SaqshyEdu — Hackathon MVP

Платформа, где бизнес публикует задачи, а студенческие команды предлагают решения.

Запуск

Откройте index.html в браузере. Сборка и сервер не требуются.

Что реализовано

• Конструктор: свободное описание → 4 AI-уточняющих вопроса → редактируемая карточка → ручная публикация.
• Прозрачный рейтинг готовности 0–100 с разбивкой по критериям.
• Каталог с сортировкой по рейтингу и фильтрами по теме/уровню готовности.
• Отклик команды: идея, план, срок и ссылка на прототип.
• Ручной выбор или отклонение предложений бизнесом; автоматического назначения нет.
• Даты старта и дедлайна, а также длительность проекта отображаются в полной карточке задачи.
• К задаче можно прикрепить бриф, датасет или макет; в demo сохраняются названия файлов в браузере.
• До отклика студенты могут задать вопрос по задаче в блоке Q&A.
• После выбора команды задача получает статус «закрыта», а новые отклики блокируются.
• Пять синтетических задач и три демо-отклика, как требует бриф.

AI-логика в MVP намеренно локальная: она задаёт вопросы о пользователях, данных, критериях успеха и ограничениях и не добавляет факты. Все значения редактируются и подтверждаются человеком перед публикацией.

Безопасный запуск

Вместо открытия index.html напрямую запустите node server.js, затем откройте http://localhost:3000.

• Регистрация и вход работают через SQLite (data/impacthub.db), который не попадает в Git.
• Пароли никогда не сохраняются в открытом виде: используется scrypt с уникальной солью.
• Email и имя зашифрованы AES-256-GCM; для поиска email используется HMAC, а не исходный email.
• Сессия хранится в HttpOnly, SameSite=Strict cookie; logout защищён CSRF-токеном.
• Для production обязательно задать DATA_ENCRYPTION_KEY (64 hex символа) и AUTH_PEPPER через переменные окружения, а сайт запускать по HTTPS.

Архитектура и demo-flow

index.html + app.js — связанный интерфейс MVP. ai-service.js содержит офлайн mock AI: в коде показаны prompt, входной объект и JSON-выход. Сервис задаёт шесть уточняющих вопросов и переносит только ответы пользователя в редактируемую карточку; не добавляет вымышленных фактов.

Демо-данные: 5 задач, 5 профилей команд и 5 предложений. Состояние задач, предложений, статусов и game points сохраняется в localStorage; учётные записи хранятся в SQLite на backend.

Даты, имена прикреплённых файлов и вопросы по задачам также сохраняются локально в localStorage. Файлы не загружаются на сервер: это безопасный demo-режим без облачного хранилища.

Реализовано после MVP: V1

• Кабинет студента и бизнеса: профиль команды, навыки, доступность, сохранённые задачи и уведомления.
• Публичные профили студентов: сильные направления, skills, портфолио, badge, reputation и история демо-активности.
• Task Health и индикатор сложности задачи; статусы «открыта», «в работе», «команда выбрана» и «архив».
• AI Match использует профиль команды и показывает рекомендации без автоматического назначения.
• Proposal Builder создаёт редактируемый план из идеи студента; бизнес может сравнивать предложения.
• Business dashboard показывает средний Task Health, число откликов, открытые задачи и завершённые выборы.

V2 roadmap

V2 — переход от локального demo-режима к многопользовательскому продукту.

1. Данные и роли. Хранить задачи, команды, профили, отклики, закладки и уведомления в серверной базе; добавить роли student, team lead, business admin и platform admin.
2. Процесс работы. Сделать подтверждение email, управление командой, историю изменений карточки, moderation queue и безопасное файловое хранилище.
3. Коммуникации. Добавить структурированные Q&A, email-уведомления о статусах и дедлайнах, а затем real-time обновления без открытого неуправляемого чата.
4. AI с контролем человека. Подключить провайдера AI для анализа полноты, похожих задач, quality check отклика и черновика фидбэка. AI не добавляет факты, не выбирает команду и всегда показывает пользователю источник/обоснование рекомендации.
5. Аналитика. Добавить защищённые dashboard-ы с конверсией «просмотр → отклик», временем первого отклика, средней готовностью ТЗ, активными темами и долей завершённых проектов.
6. Масштабирование. Workspace для университетов и компаний, SSO, API, PWA/mobile-адаптация, аудит действий и экспорт отчётов.

Реализованные V2 productivity-функции

• Шаблоны задач для маркетинга, data analysis и app development с редактируемым автозаполнением.
• Сохранённые фильтры каталога и блок «рекомендовано вам» на основе skills команды.
• Топтық әрекеттер для откликов: несколько предложений можно отметить и обработать одной операцией.
• Статусная аналитика в кабинете бизнеса, AI-краткое резюме каждого отклика и readiness progress bar в редакторе задачи.
• Ненавязчивый onboarding-тур и локальный digest уведомлений.

ZIP-архив

Файл saqshyedu-v2-source.zip содержит исходный код текущей V2-версии без .git, data/, локальной SQLite-базы и других секретов.

Рейтинг

Поле	Баллы
Контекст + потребность	20
Данные	20
Ожидаемый результат	15
Success criteria	15
Ограничения	10
Пользователи	10
Контакт с бизнесом	10

Показываемый score пересчитывается на каждом изменении карточки. После выбора предложения проект получает статус selected, а выбранная команда — демонстрационные +25 game points; выбор выполняет только бизнес.

Сценарий на 5 минут

1. Зарегистрируйтесь как бизнес и создайте задачу.
2. Заполните AI-вопросы, отредактируйте карточку, посмотрите breakdown и publish.
3. В каталоге откройте задачу и отправьте предложение от команды.
4. Откройте «Мои отклики», выберите или отклоните команду вручную.