isolert i databasesjiktet.
- Vitest-testoppsett slik at algoritme-logikken forblir korrekt når produktet vokser.
Resultat
Et ekte, monetisert produkt — det klareste beviset på at jeg tenker som en produktperson, ikke bare en koder.
Hva jeg lærte
Monetisering tvinger ærlighet om hvilke funksjoner som faktisk betyr noe. Det øyeblikket du ber noen betale, må hver "greit å ha" rettferdiggjøre seg selv eller kuttes. yomion er skarpere fordi Stripe er i det.
Stabel
- Next.js
- React
- TypeScript
- Supabase
- Stripe
- Upstash Redis