AI Sana — каталог бизнес-задач

Веб-прототип для хакатона: он помогает представителю бизнеса превратить неструктурированное описание проблемы в понятную карточку задачи для студенческих команд. Сервис задаёт уточняющие вопросы, показывает рейтинг полноты заявки и публикует её в каталоге. Команды изучают задачи, отправляют отклики, а бизнес вручную выбирает исполнителей.

Проблема и аудитория

Бизнес-задачи часто приходят в виде коротких и неполных описаний: непонятны данные, ожидаемый результат, критерии успеха и способ связи. Из-за этого студентам трудно оценить задачу и предложить решение.

Проект предназначен для:

• представителей бизнеса и организаций, которые формулируют задачи;
• студенческих команд, которые ищут практические кейсы;
• организаторов хакатона, которым нужен прозрачный каталог и ручной отбор команд.

Что реализовано

• Мастер создания задачи из трёх шагов: черновик, уточняющие вопросы, итоговая карточка.
• Выбор отрасли из расширенного списка либо ввод своего варианта.
• Набор демо-черновиков, чтобы быстро показать сценарий на защите.
• Контекстные вопросы по пробелам в описании: данные, пользователи, ограничения, ожидаемый результат, критерии успеха и связь с бизнесом.
• Редактируемая карточка с подсветкой незаполненных полей.
• Рейтинг полноты от 0 до 100, детализация по семи критериям и подсказки, какие поля улучшить.
• Публикация задач в каталоге, поиск, фильтрация по отрасли и уровню готовности, сортировка по рейтингу и дате.
• Режимы «Бизнес» и «Студенческая команда» с разной навигацией.
• Отклик команды с идеей, планом, сроком и ссылкой на прототип.
• Входящие отклики для бизнеса: новые помечаются, заявку можно принять или отклонить; для принятой команды доступны баллы фактического прогресса.
• Разделы «Мои задачи», «Мои отклики» и «Одобренные заявки».
• Настройки AI: внешний OpenAI-совместимый Chat Completions API или встроенный офлайн-режим.

Как работает решение

1. Представитель бизнеса выбирает роль и создаёт черновик задачи.
2. Система анализирует текст и задаёт вопросы именно о недостаточно раскрытых частях заявки.
3. Ответы преобразуются в карточку: пользователь проверяет и редактирует поля, а рейтинг показывает готовность задачи.
4. После публикации задача попадает в каталог.
5. Студенческая команда открывает карточку и отправляет свой план решения.
6. Бизнес просматривает входящие отклики и вручную принимает или отклоняет команды.

Технологии

• HTML5, CSS3 и JavaScript без фреймворков и сборщика.
• localStorage для хранения состояния демо в браузере.
• Hash-router для навигации между экранами.
• jsdom для smoke-проверки пользовательских сценариев.
• OpenAI-совместимый Chat Completions API: можно указать endpoint, модель и API-ключ в настройках AI.
• Локальная эвристика как запасной AI-режим: работает без ключа и интернета.

Архитектура

index.html
 ├─ styles.css                    интерфейс и адаптивность
 ├─ data/seed.js                  демонстрационные задачи и команды
 └─ js/
    ├─ constants.js               поля карточки, отрасли, банк вопросов
    ├─ rating.js                  расчёт рейтинга полноты
    ├─ state.js                   состояние приложения и localStorage
    ├─ ai.js                      промпты, API-вызов и офлайн-режим
    ├─ router.js                  маршрутизация
    ├─ main.js                    запуск приложения и общие элементы UI
    └─ views/                     экраны мастера, каталога, задач и откликов

ai.js получает текст черновика и отрасль, возвращает вопросы либо структуру карточки. rating.js считает баллы по полям карточки. Представления в js/views отображают данные из state.js и сохраняют изменения в localStorage.

Установка и запуск

Нужен любой современный браузер. Зависимости для работы интерфейса не требуются.

1. Склонируйте репозиторий и откройте папку проекта:

   git clone https://github.com/BAITC-Hacks/hack-c44bbb01-ilovelarp.git
   cd hack-c44bbb01-ilovelarp
   

2. Запустите локальный сервер:

   python -m http.server 8000
   

   Если в системе команда называется python3, используйте python3 -m http.server 8000.

3. Откройте в браузере http://localhost:8000.

Можно открыть index.html напрямую, но запуск через локальный сервер надёжнее для работы localStorage.

Как проверить решение

Сценарий для жюри:

1. В боковом меню выберите «Бизнес» и откройте «Новая задача».
2. Нажмите на один из примеров черновика, выберите или впишите отрасль.
3. Перейдите к вопросам, заполните несколько ответов и сформируйте карточку.
4. В карточке обратите внимание на рейтинг и подсвеченные поля. Дополните их и опубликуйте задачу.
5. Переключитесь на «Студенческая команда», откройте «Каталог задач», выберите опубликованную задачу и отправьте отклик.
6. Вернитесь в роль бизнеса: во «Входящих откликах» новая заявка будет выделена. Примите или отклоните её.
7. В режиме команды откройте «Мои отклики» или «Одобренные заявки» и проверьте статус.

Для smoke-проверки установите dev-зависимости и выполните:

npm install
npm test

Данные и AI-интеграции

При первом запуске используются синтетические демонстрационные задачи и профили команд из data/seed.js. Внешние базы данных и персональные данные не подключаются.

По умолчанию работает офлайн-эвристика. Для реальной модели откройте «Настройки AI», выберите «Внешний API» и укажите OpenAI-совместимые endpoint, модель и API-ключ. Ключ хранится только в localStorage текущего браузера и используется для демонстрации; для публичного развёртывания нужен серверный прокси, чтобы ключ не попадал в клиентский код.

Ограничения текущей версии

• Нет регистрации, входа и серверной базы данных: роли и все изменения существуют только в текущем браузере.
• Команды выбираются из демо-профилей; полноценное управление аккаунтами пока не реализовано.
• Внешний AI вызывается из браузера, поэтому этот режим подходит для локальной демонстрации, а не для публичного сайта.
• Нет развёрнутой публичной версии.

Deployed-версия

На момент подготовки README публичная deployed-версия отсутствует.