AI Sana

Платформа, где компании публикуют реальные учебные задачи, а студенческие команды предлагают решения и прототипы. Компания просматривает отклики и сама выбирает исполнителя.

Каталог включает три карточки, перенесённые из публичного раздела технологических задач Astana Hub, и задачи, которые компании публикуют сами. Внешние карточки снабжены ссылкой на источник и пометкой о локальных откликах.

Основной сценарий

1. Компания регистрируется, создаёт карточку задачи и при необходимости сохраняет её как черновик.
2. Компания уточняет описание, указывает аудиторию, доступные данные или ресурсы, критерии успеха и срок, затем публикует задачу.
3. Студенты создают команду или вступают в неё по коду приглашения.
4. Команда отправляет отклик с описанием своего подхода и необязательной ссылкой на прототип.
5. Компания рассматривает отклики, отклоняет неподходящие и вручную выбирает исполнителя. После выбора задача закрывается.

Для трёх импортированных карточек отклики и решения доступны только внутри AI Sana на локальном аккаунте куратора. Они не отправляются iDerek, Xena Soft или PROMAT-SYSTEMS, и эти компании не выбирают исполнителя в AI Sana. Чтобы запустить настоящий цикл с компанией-партнёром, она должна зарегистрировать свой аккаунт и разместить/подтвердить собственную задачу.

AI-помощник может отредактировать заполненный текст. Он не заполняет пустые поля; компания проверяет и вручную применяет каждое предложение. Без API-ключа AI выключен, остальные функции доступны.

Стек

• Backend: Python 3.12, FastAPI, SQLAlchemy 2, Pydantic.
• База данных: PostgreSQL 17.
• Интерфейс MVP: Streamlit.
• Запуск: Docker Compose.
• Документация API: OpenAPI/Swagger через FastAPI.

Запуск на Windows

Нужен установленный и запущенный Docker Desktop.

1. В PowerShell из корня репозитория создайте локальный файл настроек:

   Copy-Item .env.example .env
   

2. Запустите приложение и базу данных:

   docker compose up --build
   

3. Откройте интерфейс и документацию API:

   • Сайт: http://localhost:8502 (значение по умолчанию; если порт свободен, установите FRONTEND_PORT=8501 в .env)
   • Swagger API: http://localhost:8000/docs
   • Проверка API и PostgreSQL: http://localhost:8000/health

Остановить сервисы можно сочетанием Ctrl+C в терминале. PostgreSQL хранит данные в Docker volume, поэтому они сохраняются после обычной остановки.

AI-помощник

AI — необязательная функция. Чтобы включить её, добавьте свой OPENAI_API_KEY в .env и перезапустите Compose. Ключ хранится только на backend и не передаётся интерфейсу. Модель можно указать в OPENAI_MODEL. Помощник редактирует только уже заполненные поля; пустые поля остаются пустыми, чтобы AI не дополнял карточку выдуманными фактами.

Локальный запуск без Docker

Если PostgreSQL уже установлен и доступен, создайте виртуальное окружение и установите зависимости в двух терминалах PowerShell:

py -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
py -m pip install -r backend/requirements.txt
py -m pip install -r frontend/requirements.txt

Задайте DATABASE_URL для своей PostgreSQL и JWT_SECRET_KEY, затем запустите API из корня:

py -m uvicorn main:app --app-dir backend --host 127.0.0.1 --port 8000

Во втором терминале запустите Streamlit:

py -m streamlit run frontend/app.py

При локальном запуске сайт откроется по адресу http://localhost:8501.

Основные возможности

• Регистрация, вход и серверная проверка ролей «Компания» и «Студент».
• Команды студентов: создание, код приглашения и вступление.
• Черновики задач, публикация и рейтинг полноты карточки с перечнем недостающих полей.
• Пояснение баллов готовности по каждому полю и подсказки по уточнению карточки; редактирование опубликованных задач.
• Открытый каталог с поиском, отраслевыми фильтрами и сортировкой по готовности.
• Отклики команд с сообщением и ссылкой на прототип.
• Кабинет компании: просмотр откликов, перевод на рассмотрение, отклонение и ручной выбор исполнителя.
• Права доступа на сервере: компании управляют только своими задачами и откликами, студенты откликаются только от своих команд.

Импортированные карточки Astana Hub

При первом запуске backend добавляет три снимка публичных карточек в локальный каталог. Источник каждой карточки открыт из её подробного описания. Внешние данные не синхронизируются автоматически: перед демонстрацией проверьте исходную страницу и сроки. Даты в импортированных карточках — сроки принятия решений, указанные на Astana Hub, а не обещанный срок выполнения проекта.

Локальный кураторский аккаунт для просмотра и выбора внутренних откликов:

• Email: [email protected]
• Пароль: local-demo-change-me

Эти учётные данные нужны только для локальной демонстрации. Задайте собственные ASTANAHUB_REVIEW_EMAIL и ASTANAHUB_REVIEW_PASSWORD в .env перед запуском и не публикуйте приложение с локальным паролем.

Исходные публикации: iDerek: OCR на хостинге, Xena Soft: AI-агент для E2E-тестов, PROMAT-SYSTEMS: ночное распознавание госномеров.

Статус и ограничения MVP

Приложение рассчитано на локальную демонстрацию и проверку основного сценария. Таблицы базы создаются при первом запуске; для развития production-схемы следует добавить управляемые миграции. Регистрация не подтверждает юридическую принадлежность к компании. Учетные записи не используют подтверждение email или восстановление пароля. Перед публичным развёртыванием замените локальные значения пароля PostgreSQL и JWT_SECRET_KEY, настройте HTTPS и добавьте проверку компаний.

После объединения веток

Выбрана версия feature/Branch-raiymbek с ролями company и student и командами. Она использует отдельный том postgres_teams_data. Старый postgres_data сохранён; его пользователи и задачи автоматически не переносятся. Роль admin в выбранной версии не реализована. Старые backend/auth.py, create_admin.py, init_db.py и test_api.py относятся к предыдущему API и не используются новым сервером.