Аким на 5 часов

Локальный симулятор для задачи Astana Innovations. Команда распределяет одинаковый виртуальный бюджет по городским направлениям, выбирает пять мер и видит, как они могут повлиять на Astana Quality of Life Score и каждый из пяти районов.

Возможности

• Каталог мер сгруппирован по направлениям: транспорт, озеленение, соцсфера, безопасность и городские сервисы.
• Можно собрать собственный набор или автоматически подобрать сбалансированный план для города либо отдельного района.
• Перед расчётом проверяются бюджет, число мер по категориям, обязательный выбор района и несовместимые решения.
• Результаты показывают общий балл города и изменение балла каждого района.
• AI-аналитик объясняет пользу, риски и следующий шаг. Если API недоступно, используется локальное пояснение. AI не рассчитывает и не меняет числа.
• Дополнительный AI-штаб сопоставляет план с пятью городскими стресс-сценариями: воздух, пробки, школы, пожары в жилом секторе и теплосети. Проверка добровольная и не меняет Score, бюджет или выбранные меры.

Все показатели и эффекты мер синтетические и служат демонстрацией модели. Городские проблемы показываются как контекст из датированных источников, а не как оперативные данные. Районные баллы нельзя трактовать как реальные оценки районов.

Запуск в VS Code на Windows

1. Установите Node.js версии 20 или новее.

2. Откройте в VS Code папку проекта hack-414276c9-rizz-agents.

3. Откройте Terminal → New Terminal и выполните:

   npm start
   

4. Перейдите в браузере на http://localhost:3000.

5. Остановка: нажмите Ctrl+C в терминале, где запущен сервер.

Устанавливать дополнительные пакеты не нужно.

Деплой на Render

Проект — Node.js веб-сервер: он отдаёт сайт из public/, а серверные API-маршруты выполняет в server.mjs. Поэтому нужен Web Service, а не Static Site. Конфигурация Render находится в render.yaml; сборка устанавливает зависимости командой npm ci, запуск выполняется через npm start. Отдельной команды сборки фронтенда нет. Версия Node.js закреплена в .node-version.

Первая публикация

1. Убедитесь, что нужная версия проекта отправлена в GitHub.
2. Войдите в Render и выберите New → Blueprint.
3. Подключите GitHub, выберите репозиторий и ветку с проектом (например, main), затем примените Blueprint из render.yaml.
4. При желании включить AI-пояснения добавьте OPENAI_API_KEY как секрет в настройках сервиса Render. Вставляйте ключ только в поле переменной окружения Render — не в GitHub, render.yaml или браузерный код. Без ключа сайт работает с локальным автоматическим пояснением. Сервер читает ключ только на своей стороне.
5. Дождитесь успешного деплоя и откройте адрес *.onrender.com, который покажет Render.

Render Free подходит для демо и тестирования. После 15 минут без запросов бесплатный сервис засыпает; первый следующий запрос может ждать около минуты. На бесплатном тарифе файловая система временная, поэтому не храните в ней пользовательские данные. Настроенный health check обращается к /api/data.

Обновление сайта

Отправьте изменения в выбранную ветку GitHub. Render автоматически соберёт и опубликует новый коммит. Если автоматический деплой отключён, запустите Manual Deploy → Deploy latest commit в панели Render. После изменения API-ключа или других переменных окружения сохраните настройки и перезапустите или повторно разверните сервис.

Как пользоваться

1. Нажмите Подобрать план и выберите город или нужный район либо соберите свой набор вручную.
2. При ручном выборе отфильтруйте каталог по направлениям, выберите меры и укажите район для районных проектов.
3. Убедитесь, что выбрано ровно пять мер и расходы не превышают 100 условных единиц.
4. Нажмите Рассчитать сценарий и сравните общий балл с результатами районов.
5. Нажмите Объяснить результат, чтобы получить краткий разбор пользы, рисков и следующего шага.
6. При желании нажмите Проверить план на кризисы. Откройте карточки, чтобы увидеть, какие меры связаны с каждым риском, их эффекты и задержки в симуляции, ограничения модели и варианты для сравнения.

AI-пояснение

Без API-ключа симулятор использует автоматическое локальное пояснение. Чтобы включить AI, скопируйте .env.example в .env и добавьте ключ после OPENAI_API_KEY=:

Copy-Item .env.example .env
notepad .env
npm start

Если сервер уже работает, остановите его через Ctrl+C и запустите снова. Сервер сообщает, найден ли ключ, но не печатает его. Файл .env исключён из Git; не добавляйте секрет в браузерный код или опубликованные файлы. Запросы к OpenAI API могут тарифицироваться отдельно.

Расчёт и ограничения

• Меры изменяют синтетические показатели районов. Для задержки запуска применяется доля эффекта в горизонте восьми условных кварталов.
• Городские меры влияют на все районы; районные — только на выбранный район.
• Astana Quality of Life Score складывается из 70% среднего результата с учётом населения, 30% результата самого слабого района и штрафа за каждый показатель ниже 40. Промежуточные значения не округляются; итог отображается с двумя знаками.
• Рекомендации перебирают допустимые комбинации пяти мер по встроенному набору данных. Городской вариант максимизирует общий балл, районный — улучшение выбранного района с учётом общего результата города.
• Расходы являются условными, а оценки не являются прогнозом фактических последствий или финансовой сметой.

Структура

• server.mjs — локальный сервер и вызов OpenAI API.
• src/data.mjs — районы, исходные показатели и меры.
• src/simulator.mjs — проверка сценариев, расчёт баллов и подбор рекомендаций.
• public/ — интерфейс и браузерная логика.

,