Lovelab

Бизнес формулирует задачу. Команды предлагают решения. Результат подтверждает человек.

Запустить · Возможности · Сценарий демо · Архитектура · Проверки

Lovelab превращает короткое описание бизнес-проблемы в задачу, с которой студенческая команда может начать работу. Уточняющие вопросы помогают заполнить карточку, прозрачный рейтинг показывает её готовность, а открытый каталог соединяет бизнес и команды.

Проект создан для кейса AI Sana / HackAlem. Сквозной сценарий работает в приложении: от первого описания до отклика, ручного выбора команды и начисления баллов.

Как это работает

flowchart LR
    A[Описание потребности] --> B[3–5 уточняющих вопросов]
    B --> C[Редактируемая карточка]
    C --> D[Подтверждение бизнеса]
    D --> E[Рейтинг 0–100]
    E --> F[Открытый каталог]
    F --> G[Предложения команд]
    G --> H[Ручной выбор бизнеса]
    H --> I[Подтверждённый этап · +10]

Для бизнеса	Для команды
Описать проблему своими словами и получить вопросы	Найти задачу по теме, уровню и поисковому запросу
Сохранить черновик и вернуться к нему позже	Прочитать полную карточку и увидеть недостающие сведения
Увидеть разбивку рейтинга и дополнить карточку	Предложить идею, план, срок и ссылку на прототип
Сравнить отклики, выбрать несколько команд или отклонить предложения	Получить 10 баллов после подтверждённого этапа
Уточнить опубликованную задачу с пересчётом рейтинга	Видеть накопленные баллы в профиле команды

Два независимых счёта: рейтинг задачи оценивает полноту подтверждённого описания; баллы команды отмечают фактический прогресс. Подтверждение этапа не меняет рейтинг задачи. Задача с 0 баллов остаётся видна и принимает отклики.

Интерфейс

Каталог с прозрачным рейтингом

Конструктор: карточка, подтверждение и расшифровка баллов

Отклики: сравнение идей и ручной выбор команд

Скриншоты сняты с работающего приложения на синтетической базе. Интерфейс также доступен на узком экране; адрес выбранной задачи сохраняется в URL, а незавершённый ввод конструктора — в браузере.

Быстрый запуск

Нужны Node.js 22.12+ и Python 3.10+. Внешний AI-ключ необязателен: без него доступны локальные вопросы и весь демонстрационный сценарий. Для установки зависимостей нужен интернет.

macOS / Linux

git clone https://github.com/BAITC-Hacks/hack-6d4719b0-i-got-love.git
cd hack-6d4719b0-i-got-love

npm ci
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt

npm run demo

Windows · PowerShell

git clone https://github.com/BAITC-Hacks/hack-6d4719b0-i-got-love.git
cd hack-6d4719b0-i-got-love

npm ci
py -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -r requirements.txt

npm run demo

Если PowerShell блокирует активацию окружения, можно обойтись без неё:

.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt
npm run build
.\.venv\Scripts\python.exe scripts/demo.py

Откройте http://127.0.0.1:8000. Команда собирает интерфейс, готовит демонстрационные данные и запускает интерфейс вместе с API на одном порту. Повторный запуск сохраняет задачи, решения и баллы. Остановка — Ctrl+C.

Адрес	Что находится
/	Приложение Lovelab
/#builder	Конструктор и сохранённые задачи
/#proposals?task=7	Пять демонстрационных откликов
/docs	Интерактивная документация FastAPI
/api/health	Проверка доступности API и базы

Для другого порта после сборки: python scripts/demo.py --port 8080.

Для проверки с устройств друзей в той же локальной сети:

python scripts/demo.py --host 0.0.0.0 --port 8000

На другом устройстве откройте http://<локальный-IP-вашего-компьютера>:8000. Компьютер с сервером должен оставаться включённым; адрес localhost на телефоне указывает на сам телефон.

Режим разработки

После установки зависимостей и активации .venv подготовьте данные:

python -m backend.seed
python -m backend.team_proposals

В первом терминале с активным Python-окружением:

npm run dev:api

Во втором терминале:

npm run dev

Vite покажет адрес интерфейса и перенаправит /api на 127.0.0.1:8000. Работайте из корня репозитория — он объединяет все модули. pnpm также поддерживается: замените npm ci на pnpm install --frozen-lockfile, остальные команды — на pnpm run ….

Демо за пять минут

Время	Действие	Что показать
0:00–0:40	Конструктор → «Новая задача». Ввести: «Менеджеры долго отвечают на обращения клиентов»	Исходная потребность без придуманных деталей
0:40–1:30	Получить вопросы, ответить, создать черновик и указать название	Не менее трёх вопросов; ответы переносятся дословно
1:30–2:15	Сохранить, подтвердить карточку, открыть разбивку рейтинга	Баллы начисляются за подтверждённые поля; виден список пробелов
2:15–2:45	Опубликовать и перейти в каталог	Задача доступна, включая низкий рейтинг; работают фильтры
2:45–3:40	Откликнуться: команда, идея, план, срок и ссылка	Реальное предложение сохраняется в базе
3:40–4:20	Выбрать команду и подтвердить этап	Команда получает +10; после обновления баллы сохраняются
4:20–5:00	Отредактировать опубликованную задачу и подтвердить дополнение	Рейтинг меняется, задача и отклики остаются доступны

Для быстрого заполнения можно взять ответы:

Поле	Пример
Потребность	Сократить время первого ответа
Пользователи	Операторы поддержки
Результат	Прототип распределения обращений по темам
Критерии успеха	Первый ответ в течение 10 минут
Данные	Обезличенная история обращений
Название	Быстрая поддержка

Вместе с исходным контекстом эти поля дают 80 / 100 после подтверждения. Добавьте ограничения — получите 90 / 100. Контакт и формат взаимодействия доведут карточку до 100 / 100.

Чтобы сразу сравнить пять предложений, выберите в «Откликах» задачу Shorten support replies (#7). Можно выбрать несколько команд, отклонить одну или оставить все решения на рассмотрении. Ссылки example.com в исходных предложениях — демонстрационные.

Рейтинг: за что начисляются баллы

Формула находится в backend/rating.py. В MVP непустое поле после удаления пробелов получает свой вес. Оценка полноты детерминирована: AI не выставляет баллы и не оценивает достоверность обещаний бизнеса.

Критерий	Максимум	Начисление
Контекст и потребность	20	По 10 за каждое поле
Данные и материалы	20	Доступные данные, примеры или источники
Ожидаемый результат	15	Что команда должна подготовить
Критерии успеха	15	По чему бизнес примет результат
Ограничения	10	Сроки, технологии, доступы и другие границы
Пользователи	10	Для кого создаётся решение
Связь с бизнесом	10	Контакт — 5, формат взаимодействия — 5
Итого	100	Только подтверждённые сведения

0–39	40–69	70–89	90–100
Черновик	Рабочая	Готовая	Приоритетная

Уровень «Черновик» — характеристика полноты, а статус draft — состояние публикации. Опубликованная задача может иметь уровень «Черновик» и оставаться доступной всем командам.

До подтверждения карточка имеет рейтинг 0; интерфейс отдельно показывает предварительную оценку. Сохранение правок черновика сбрасывает подтверждение. Для опубликованной карточки кнопка «Подтвердить и опубликовать изменения» атомарно сохраняет новые поля и рейтинг, сохраняя публикацию и отклики.

AI: вопросы без выдуманных фактов

Сервер отправляет провайдеру только введённое описание и системный промпт. Ответ должен содержать 3–5 вопросов по различным полям. Карточка собирается из исходного контекста и ответов пользователя; неизвестные сведения остаются пустыми.

{
  "questions": [
    { "field": "need", "text": "Какую потребность бизнеса нужно закрыть?" },
    { "field": "users", "text": "Кто будет пользоваться результатом?" },
    { "field": "success_criteria", "text": "Как вы измерите успех?" }
  ]
}

Полный промпт QUESTION_PROMPT, формат запроса и проверка ответа доступны в task_builder/server.py. Ввод API: POST /api/task-builder/questions с телом {"description":"…"}. Ответ включает questions, source (external или local) и warning.

При отсутствии настроек, таймауте, сетевой ошибке, некорректном JSON или неправильных полях сервер возвращает пять локальных вопросов. Интерфейс явно сообщает о переходе к локальным вопросам; сценарий продолжается.

Для внешнего провайдера задайте переменные в окружении сервера:

Переменная	Назначение
AI_API_URL	Полный URL endpoint с форматом Chat Completions
AI_API_KEY	Секретный ключ провайдера
AI_MODEL	Название доступной модели
APP_DB_PATH	Необязательный путь к SQLite; по умолчанию backend/app.db

См. .env.example. Файл .env не загружается автоматически: экспортируйте значения в оболочке или передайте процессу сервера. Не используйте префикс VITE_ для секретов. Реальный AI-вызов требует вашего провайдера; автоматические проверки используют локальный fallback.

Архитектура

flowchart TB
    UI[React + TypeScript · общая навигация]
    UI --> Builder[Конструктор]
    UI --> Catalog[Каталог]
    UI --> Teams[Команды и отклики]
    Builder --> API[FastAPI · backend.integration]
    Catalog --> API
    Teams --> API
    API --> Rating[Детерминированный рейтинг]
    API --> DB[(SQLite)]
    API --> AI[Серверный AI endpoint]
    AI -. ошибка или нет ключа .-> Local[Локальные вопросы]

src/                           Общая оболочка, команды и отклики
frontend/src/                  Каталог, фильтры и полные карточки
task_builder/frontend/src/     Конструктор и восстановление ввода
task_builder/server.py         Черновики, подтверждение, публикация, AI
backend/
  integration.py               Единый API, health и раздача сборки
  db.py · schema.sql           Хранилище и схема SQLite
  rating.py · main.py          Рейтинг и API каталога
  team_proposals.py            Команды, решения и начисление баллов
  seed.py                      Синтетические задачи
scripts/                       Запуск демо и изолированного тестового API
tests/                         Браузерные сценарии Playwright
docs/                          Обложка и реальные скриншоты

Task хранит описание, статус и подтверждение; Proposal связывает задачу и команду; Team хранит профиль и накопленные баллы. Ограничения внешних ключей включены. Подтверждение этапа и изменение баллов выполняются в одной SQLite-транзакции с блокировкой записи: повторные и одновременные запросы не удваивают награду.

Основные маршруты, тела запросов и ответы описаны в API_CONTRACT.md; живую OpenAPI-схему можно открыть на /docs.

Данные и границы MVP

Свежая демонстрационная база содержит 5 черновиков, 5 опубликованных задач, 5 команд и 5 откликов. Рейтинги начальных карточек: 0, 30, 50, 75, 100. Данные синтетические; подготовка не перезаписывает существующие таблицы с данными.

Это общее демо-пространство: регистрации и разграничения прав нет, действия бизнеса и команд доступны в одном интерфейсе. Для публичного многопользовательского развёртывания нужна отдельная авторизация. Чат, уведомления, файловое хранилище и автоматическое назначение команд не входят в кейс.

У выбранного отклика один подтверждаемый этап. Принятое решение нельзя поменять на другое; подтверждённые баллы нельзя отозвать через интерфейс. Текущие правки конструктора сохраняются в localStorage этого браузера, а сохранённые карточки и отклики — в SQLite.

Для новой демонстрации используйте новый путь APP_DB_PATH, сохранив текущую базу:

# macOS / Linux, при активном .venv
APP_DB_PATH=backend/fresh-demo.db python scripts/demo.py

# Windows PowerShell, при активном .venv
$env:APP_DB_PATH = "backend/fresh-demo.db"
python scripts/demo.py

Откройте новую базу в приватном окне браузера, чтобы не восстановить черновики предыдущей демонстрации из локального хранилища.

Проверки

# Активируйте .venv перед Python-командами
python -m pip install -r requirements-dev.txt
python -m unittest discover -v
npm run build

# Реальный браузер + API + отдельная временная база
npx playwright install chromium
npm run test:e2e

Проверяется весь путь до подтверждения этапа, повторная публикация, пересчёт рейтинга, отклики на задачи с нулём баллов, отклонение некорректного AI-ответа, гонки сохранения/публикации и одновременного начисления награды. Браузерные проверки дополнительно проходят восстановление ввода после перезагрузки, навигацию, несколько выбранных команд, пустые данные, сетевую ошибку и узкий экран.

Тесты используют временные базы и не изменяют backend/app.db. GitHub Actions повторяет Python-проверки, сборку и браузерные сценарии на каждом push и pull request. Для обновления скриншотов в macOS/Linux: CAPTURE_DOCS=1 npm run test:e2e.

Если что-то не запустилось

Симптом	Что проверить
No module named fastapi / uvicorn	Активирован ли .venv, выполнена ли установка Python-зависимостей
python: command not found	Создайте окружение через python3, затем активируйте .venv
Главная страница возвращает 503	Выполните npm run build, затем перезапустите API, либо используйте npm run demo
Порт 8000 занят	Запустите python scripts/demo.py --port 8080
Пустые команды или каталог в режиме разработки	Выполните обе команды подготовки: backend.seed и backend.team_proposals
Конструктор сохраняет в другую базу	Уберите старую переменную TASK_BUILDER_DB_PATH; для общего приложения используйте только APP_DB_PATH
Показаны локальные вопросы	Нормальный режим без AI-ключа; для внешнего AI проверьте три серверные переменные
Playwright не находит браузер	Выполните npx playwright install chromium

Команда и история интеграции

Участник	Область	Исходный PR
Zhanb6	Конструктор задач и AI	#2
defjavadev	Схема данных, рейтинг и каталог	#1
aldaiq1234	Команды, отклики и ручное решение бизнеса	#3

Исходные PR объединены с сохранением авторских коммитов. Договорённости и критерии готовности — в TEAM_PLAN.md.