NEXA

BUSINESS × TALENT

Хорошо поставленная задача находит свою команду.

NEXA помогает бизнесу превратить первоначальное, часто неполное описание потребности в структурированную бизнес-задачу, оценить её готовность и разместить в открытом каталоге. Студенческие команды самостоятельно изучают каталог, выбирают интересные задачи и отправляют предложения. Финальное решение о выборе команды принимает бизнес.

Ключевой сценарий:

слабое описание → 3 AI-вопроса → структурированная карточка
→ рейтинг 0–100 → объяснение потерянных баллов → улучшение
→ публикация → Marketplace → предложение команды → решение бизнеса

Краткое описание

Бизнес может понимать свою проблему, но сформулировать её слишком кратко:

Хотим автоматизировать техподдержку.

Такого описания недостаточно, чтобы команда быстро поняла контекст, пользователей, доступные данные, ограничения, ожидаемый результат и критерии успеха. NEXA сокращает разрыв между бизнес-потребностью и постановкой задачи, пригодной для оценки и начала работы.

NEXA — marketplace практических бизнес-задач, а не биржа вакансий:

Участник	Путь
Бизнес	идея → структурированная задача → рейтинг → публикация → предложения
Студент	каталог → задача → предложение решения
NEXA	OpenAI + прозрачный Rating Engine + D1 + Marketplace

Что реализовано

• Home Page с выбором сценария «Бизнес» или «Студент»;
• ввод задачи свободным текстом;
• server-side интеграция OpenAI;
• ровно три контекстных уточняющих вопроса;
• структурированная Task Card без добавления неизвестных фактов;
• редактирование карточки человеком;
• детерминированный рейтинг готовности 0–100;
• breakdown по критериям, потерянные баллы и недостающая информация;
• конкретные рекомендации и пересчёт рейтинга после редактирования;
• отдельное подтверждение и публикация задачи;
• Marketplace опубликованных задач с сортировкой по рейтингу;
• фильтры по категории и уровню готовности;
• предложение решения от студенческой команды;
• ручные решения бизнеса ACCEPTED и REJECTED;
• хранение задач, команд и предложений в Cloudflare D1;
• детерминированный fallback при недоступности OpenAI;
• синтетические demo-данные для быстрого показа проекта.

Как работает решение

1. Бизнес нажимает «Разместить задачу» и описывает потребность обычными словами.
2. OpenAI анализирует описание и задаёт ровно три релевантных вопроса.
3. Бизнес отвечает, после чего AI формирует структурированную Task Card только из предоставленной информации.
4. Пользователь проверяет и редактирует карточку.
5. Rating Engine рассчитывает score 0–100 и показывает, что уже засчитано, чего не хватает и сколько баллов потеряно.
6. После дополнения карточки рейтинг пересчитывается.
7. Бизнес подтверждает и публикует задачу.
8. Опубликованная задача появляется в Marketplace; более высокий score поднимает её выше в каталоге.
9. Студент выбирает задачу и отправляет предложение с идеей, планом и сроком.
10. Бизнес вручную принимает или отклоняет предложение.

AI не назначает команду и не принимает финальное решение.

Как устроен рейтинг

AI отвечает за понимание естественного языка и структурирование ввода. Итоговый score рассчитывает отдельный детерминированный Rating Engine. Поэтому одинаковая карточка получает одинаковую оценку, а происхождение каждого балла можно объяснить.

Критерий	Максимум
Контекст и потребность	20
Данные и материалы	20
Ожидаемый результат	15
Критерии успеха	15
Ограничения	10
Пользователи	10
Связь с бизнесом	10
Итого	100

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

Каждый критерий получает состояние EMPTY, PARTIAL или COMPLETE. Для неполного критерия интерфейс показывает:

• что уже засчитано;
• чего не хватает;
• сколько баллов потеряно;
• что можно дополнить.

Пример работы механики, закреплённый тестами:

85 / 100 — ГОТОВАЯ

Данные и материалы   10 / 20   −10
Ограничения            5 / 10    −5

После дополнения:
85 → 100
+15 баллов

Конкретный score зависит от содержания карточки. Низкий рейтинг не скрывает опубликованную задачу, но Marketplace сортирует опубликованные задачи по score по убыванию.

Технологии

Версии взяты из web/package.json.

Технология	Для чего используется
TypeScript 5.9.3	Типизация UI, API и сервисов
React 19.2.6	Пользовательский интерфейс
Vinext 1.0.0-beta.5	Full-stack React runtime и API routes
Vite 8.0.13	Dev server и production build
Tailwind CSS 4.2.1	Стили и desktop-first интерфейс
Cloudflare Workers / Wrangler 4.92.0	Server-side runtime и bindings
Cloudflare D1 / SQLite	Хранение задач, команд и предложений
Drizzle ORM 0.45.2 / Drizzle Kit 0.31.10	Схема, запросы и SQL-миграции
OpenAI Chat Completions API, gpt-4o-mini	Три вопроса и Structured Task Card
Zod 3.25.76	Проверка API-ввода и AI Structured Output
Vitest 5.0.1	Automated tests

Архитектура проекта

NEXA реализована как full-stack modular monolith:

React / Vinext Web UI
          ↓
Server-side API routes
          ├── AI Service ─────────────→ OpenAI API
          ├── Rating Service
          ├── Task Service
          ├── Marketplace Service
          └── Proposal Service
                       ↓
               Drizzle ORM
                       ↓
                Cloudflare D1

Разделение ответственности:

• AI Service понимает свободное описание, формирует три вопроса и структурирует предоставленную информацию. Системная инструкция требует не добавлять неизвестные сроки, данные, технологии, контакты или ограничения.
• Rating Service детерминированно рассчитывает score, breakdown, недостающую информацию, рекомендации и уровень готовности. AI не выставляет баллы.
• Task Service создаёт, обновляет, подтверждает и публикует задачи; score пересчитывается server-side.
• Marketplace Service выбирает только опубликованные задачи и сортирует их по score.
• Proposal Service связывает задачу с командой и обрабатывает ручное решение бизнеса.
• D1 хранит состояние задач, команд и предложений.

При отсутствии API key, сетевой ошибке или временной недоступности OpenAI включается более простой детерминированный fallback. Он сохраняет основной demo flow, а Rating Engine продолжает работать независимо от AI.

Установка и запуск

Требования:

• Node.js >=22.13.0;
• Git;
• OpenAI API key — опционально, без него работает fallback.

Проверенная последовательность для чистого клона:

git clone https://github.com/BAITC-Hacks/hack-a7700864-nexa.git
Set-Location hack-a7700864-nexa/web
npm ci
Copy-Item .dev.vars.example .dev.vars
npm run db:migrate:local
npm run dev

Для macOS/Linux используйте:

git clone https://github.com/BAITC-Hacks/hack-a7700864-nexa.git
cd hack-a7700864-nexa/web
npm ci
cp .dev.vars.example .dev.vars
npm run db:migrate:local
npm run dev

npm run db:migrate:local применяет ожидающие SQL-миграции из web/drizzle/ к локальной D1 в web/.wrangler/state. При первом открытии приложения запрос /api/bootstrap автоматически добавляет demo-данные, если база пуста.

Настройка OpenAI

Tracked-шаблон web/.dev.vars.example содержит:

OPENAI_API_KEY=

После копирования укажите собственный ключ в локальном web/.dev.vars:

OPENAI_API_KEY=<your_key>

Не добавляйте кавычки, пробелы или префикс Bearer. Файл web/.dev.vars игнорируется Git и не хранится в репозитории. После изменения переменной полностью перезапустите dev server.

Откройте Local URL, который выведет npm run dev. Типичный адрес при свободном стандартном порте — http://localhost:5173, но фактический порт может отличаться.

Как проверить решение за 3–5 минут

1. Запустите приложение и откройте Home.
2. Нажмите «Разместить задачу».
3. Введите: «Хотим автоматизировать первую линию технической поддержки.»
4. Получите ровно три уточняющих вопроса и ответьте на них.
5. Проверьте сформированную Task Card.
6. Посмотрите рейтинг, breakdown и объяснение потерянных баллов.
7. Дополните слабые поля и нажмите «Сохранить и пересчитать».
8. Убедитесь, что рейтинг изменился в соответствии с введёнными данными.
9. Подтвердите карточку и опубликуйте задачу.
10. Нажмите логотип NEXA, чтобы вернуться на Home.
11. Нажмите «Найти задачу» и откройте опубликованную задачу в Marketplace.
12. Отправьте предложение от команды.
13. Переключитесь на роль «Бизнес».
14. Откройте предложения и нажмите «Выбрать» или «Отклонить».
15. Проверьте итоговый статус ACCEPTED или REJECTED.

Конкретное значение рейтинга зависит от ответов и последующего редактирования.

Данные и интеграции

Внешняя интеграция проекта — OpenAI Chat Completions API. Запрос выполняется только server-side, а ответ проходит JSON Schema и Zod validation.

Cloudflare D1 хранит три связанные сущности:

• Task — описание, структурированные поля, score и статусы подтверждения/публикации;
• Team — название, интересы, навыки и технологии;
• Proposal — связь Task и Team, идея решения, план, срок, прототип и статус.

При первом запуске пустая база получает отслеживаемый в репозитории синтетический набор: 5 задач, 5 команд и 5 предложений. Это demo-данные, а не реальные компании или пользователи.

Проверки качества и безопасность

На момент финальной проверки: 15/15 automated tests passed.

npm test
npm run typecheck
npm run lint
npm run build

Также подтверждено:

• OpenAI API key используется только server-side;
• web/.dev.vars исключён из Git;
• API key не возвращается API и не попадает в client bundle;
• пользовательский ввод проверяется через Zod и очищается перед сохранением;
• AI Structured Output валидируется;
• рейтинг, подтверждение и публикация контролируются server-side.

Ограничения текущей версии

В рамках 5-часового MVP сознательно ограничен scope:

• переключатель demo-ролей используется вместо полноценной authentication и RBAC;
• не реализованы realtime-чат, уведомления, загрузка файлов и полноценный project tracker;
• интерфейс оптимизирован прежде всего для ноутбука;
• fallback проще OpenAI и предназначен для сохранения демонстрационного сценария;
• команды выбирают задачи самостоятельно — автоматического подбора команд нет;
• vector database и RAG для рейтинговых рекомендаций не используются;
• production hardening, расширенная модерация и аудит доступа находятся за пределами MVP.

Deployed-версия

Публичная deployed-версия на момент сдачи отсутствует. Проект запускается локально по инструкции выше.