Описание проекта

Проект направлен на создание веб-приложения на базе искусственного интеллекта для решения архитектурных задач, включая проектирование и дизайн. Основная цель — разработка устойчивого и конкурентоспособного решения, обеспечивающего генерацию дизайн-проектов и архитектурных планов зданий.

Роль 1: Бэкенд-разработчик
Что делает:

Серверная архитектура, API, база данных
Интеграция с ИИ-моделями (приём запросов от фронта, отправка в модель, возврат результата)
Логика валидации изменений пользователя и формирование данных для уведомлений
Хранение проектов, версионирование, экспорт
Авторизация, деплой, инфраструктура

Роль 2: Продуктовый менеджер + UX (связь с заказчиком)
Что делает:

Всё общение с заказчиком: переговоры, презентации, сбор обратной связи
Подготовка отчётов и демонстрационных материалов
Перевод пожеланий заказчика в задачи для команды
Контроль сроков и приоритетов
Берёт на себя UX-часть дизайна: продумывает пользовательский путь экранов в Figma или на бумаге - без визуальной полировки, просто расположение блоков, логика переходов, что где находится
Тестирует готовый продукт глазами пользователя, фиксирует неудобства
По сути этот человек отвечает за вопрос «что должно быть на экране и зачем», а фронтенд-разработчик уже решает «как это выглядит и работает».

Роль 3: Фронтенд-разработчик + UI-дизайн
Что делает:

Разработка всего интерфейса: форма ввода, экран загрузки, рабочий редактор
2D Canvas-редактор - ключевая и самая сложная часть: отрисовка плана, интерактивность (drag, resize, выделение, зум), обновление размеров в реальном времени
Боковые панели: инструменты, свойства элемента, уведомления ИИ
Связка с бэкендом через API
Берёт на себя UI-дизайн: подбирает цвета, отступы, типографику, состояния кнопок — по готовому wireframe от продуктового менеджера. Не нужно рисовать в Figma, можно сразу верстать и подбирать визуал в коде
Адаптивность, анимации, undo/redo
Дизайн в данном случае делается в процессе разработки, а не отдельным этапом. Для MVP это нормально и даже быстрее: берём готовую UI-библиотеку или систему (Tailwind, Shadcn, или просто аккуратный CSS) и собираем чистый интерфейс без отдельных макетов.

Роль 4: ИИ-инженер #1 - генерация планировок
Что делает:

Основная задача: сделать так, чтобы по текстовому описанию пользователя ИИ выдавал адекватную планировку
Разработка и тестирование промптов для языковой модели
Определение формата выходных данных: как модель должна возвращать результат (JSON-схема плана с координатами стен, проёмов, мебели), чтобы фронтенд мог это нарисовать
Работа над качеством генерации: тестирование разных входных описаний, оценка результатов, доработка промптов
Подбор и сравнение моделей: что лучше справляется с задачей, какие параметры влияют на качество
Создание каталога типовых планировочных решений, на которые модель может опираться
Плотная работа с бэкендом: передача логики вызовов модели, формат запросов и ответов

Роль 5: ИИ-инженер #2 - валидация и уведомления
Что делает:

Основная задача: сделать так, чтобы при каждом изменении пользователя система давала осмысленную обратную связь
Формирование базы правил и норм: минимальные размеры проёмов, допустимые расстояния, эргономические рекомендации, конструктивные ограничения
Написание логики проверок: при каком действии какое уведомление, какие пороговые значения, три уровня (критическое / предупреждение / информация)
Написание и тестирование промптов для генерации развёрнутых пояснений: чтобы уведомления были не шаблонными, а содержательными и адаптированными к конкретной ситуации
Сбор справочных данных: типовые площади, стандарты, каталог мебели с размерами
Тестирование всей цепочки: внёс изменение → получил уведомление → уведомление по делу и понятно
Подготовка аналитических материалов для презентаций: как работает ИИ, на чём основаны рекомендации

Презентации

Артефакт

Пульс