Morse AI: один разработчик переписал приложение с нуля, добавив 37 азбук и 60 языков

Morse AI вырос из старого проекта, написанного ещё во времена Flash. Приложение пять лет не обновлялось, код на Objective-C устарел, интерфейс через Catalyst создавал проблемы. Автор решил не латать, а переписать всё с нуля, используя Claude (от Anthropic) и Codex (от OpenAI) как основные инструменты разработки.

Что понадобится

• Аккаунт Claude (Anthropic) и доступ к Codex (OpenAI) для перевода кода и текстов
• Xcode с поддержкой Swift и SwiftUI
• Python для автоматизации скриншотов App Store
• Телеграфный ключ с адаптером, если планируете тестировать ввод через физическое устройство
• Вечера и выходные: автор отмечает, что лимиты обеих нейросетей «легко улетали за один вечер»

Как автор перестроил приложение шаг за шагом

1. Перенос на чистый macOS. Старая версия работала через Catalyst (технология Apple, позволяющая запускать iPad-приложения на Mac). Catalyst создавал проблемы, поэтому первым шагом стал отказ от него.

2. Перевод кода с Objective-C на Swift. Весь проект, включая сторонние библиотеки, привязанные к менеджеру зависимостей CocoaPods, был переписан. Автор использовал Claude для конвертации.

3. Перенос ядра генерации сигнала. Ядро изначально было на чистом C, потому что даже Objective-C давал задержку при генерации быстрых сигналов. Именно это отличало приложение от конкурентов. Перенос на Swift стал возможен благодаря помощи ИИ.

4. Переделка интерфейса на SwiftUI. Современный фреймворк Apple заменил старый интерфейсный слой.

5. Перевод интерфейса на 60 языков. Переводы прогонялись через две нейросети: Claude и Codex. Одна переводила, вторая проверяла. Такой подход позволил получить качество, близкое к носителю, без привлечения людей-переводчиков.

6. Интеграция 37 национальных азбук Морзе. Японская использует слоговую азбуку (катакана), китайская работает через Unicode и сокращения, индийская и тайская применяют собственные комбинации. Все таблицы встроены на уровне ядра, чтобы ввод с телеграфного ключа тоже поддерживал локальные символы.

7. Создание админки с ИИ-переводчиком. Для работы с пользователями из разных стран в панель управления интегрированы модели перевода: сообщение от пользователя автоматически переводится для службы поддержки, ответ конвертируется обратно на язык пользователя.

8. Переработка системы обучения. Вместо ручных групп символов приложение теперь подбирает пары по методу Коха (метод обучения азбуке Морзе, при котором новые символы добавляются по одному на полной скорости, а не замедляются). Тестирование знаний повторяет формат мировых соревнований: группы символов, время, учёт ошибок.

9. Добавление дешифровки из радиоэфира. Распознавание морзянки из шумного радиоэфира, где даже профессионал испытывает трудности. Подробности автор анонсирует отдельно.

Как проверять переводы через две нейросети?

Схема, которую использовал автор, доступна любому, кто работает с мультиязычным контентом. Первая нейросеть (например, Claude) делает перевод. Вторая (например, Codex или ChatGPT) получает оригинал и перевод с просьбой найти ошибки, неестественные конструкции и потерю смысла.

Для локальных азбук Морзе проверка двойная: нужно убедиться не только в корректности интерфейсных строк, но и в правильности самой таблицы символов. Японская слоговая азбука, китайские Unicode-коды, индийские и тайские комбинации требуют отдельной валидации, потому что ошибка в таблице Морзе это не опечатка в кнопке, а неверный сигнал.

Важный нюанс: автор подчёркивает, что «проверять за нейросетями нужно». ИИ переводит быстро и в целом качественно, но без второго прохода через конкурирующую модель дефекты неизбежны.

Что с этого вам прямо сейчас?

Авторам Дзена и копирайтерам. Схема «перевод через одну нейросеть, проверка через вторую» работает не только для приложений. Если вы адаптируете контент на другие языки или проверяете чужие переводы, прогоните текст через Claude, а затем попросите ChatGPT найти ошибки. Это дешевле редактора-носителя и быстрее ручной вычитки.

Разработчикам и предпринимателям. История Morse AI показывает реальный сценарий: один человек без команды переписал приложение с нуля, используя Claude и Codex как основных «сотрудников». От старой программы не осталось ни строчки кода. Для тех, у кого есть устаревший проект и нет бюджета на команду, это рабочий путь.

Пользователям в России и СНГ. Приложение доступно на русском языке. Из доступных в РФ инструментов для аналогичной проверки переводов можно использовать YandexGPT и GigaChat в связке: принцип тот же, перевод одной моделью, проверка другой.

Morse AI, пример того, как нишевый проект, написанный одним человеком, может вырасти до мультиязычного продукта с 37 азбуками и 60 языками интерфейса, если использовать ИИ не как игрушку, а как полноценную рабочую среду.