Контроль качества

doctor

Источник-независимое хранилище семейных данных с единой хронологией и ИИ-разбором документов.

Что это

FastAPI-портал со слоистой архитектурой, который собирает разрозненные персональные данные семьи в одну нормализованную схему и показывает их как связную историю по каждому человеку — с хронологией и рядами значений по показателям.

Данные попадают в систему тремя путями: ручной ввод, идемпотентный импорт и извлечение из документов через ИИ — распознавание документа в структурированный JSON по отдельным промптам. Все три пути пишут через одни и те же сервисы.

Задача, которую решает

Персональные данные семьи живут в разных местах: файлы, личные кабинеты, бумага, память. Ответить на вопрос «как менялся этот показатель за три года» без единого хранилища невозможно. Портал даёт нормализованную схему, единую хронологию и динамику — в собственном контуре, без выноса чувствительных данных наружу.

Что демонстрирует

• Архитектурную дальновидность: «всеядное ядро» с хранением происхождения записи спроектировано до появления второго источника — новый источник не требует новой схемы.
• Жёсткие рамки качества агенту: mypy в strict-режиме и линтер заданы как входная рамка, и код в них укладывается — проверяемо, а не на доверии.
• Ответственность к чувствительным данным: self-hosted, свой контур, демонстрация только на демо-данных.

Факты

Стек и подход

Ядро: Python 3.11+, FastAPI, Uvicorn, Jinja2, SQLite, pydantic-settings.
Слои: фабрика приложения и lifespan, routers → services → repositories → schemas → db, отдельный слой импорта.
Качество: mypy strict, ruff, pytest + httpx.
Deploy: Docker с healthcheck.

Теги

След ИИ-процесса

Здесь ИИ работает на двух уровнях: как инструмент разработки — под контекстным файлом проекта и строгими статическими проверками, заданными как рамка качества, — и как часть продукта, где отдельные промпты отвечают за извлечение данных из документов. README ведётся как продуктовый документ с явным разделом «в работе».