Cosa è uscito, onestamente.

Apriamo i cancelli, lentamente, alla prima coorte della beta di Fluera. iOS (iPadOS) e macOS arrivano per primi — Android, Windows e Linux seguono mentre lavoriamo attraverso il backlog alpha.

Cosa è incluso

• Canvas infinito con 13 pennelli pressure-sensitive
• Ciclo di apprendimento completo in 12 passi, con tutte e quattro le funzioni portanti attive
• Scheduler di ripetizione spaziata con pesi FSRS personalizzati
• Storage local-first cifrato SQLCipher, cloud sync opt-in
• Collaborazione P2P end-to-end cifrata (modalità Visit, Teaching, Duel)

Cosa ancora no

• Time Travel audio-sync è ancora alpha solo su iOS
• Release Android nel prossimo ciclo beta
• Dashboard audit-log per le istituzioni nella roadmap

Come entrare

Iscriviti alla waitlist beta. Facciamo onboarding a ondate di circa cinquanta a settimana e leggiamo ogni risposta.

Ghost Map arriva nella sua prima forma usabile. Dopo il Passo 3 del ciclo, gli studenti possono attivare un overlay di confronto: il loro canvas contro una mappa ideale generata dall’IA. Le discrepanze pulsano visivamente.

Novità

• Overlay Ghost Map con indizi rossi (mancanti), gialli (mal-connessi), blu (aggiunti)
• Slider di confidenza su ogni rivelazione socratica — attiva l’ipercorrezione
• Flow di tentativo on-canvas: gli studenti scrivono la correzione a mano prima che l’ideale si riveli
• FAB con pulsanti Confronta/Rivela durante i tentativi

Migliorie

• Il posizionamento Gemini è non deterministico; abbiamo aggiunto un post-pass anti-overlap (spaziatura minima 350px)
• La pipeline di disegno non si blocca più durante il tentativo inline
• Il testo delle etichette ora è ancorato a dimensione schermo fissa (160px, 1 riga); i rettangoli scalano con il canvas

Problemi noti

• Gemini ogni tanto ammucchia i nodi su un solo cluster — il post-pass a volte li spinge lontano dai gruppi correlati
• Nessun auto-rilevamento di quando uno studente finisce di scrivere un tentativo (solo conferma manuale)
• La rifinitura visiva dei nodi ghost (animazioni, transizioni) migliorerà in v0.10

Lo scheduler FSRS di default arriva abbastanza vicino. L’ultimo 20% — la parte che distingue un buon sistema di ripetizione spaziata da uno ottimo — è la personalizzazione.

Novità

• Otto pesi FSRS (w0–w7) calibrati per-utente via gradient descent sulla storia di review
• Modifier pedagogici impilati sopra:
  • Bonus ipercorrezione — le risposte sbagliate a confidenza 5 ricevono intervalli più brevi (e una priority badge)
  • Malus peek — rivelazioni premature accorciano il prossimo intervallo (niente lookup gratis)
  • Segnale tempo di risposta — risposte corrette lente trattate come più deboli di risposte corrette rapide
  • Scaffolding breadcrumb — le catene di hint scalano l’intervallo per quanto scaffolding è servito
• Calibrazione pesi per materia (medicina vs matematica vs lingue)

Migliorie

• L’ordinamento della coda di review ora usa topological sort dei prerequisiti, non il semplice ordinamento per data
• Il feedback post-review celebra lo sforzo invece della correttezza (microcopy growth mindset)

Ringraziamenti

A tutti quelli nell’alpha chiusa che hanno generato abbastanza dati di review per far davvero convergere il gradient descent. Lo scheduler è migliore perché le vostre review erano imperfette.