Как я собрал Telegram-приложение для изучения английского языка с нуля

30 апреля 2025 года я запустил в Telegram новое web-app-приложение — Crazy Llama English. Это история о том, как один разработчик-самоучка за 1,5 года превратил Excel-таблицу со 140 000 слов в полноценный сервис с AI-подсказками, NFT-аватарами на TON и геймифицированной программой обучения.

Я начал, как и многие: тесты на «12 времён за выходные», карточки со словами, мобильные приложения. Всё разбивалось о две проблемы:

1. Словарный запас. Без него не получится применять грамматику.
2. Быстрая усталость. Долгие занятия выбивают из ритма: хочется учиться мельче, но чаще.

В русском сегменте Telegram тогда не было приложения, которое объединяло бы короткие сессии, мотивацию через игровой процесс и доступность прямо внутри мессенджера. Так родилась идея Telegram-приложения для изучения английских слов.

Шаг 1. Оцифровать данные

• Нашёл архив английских слов на 140 000 единиц в интернете.
• Через Excel и JavaScript-скрипты удалил дубли, устаревшие леммы, редкие топонимы и другую ненужную простому пользователю информацию.

Шаг 2. Проверить качество

• Оставил 20 000 наиболее употребляемых слов по индексу Google Ngram.
• Через нейросети подобрал основную информацию по каждому слову
• Нанял переводчиков на фрилансе — ребята вручную сверяли транскрипции, перевод на русский и примеры.

Шаг 3. Добавить визуальный ряд

• Скачал через скрипт десятки тысяч изображения из open-source-фотостоков.
• Написал Telegram-бота, где 15 модераторов голосовали «Подходит / Не подходит» для каждого изображения, отбивая только подходящие варианты.

На данную работу ушло примерно 3 месяца, итогом стала CSV-база: слово + 17 атрибутов (транскрипция, часть речи, пример, частотность, синонимы, JJA/JJB-индексы и др.).

• Фронтенд: Vue 3 + Vite (лёгкая сборка, удобная реактивность для анимаций)
• Бэкенд: NestJS, NodeJS, TypeScript (строгая типизация и готовая структура модулей)
• База данных: PostgreSQL (JSONB-поля для словаря, полноценные транзакции)
• DevOps: Docker, Traefik (лёгкое масштабирование и SSL через Let’s Encrypt)
• AI-подсказки Deepseek GPT API (шенерирует объяснения правил и ассоциации к словам)
• NFT-аватары на TON (нативная сеть для Telegram-экосистемы)

На бэкенде написано на текущий момент ≈ 7 000 строк кода, на фронте ≈ 26 000.

• 15 минут в день. Алгоритм предлагает серию из 1, 2 или 5 заданий — пользователь сам выбирает интенсивность.
• Опыт, уровни, энергия. За обучение снимается энергия, за правильные ответы начисляются очки, за ошибки уменьшается счетчик изученного слова. Это создаёт здравый «напор», но не заставляет монетизировать приложение насильно: энергия восстанавливается постепенно ежедневно.
• NFT-ламы. 1000 уникальных аватаров (эмиссия ограничена) на TON открывают дополнительные бонусы, но не дают преимущества «pay-to-win».
• Таблица лидеров. Прогресс сравнивается с друзьями — один из самых сильных мотиваторов в EdTech.

• Отсутствие серьезной готовой базы данных по словам в просторах интернета. Помогли: скрипты + фриланс + много ручной чистки
• Нулевая экспертиза во фронтенде. Помогло: разбор туториалов, ответы нейросетей, ревью коллег
• Постоянные баги при рефакторинге. Помогло: Интеграция E2E-тестов и помощь сообщества в тестировании.
• Сложность UX на мобильных экранах Telegram и работа с miniApp. Помогло: Mobile-first-дизайн в Figma, тесты на 10 устройствах, изучение библиотек @telegram-apps

• Приложение запускается одной кнопкой через бота — не нужно устанавливать APK или регистрироваться, доступ через Телеграм.
• В базе — 20 000 проверенных людьми слов, разбитых на уровни A1–C2.
• AI-ассистент дает подсказки по изучаемым словам.
• Множество разных заданий по словам из словаря пользователя.
• Бесплатная модель: реклама отсутствует, оплатить можно звездами только приобретение энергии, увеличение размера словаря, либо за NFT-ламу TONами, приобретя ее через маркетплейс по желанию.

• Словарь — главное. Контент дороже интерфейса: без точных данных даже красивая оболочка бесполезна.
• Короткие сессии работают. 15-минутный формат с ежедневными заданиями повышает retention: ученики реже «бросают» курс.
• Telegram-приложение экономит входной барьер. Людям проще кликнуть в знакомый чат, чем искать новое приложение в сторах.
• Разработка подобного проекта практически в одиночку — очень сложная, долгая и энергозатратная задача для одного человека без команды и инвесторов.
• Несмотря на то, что запуск был совсем недавно и пользователей у нас еще не много, я несказанно рад, что смог закончить такой проект, хоть на это и ушло 1.5 года времени, а также дать людям возможность подтянуть свой английский до необходимого уровня.