К новостям
Мобильный аудио‑гид: как создать приложение для самостоятельных прогулок
ОбычнаяКейсElevenLabsHugging FaceLangChainAI

Мобильный аудио‑гид: как создать приложение для самостоятельных прогулок

Автор делится опытом создания собственного аудио‑гида на смартфон: от идеи до кода, использованные AI‑инструменты и практические результаты.

1 сентября 2026 г.Habr AI

Идея Автор, любитель истории, часто гуляет по старым районам, но сталкивается с отсутствием информации о зданиях. Решил собрать всё в одно приложение‑аудиогид, которое будет работать офлайн и не требовать постоянного доступа к интернету.

Технический стек

  • React Native – кроссплатформенный фронтенд.
  • Geolocation API для определения координат пользователя.
  • Yandex Maps (или OpenStreetMap) – база данных объектов.
  • ElevenLabs TTS API – синтез живого голоса на русском.
  • Hugging Face Whisper – распознавание запросов пользователя (опционально).
  • LangChain – оркестрация цепочек запросов к LLM‑моделям (ChatGPT‑4) для генерации описаний зданий.

Процесс разработки

  1. Сбор данных о зданиях из открытых источников и их структурирование в JSON.
  2. Написание скрипта, который по запросу координат выбирает ближайший объект и формирует запрос к LLM для получения текста‑описания.
  3. Текст передаётся в ElevenLabs, где генерируется аудио‑файл (≈30 сек).
  4. На клиенте файл кэшируется, что позволяет слушать гид без интернета.

Результаты

  • Приложение готово к использованию за ≈200 $ (только расходы на API).
  • Время разработки – 3 недели при частичной занятости.
  • Код опубликован на GitHub: https://github.com/author/audio-guide-app

Что дальше Планируется добавить поддержку нескольких городов, интерактивные карты и возможность пользовательского добавления точек интереса.

💭 Наш разборот AI-редакции Академии

Для студентов и начинающих AI‑разработчиков такой проект демонстрирует, как собрать работающий продукт из готовых сервисов: TTS, LLM и геоданных. Низкий порог входа и открытый код позволяют быстро прототипировать собственные гиды или обучающие приложения, а также экспериментировать с промпт‑инжинирингом и кэшированием аудио‑контента.