Анализ проектов
Заказчик отправил архив с десятками айтишных разработок и попросил в короткие сроки дать по нему заключение: что полезно, а что нет. Какие проекты выбросить, а какие выгодно развивать (с указанием потенциальной прибыли и перечня необходимых работ). С подобной задачей мы в лабе сталкивались не раз, но это была внутренняя кухня. А тут большое количество проектов, которые никто прежде в глаза не видел. Сроки сжатые, вникнуть в детали каждого проекта физически невозможно.
Невыполнимые задачи мы любим больше всего. Структурировали требования к оценке проекта и написали протокол для анализа. Работает так: загружаете исходные файлы проекта в LLM, загружаете файл протокола и в ответе получаете JSON с полным описанием проекта, багами, технологическим стеком, конкурентными преимуществами, потенциальной прибылью от внедрения, алгоритмом развития и необходимым ресурсам. При желании можно сделать все это пакетно: указываете каталог и получаете набор файлов с результатами.
Но сами по себе JSON-файлы изучать сложно. Поэтому на сдачу написали небольшой вьюер на JS. Загружаете в него все файлы JSON с описанием проектов и получаете визуализацию, сводную статистику по всем проектам, возможность изучить детали по каждому проекту и общую стратегию развития. Пока эта система больше напоминает концепт, чем промышленное решение, но для нашей конкретной задачи этого более чем достаточно.
Изначально задача казалось совершенно невыполнимой. А в итоге самую большую трудность вызвало придумать название. С одной стороны, мы написали протокол анализа. Но еще мы написали классическую программу для анализа проектов. Долго не могли решить, какое название выбрать: аналпро или проанал. В итоге остановились на первом варианте. Хотя я был против. Нужно было назвать систему "проанал", а название "аналпро" сохранить для расширенной коммерческой версии.
