О проекте

Система Budtender Feedback System (BFS) - это инструмент для сбора анонимных отзывов, предназначенный для оценки работы персонала торговых точек. Проект разработан с использованием искусственного интеллекта и имеет готовую структуру: бэкенд на FastAPI, фронтенд на Jinja2/CSS, контейнеризация Docker и база данных SQLite. Исходный код логически разбит на модули (auth, ai_pipeline, database, main).

Цель работы

Провести аудит AI-сгенерированного кода, доработать логику работы с QR-кодами и развернуть полноценный веб-сервис на VPS.

Объем работ

1. Аудит и исправления

• Проверить код на ошибки типизации и корректность путей импорта.
• Настроить надежный fallback для AI-пайплайна: при недоступности OpenAI API система должна корректно сохранять отзыв без выброса ошибки.

2. Логика QR и URL

• Реализовать поддержку динамических ссылок: при переходе по URL с параметром (например, ?store=Phuket_1) система должна автоматически фиксировать ID локации в базе данных и привязывать к нему отзыв.

3. DevOps и развертывание

• Настроить Docker Compose с постоянными томами (volumes) для базы данных и папки /uploads.
• Развернуть проект на сервере под управлением Ubuntu.
• Настроить веб-сервер Nginx и получить SSL-сертификат (Certbot) для работы по протоколу HTTPS.

4. UI/UX

• Внести минорные правки в CSS для улучшения адаптивности под мобильные устройства - основной сценарий использования через QR-коды в магазинах.

5. Передача проекта

• Обновить файл readme: добавить инструкцию, как обновить проект одной командой через Git.

Стек технологий

Python 3.11, FastAPI, SQLite, Docker, Nginx.

Срок выполнения

3-5 дней.

Критерий успеха

Полностью рабочий веб-сервис, доступный по официальному доменному имени, корректно обрабатывающий вход по QR-ссылкам и сохраняющий фотографии и данные в защищенном режиме.