AI Sana Challenge Hub — Ontogyz

Сервис помогает бизнесу превратить короткое описание проблемы в понятную задачу для команд. AI задаёт уточняющие вопросы и собирает редактируемую карточку; бизнес подтверждает сведения, получает прозрачный рейтинг готовности и публикует задачу.

Команды видят каталог и предлагают решения. Бизнес вручную выбирает одну, несколько или ни одной команды. Подтверждённый этап выбранного отклика даёт команде 10 баллов однократно.

Запуск из свежего клона: Windows PowerShell

Проверенная среда: Windows, Python 3.12.14. Нужны Git и доступ к приватному репозиторию. Выберите свободную папку; команды ниже создают новую копию ontogyz-review.

git clone --branch main https://github.com/BAITC-Hacks/hack-69d13496-ontogyz-team.git ontogyz-review
cd ontogyz-review
git log -1 --oneline
py -3.12 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip check
if (-not (Test-Path -LiteralPath .env)) {
    Copy-Item -LiteralPath .env.example -Destination .env
}

Если py отсутствует, проверьте python --version и используйте python -m venv .venv. Можно указать полный путь к установленному Python. Активировать окружение не требуется: команды используют его интерпретатор напрямую.

Для живого AI откройте локальный .env текстовым редактором и заполните OPENAI_API_KEY своим ключом. OPENAI_MODEL по образцу — gpt-4.1-mini-2025-04-14. Эта модель отвечала в аккаунте команды 23.09.2026; доступ другого аккаунта проверяется отдельно. .env исключён из Git, ключ команды в клоне отсутствует. Используется именно .env, не env.env. Переменные окружения AI имеют приоритет над файлом.

.\.venv\Scripts\python.exe -m uvicorn app.main:app --port 8000

После сообщения Uvicorn running оставьте терминал открытым и откройте приложение в браузере. Проверка сервера должна вернуть {"status":"ok"}. Остановка — Ctrl+C. После изменения настроек перезапустите сервер. Если порт уже занят, используйте --port 8001 и тот же порт в браузере.

Проверки

Из корня проекта, во втором окне PowerShell:

.\.venv\Scripts\python.exe -m unittest discover -s tests -v
.\.venv\Scripts\python.exe -W error::RuntimeWarning -m unittest app.ai.test_service app.ai.test_review_regressions -v

AI-тесты подменяют внешние ответы: они не подтверждают доступ аккаунта к OpenAI или качество живой модели. Изолированные проверки интерфейса доступны при работающем сервере на /static/tests/ui.html; они также используют искусственные ответы.

Что можно проверить без ключа

Каталог, фильтры, просмотр задач, отклики, ручной выбор нескольких команд и начисление баллов работают без AI. В новой базе:

1. Откройте раздел «Команда», выберите уровень «Начальная 0–39» и задачу с 30 баллами.
2. Отправьте два отклика от разных команд: идея и план — от 10 символов, срок — 1–365 дней, ссылка — HTTP(S) URL. https://example.org/ допустим как явно обозначенная тестовая ссылка, а не действующий прототип.
3. В разделе «Отклики» выберите эту задачу и вручную выберите обе команды.
4. Подтвердите этап одного выбранного отклика: баллы его команды увеличатся на 10. Повторная кнопка недоступна; повторный HTTP-запрос также не начисляет баллы.
5. Перезапустите сервер с тем же путём БД: записи и баллы должны сохраниться.

Без ключа обращение к AI возвращает 503 AI_NOT_CONFIGURED с читаемым сообщением. Статический ответ не подставляется. Для самостоятельной проверки живого AI эксперт настраивает собственный ключ на компьютере сервера; предоставление ключа организатором здесь не подтверждается.

Архитектура и правила

Один процесс FastAPI отдаёт HTML/CSS/JavaScript и JSON API. SQLite хранит карточки, команды, отклики и этапы между запусками. AI вызывается только сервером. Публичные схемы и ошибки — в CONTRACTS.

Подтверждённое поле	Баллы
Контекст	10
Потребность	10
Данные и материалы	20
Ожидаемый результат	15
Критерии успеха	15
Ограничения	10
Пользователи	10
Контакт бизнеса	5
Взаимодействие бизнеса с командой	5

Сервер начисляет вес только за содержательное заполненное поле из confirmed_fields. «Не знаю» и «Нет данных» не повышают рейтинг. Название в сумму не входит. 100/100 означает полноту подтверждённых сведений, а не их независимую достоверность или готовность решения.

Уровни готовности в интерфейсе: 0–39 — начальная, 40–69 — рабочая, 70–89 — готовая, 90–100 — приоритетная. Статус публикации задаётся отдельно: черновик или опубликовано. Публикация требует названия, но не минимального рейтинга. Каталог показывает все опубликованные задачи, сортирует по рейтингу по убыванию, затем по ID. Количество откликов не ограничено; выбор каждого предложения независим. Этап разрешён только выбранному предложению и приносит +10 однократно.

Данные и отдельная репетиция

Новая БД автоматически получает 5 синтетических черновиков, 5 карточек с баллами 30/50/65/75/90, 5 профилей команд и 5 откликов. Набор организаторов не использовался. Происхождение и небольшой CSV для репетиции — в data/README.md.

По умолчанию база — data/hackalem.db; она исключена из Git. Путь задаётся переменной окружения PowerShell DATABASE_PATH (для БД значение из .env автоматически не читается). Для отдельной репетиции в новом терминале из корня проекта:

$env:DATABASE_PATH = "data/rehearsal-01.db"
.\.venv\Scripts\python.exe -m uvicorn app.main:app --port 8001

Откройте http://127.0.0.1:8001/. Для новой чистой репетиции выберите ещё не существующее имя БД; повторный запуск с тем же именем продолжает сохранённую работу. Рабочую базу удалять не требуется.

Проверенное состояние и ограничения

Последняя проверка приложения 052b7f2, 23.09.2026, 17:35–17:39: повторно пройдены 19 UI-тестов и настоящий браузерный сценарий на отдельной SQLite-базе. Два живых AI-запроса дали пять вопросов и редактируемую карточку; проверены 0→30→публикация, два отклика, отклонение и выбор обеих команд, этапы по +10, затем рост до 50 и открытие того же ID после перезагрузки страницы. Повторные HTTP-запросы подтверждения не увеличили баллы. Неработающих кнопок в проверенном сценарии не обнаружено. Замечание по AI: описание синтетических записей повторилось в ограничениях; текст удалён вручную, исправление сохранилось. Код AI в этом прогоне не менялся.

Общая проверенная основа — e31a47c (23.09.2026): объединены AI Тимура 535ccba и UI Дастана 6afbe99. Независимо прошли 9 серверных, 58 AI-регрессий, 19 изолированных UI-проверок и 19 дополнительных HTTP-проверок. Свежий официальный клон основы 630efc0 с новой .venv Python 3.12.14 установлен и запущен на Windows; pip check, главная, health, ошибка без ключа и повторный запуск проверены. Последующее оформление рабочего экрана и каталога выполнено по поручению Али поверх 039150b: повторены 19 UI- и 9 серверных проверок, просмотрены первый экран 1280×720, узкие области 390/375 px, каталог и сохранение 100→90→100 на настоящем сервере. Подробности и ограничения — начало EVAL.

С настоящим AI выполнен браузерный сценарий: слабый черновик, 5 вопросов, 10 редактируемых полей, рейтинг 0→30→50→100, публикация при 30, два отклика, независимый выбор двух команд, этапы по +10 однократно и сохранение после перезапуска. Семь независимых реальных AI-вызовов и ограничения подробно описаны в проверке по критериям и EVAL. Следующие коммиты оформления требуют отдельной проверки.

• AI может неверно распределять или пропускать сведения; человек проверяет, редактирует и подтверждает карточку. Проверенные примеры не гарантируют отсутствие ошибок на любом вводе.
• Переключатель ролей не является авторизацией. Доступ общий; защиты записей от изменения другим посетителем и производственного развёртывания нет.
• Данные учебные, экономический эффект и интерес реальных клиентов не измерялись.
• Полный показ с секундомером на итоговой версии, доступ аккаунта экспертов и фактическая подача пока не подтверждены.

Показ и подача

Сценарий до пяти минут содержит подготовленные факты и два отклика. Материалы для подачи — название, описание и список действий капитана. Сценарий — план; его длительность ещё предстоит измерить.

Документ трека и инструкция участников. Дедлайн, подтверждённый Али: 23 сентября 2026, 18:00 Астана. Push в GitHub и подача через платформу — отдельные действия.

Команда и внешние компоненты

Али — сервер, SQLite, рейтинг, интеграция и документация; Тимур — AI и его оценка; Дастан — интерфейс и браузерные проверки. При разработке использовался Codex; история Git и отчёты участников отражают сделанные изменения.

Зависимости: FastAPI, Uvicorn, OpenAI Python SDK; диапазоны версий — в requirements.txt. Внешняя модель — OpenAI; ключ хранится только на сервере.