Умный подбор подрядчиков — Kak to tak

Прототип для HackAlem AI, трек #79-lite. Помогаем выбрать до трёх event-подрядчиков из предоставленного каталога и объяснить выбор.

Первый этап

Реализованы загрузка 66 профилей, обязательные фильтры, проверка календаря, различение отсутствующей категории и неподходящих кандидатов. Пользователь может описать пожелание своими словами: совпадение ищется по описанию профиля с небольшим прозрачным словарём близких формулировок, а найденный фрагмент показывается в объяснении. Списки внутри CSV разделены |; пустая длительность означает неприменимость ограничения. Исходные признаки synthetic, city_imputed, price_imputed сохранены.

Порядок пока базовый: начальная цена, затем ID. Это не окончательное смысловое ранжирование. Модель не выдумывает сведения: объяснения опираются на поля каталога. Веб-интерфейс также предлагает отдельно доступного, но немного более дорогого подрядчика или ближайшую свободную дату для занятого профиля. Бронирование в задачу не входит.

Режимы продукта

Интерфейс поддерживает два режима без перезагрузки страницы:

• «Найти подрядчика» — до трёх строго подходящих профилей для одной категории;
• «Собрать мероприятие» — по одному реальному подрядчику на выбранную категорию.

В режиме комплекта общий бюджет не делится поровну: выбирается детерминированная комбинация, у которой сумма price_from_kzt не превышает бюджет. Для каждой выбранной категории задаётся собственная длительность; проверка max_hours выполняется отдельно для каждого подрядчика, а null означает отсутствие ограничения. Если полный комплект не помещается, показывается максимально полный доступный набор и рассчитывается минимальная сумма полного набора. Альтернативы по дате проверяются только в диапазоне ±3 дня. Бюджетная альтернатива допускается только при превышении не более 100 000 ₸.

AI-поиск (опционально)

OpenAI используется только для распознавания естественного языка и Speech-to-Text. После structured parsing запрос передаётся в существующий deterministic matching engine; OpenAI не выбирает подрядчиков и не получает весь каталог. Без ключа ручные формы продолжают работать, а AI-панель показывает понятный fallback.

Создайте .env.local по примеру .env.example и задайте server-side переменные OPENAI_API_KEY, OPENAI_MODEL и OPENAI_TRANSCRIBE_MODEL. Текстовый flow: текст → OpenAI structured parsing → validation → deterministic matching. Голосовой flow: audio → OpenAI Speech-to-Text → transcript → тот же parser → тот же matching engine. API-ключ не передаётся во frontend и не должен попадать в Git.

Запуск

Нужен Go 1.22 или новее. Выполнять из корня репозитория:

В Windows PowerShell запустите powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File ./start.ps1: скрипт загрузит настройки из .env.local. Для AI-поиска серверу нужен доступ к https://api.openai.com. При запуске напрямую через Go переменные OPENAI_* должны быть заданы в окружении:

go run .

Откройте http://127.0.0.1:8080 в браузере. Заполните форму или нажмите один из трёх примеров. Результат — карточки подрядчиков и причины исключения остальных. Сервер работает, пока открыт терминал; остановка — Ctrl+C. Другой порт: go run . -serve -addr 127.0.0.1:8081.

Консольный режим для проверки данных:

go run . -city Алматы -category Ведущий -date 2026-10-15 -format корпоратив -budget 1000000
go test ./...

Ответ — JSON. Необязательные параметры: -language русский, -hours 6. Календарь известен только для 23.09.2026–31.12.2026; другие даты отклоняются. Цена «от» не гарантирует итоговую стоимость. Причины исключения могут пересекаться.

Для ручной проверки режима комплекта откройте веб-интерфейс, переключите «Собрать мероприятие», выберите несколько категорий и общий бюджет. Подбор использует тот же CSV-каталог и календарь, что и основной режим.

Данные

data/contractors.csv — исходный CSV организаторов без изменений, 66 профилей. Имена анонимизированы, 13 профилей помечены синтетическими организаторами. Добавленных командой профилей пока нет. Часть цен и городов заполнена при подготовке датасета; соответствующие признаки сохраняются в ответе.

Следующие этапы

1. Смысловое соответствие пожеланиям, объяснения с опорой на факты профиля.
2. Веб-форма и карточки, понятные причины отсутствия результатов.
3. Демосценарии: плотная и редкая категории, пустая выдача, смена даты.
4. Проверка полного сценария, документация запуска и подготовка защиты.