Questões de prática a partir dos slides, prontas para o Anki.

O ChatGPT funciona quando você cola o texto de um slide e pede uma questão. O problema aparece depois: ele não preserva ponteiro para o slide original, não rephrasea o enunciado na próxima revisão (então na terceira passada você está só pattern-matching as três primeiras palavras), não cobre image-occlusion para diagramas de anatomia, e a qualidade das alternativas erradas varia muito carta a carta. Em uma avaliação fechada com três documentos de origem, o Studyly tirou 81.3 em correção factual, clareza do enunciado, qualidade das distratoras e cobertura de tipos de questão. A média do que existe no mercado nesse mesmo eval fica em 68.0, e o Turbolearn (que é o mais popular nesse espaço) tirou 57.8. Detalhes em studyly.io/quality.

Sim. As cartas de image-occlusion são exportadas no formato IO Enhanced, que é o que o add-on oficial do Anki lê. Os tipos de nota se chamam studyly_image_occlusion, studyly_mcq e studyly_cloze, com prefixo próprio justamente para não colidir com decks AnKing ou Zanki que você já tenha na coleção. Depois de importar o .apkg, abra Ferramentas, Gerenciar Tipos de Nota e você vê os três tipos lá.

Aparece. Cada nota carrega três campos extras: SourceFile (o nome do arquivo do PDF ou PPTX original), SourcePage (o número do slide) e SourceQuote (uma frase verbatim daquele slide que sustenta a resposta certa). O template padrão da carta renderiza esses três campos dentro de um bloco pequeno embaixo da resposta. Você vê o número do slide em toda revisão, no desktop e no AnkiMobile.

Cerca de 60 segundos para o deck inteiro. Os quatro geradores (MCQ, dissertativa, caso clínico, image-occlusion) rodam em paralelo contra o mesmo conjunto de fatos extraídos do deck, então o tempo de parede não escala linearmente com o número de cartas que sai. Para um deck de 90 slides você recebe em torno de 200 cartas, porque a maioria dos slides com fato testável gera dois a três formatos diferentes.

Funciona com ambos. O pipeline normaliza PPTX, KEY, PDF nativo e PDF escaneado (puramente imagem) para a mesma representação interna por slide. O escaneado paga uma passada de OCR a mais, então a latência praticamente dobra, mas as cartas saem com a mesma estrutura. Para os diagramas com legendas, o image-occlusion é gerado de qualquer maneira: o detector de figuras roda no PDF rasterizado.

Mesma coisa, com SourcePage trocado por SourceTimestamp. As cartas geradas a partir de uma aula no YouTube carregam o timestamp exato onde o fato foi discutido, e a transcrição daquele segundo entra no campo SourceQuote. Dentro do Anki o timestamp vira um link para o vídeo no segundo certo. Útil quando o professor não distribui slide e sua única fonte é a gravação.

Esse é o padrão mais comum entre os usuários. O Studyly tem a vantagem do rephrasing automático em cada revisita (o enunciado é reescrito mantendo o fato, então você não decora a forma do texto), e isso o .apkg do Anki não consegue replicar porque o Anki guarda a carta como string fixa. Quem treina diariamente dentro do Studyly e usa o .apkg como portabilidade (caso queira sair, caso prefira o algoritmo do Anki para uma matéria específica) costuma se dar bem nos dois lados.

Medicina, odontologia, enfermagem, farmácia, veterinária, biomedicina, pré-vestibular para áreas da saúde, biologia, e qualquer curso onde o material do professor é decks de slides com muita memorização. Para problemas computacionais (cálculo, física com resolução passo a passo, farmacocinética com cálculos de dose) o Studyly não é a ferramenta certa. Aqui geramos questões de conceito, não resolução de integral.

Sim. O tier gratuito está em app.jungleai.com, sem cartão de crédito. Você sobe o primeiro deck, vê as 200 cartas saindo em 60 segundos, baixa o .apkg, importa no Anki e decide. A maior parte dos usuários roda alguns decks no grátis antes de optar pelo pago.