Все проекты

Universe

Система управления учебным процессом.

Web Admin · Telegram Mini App · 8 модулей

Обзор платформы из презентации UniverseИз презентации проекта
Моя роль
Руководитель проекта · Архитектор · Backend / AI Developer
Период
2026
Результат / этап
Диплом защищён на 98/100

Задача

Объединить регистрацию студентов, группы, расписание, посещаемость и уведомления. Администратор, преподаватель, студент и тьютор работают с одной учебной структурой и разными правами доступа.

Путь пользователя

Администратор ведёт пользователей, группы и расписание. Преподаватель открывает занятие и QR-отметку; студент отмечает присутствие через Telegram или Mini App. Система формирует посещаемость, уведомления и отчёты.

  1. 01Учётная запись и группа
  2. 02Занятие в расписании
  3. 03QR-отметка студента
  4. 04Отчёты и уведомления

Ключевые решения

01

Собрать восемь модулей в одну систему

Ограничение

Регистрация, расписание, посещаемость, Telegram и AI должны работать с общей учебной структурой и учитывать роли пользователей.

Решение

Связал роли и учебные данные общей архитектурой. Реализовал интеграцию с Telegram и QR-код, который связывает отметку студента с занятием.

Что это даёт

Отметка из Telegram попадает в посещаемость конкретного занятия; она доступна в отчётах платформы.

02

Не записывать ошибки модели

Ограничение

Результат извлечения из документа нельзя без проверки считать готовыми данными. Пользователю нужен контроль над тем, что попадёт в систему.

Решение

Разработал импорт в два этапа: AI формирует валидированный черновик, затем пользователь проверяет, исправляет и подтверждает данные. Только после этого они записываются в систему.

Что это даёт

Пользователь контролирует, какие данные попадут в систему; результат модели не применяется автоматически.

03

Отделить обработку от применения

Ограничение

Загрузка, работа модели и сохранение данных происходят на разных этапах. Нужно понимать, какие действия уже выполнены.

Решение

Вынес обработку в фоновые задачи. Сохраняю промежуточный черновик отдельно от применения; журнал аудита фиксирует подтверждение и действия пользователя.

Что это даёт

Длительная обработка документа отделена от записи данных, а применение можно проследить по журналу.

Мой вклад

  • Вёл весь проект и прорабатывал архитектуру: роли, учебную структуру, посещаемость и интеграции.
  • Сам реализовал Telegram-интеграцию, генерацию QR-кодов, AI-импорт документов и FAQ-ассистента на FAISS.

Стек

  • Python
  • FastAPI
  • PostgreSQL
  • React
  • TypeScript
  • Telegram Mini App
  • Redis
  • Celery
  • FAISS
  • LLM
  • Docker Compose

Backend — Python и FastAPI, данные — PostgreSQL. Веб-интерфейс — React и TypeScript; Telegram Mini App связывает студентов с учебными сценариями. Redis и Celery используются для фоновой обработки, LLM и FAISS — для AI-импорта и поиска по базе знаний. Сервисы запускаются через Docker Compose.

Статус проекта

Кейс обновлён 20 октября 2026

Защитил диплом на 98/100 23 июня 2026. Исходный код платформы открыт на GitHub.