Веб-разработка. Доработка существующего продукта. Требуется доработка и вывод в продакшн внутреннего Python/Streamlit-инструмента для расчёта коммерческих предложений (огнестойкие и алюминиевые конструкции) ?????????????????????????????????? 1. ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ ООО «Противопожарные системы» (fps-rf.ru) — компания, специализирующаяся на проектировании, производстве и поставке огнестойких и обычных алюминиевых конструкций (двери, окна, витражи), также есть собственное монтажное подразделение. Для отдела продаж был разработан внутренний инструмент «Быстрый расчёт» — программа, которая по загруженному файлу от клиента (или ручному вводу) автоматически распознаёт спецификацию изделий, подбирает цену из прайс-базы и формирует готовое коммерческое предложение в Excel. Программа уже работает как MVP, но развёрнута только на локальном сервере в одном офисе и требует доработки перед масштабированием. Инструмент разрабатывался методом «вайбкодинга» — с активным использованием LLM для написания кода, без профессионального программистского бэкграунда у автора. Код рабочий, но местами может требовать рефакторинга. ?????????????????????????????????? 2. КРАТКОЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ — Язык: Python 3.x — Интерфейс: Streamlit — ИИ: Anthropic Claude API (используется для OCR изображений и структурирования текста спецификации в JSON) — Хранение: Excel-прайсы (6 файлов) + история расчётов в JSON — Развёртывание: локальный сервер в офисе, доступ только по внутренней сети, постоянный VPN для работы с Anthropic — Входные форматы: PDF, DOCX, XLSX, JPG, PNG, TXT, RTF и др. — часть машиночитаемые, часть требуют OCR (сканы, фото) ?????????????????????????????????? 3. ЗАДАЧИ ДЛЯ IT-СПЕЦИАЛИСТА 1) Улучшить распознавание входящих файлов — особенно сканированных многостраничных PDF (20-100 страниц) и изображений. Текущая реализация через Claude нестабильна, попытки внедрить Tesseract/PaddleOCR не дали результата. 2) Оценить переход с Anthropic Claude на отечественную LLM (приоритет — GigaChat/СберСтудио) для OCR и/или структурирования данных, либо предложить альтернативное решение. 3) Перенести программу с локального сервера на российский VPS с постоянной HTTPS-ссылкой без VPN. Оценить целесообразность сохранения Streamlit как frontend или предложить альтернативу — с учётом того, что в перспективе инструмент планируется превратить в публичный модуль на сайте компании (fps-rf.ru) с регистрацией клиентов и автосозданием заявок в Bitrix24. Предусмотреть сохранность и миграцию уже накопленной истории расчётов (JSON). 4) Устранить хранение паролей пользователей открытым текстом в коде, предложить безопасное решение авторизации. ?????????????????????????????????? 4. ВОПРОСЫ К ИСПОЛНИТЕЛЮ 1. Есть ли опыт с похожими задачами (Python в production, интеграция LLM API, реализация OCR)? Покажите примеры. 2. Что предлагаете для распознавания сканированных PDF (20-100 стр.) и изображений? Как решите вопрос чанкования больших документов? 3. Работали ли с GigaChat API? Как оцениваете его применимость к нашей задаче? Если не подойдёт — что предложите вместо? 4. Ваша оценка Streamlit для дальнейшего использования, с учётом планов на публичный модуль на сайте? Нужно ли менять frontend — и если да, то на что? 5. Есть ли опыт интеграции с Bitrix24? 6. Какой российский VPS рекомендуете и почему? 7. Как обеспечите сохранность и миграцию уже накопленной истории расчётов? 8. Как решите вопрос безопасного хранения учётных данных пользователей? 9. Сроки выполнения по каждой задаче? 10. Стоимость по каждой задаче и общая? Форма работы (самозанятый/ИП/ООО) для заключения договора? 11. Готовы ли к дальнейшей поддержке проекта после сдачи? ?????????????????????????????????? 5. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ Полное техническое задание в формате DOCX, видео-демонстрация работы программы и архив с исходным кодом (без конфиденциальных данных) доступны по ссылке: https://disk.360.yandex.ru/d/Y5jyk1nRNsfhlw ?????????????????????????????????? Просьба: после ознакомления со всеми материалами — структурировать ответы на вопросы выше и направить их вместе с предложением по срокам и стоимости прямо в чат на Профи.ру.