МАТЕРИАЛЫ КУРСА
СИИ • НАВИГАЦИЯ
← НАЗАД К МАТЕРИАЛАМ

Пример - AI Closet Inventory

Пример заполненного шаблона для проекта AI Closet Inventory

~15 МИН ЧТЕНИЯ
ОБНОВЛЕНО НЕДАВНО

Пример заполненного шаблона: AI Closet Inventory

Это пример того, как должен выглядеть заполненный шаблон описания темы проекта.

1. Общая информация

Название проекта

AI Closet Inventory - Умная инвентаризация домашних запасов

Категория

AI-агенты / Автоматизация быта

Уровень сложности

Базовый

2. Целевая аудитория и сегмент

Целевая аудитория

  • Основная: Владельцы малого бизнеса (кафе, магазины, склады) с потребностью в автоматизации учета товаров
  • Вторичная: Домохозяйства, желающие оптимизировать домашние запасы
  • Третичная: Офис-менеджеры для контроля канцелярских товаров

Рыночный сегмент

  • B2B SaaS для малого бизнеса
  • B2C приложение для управления домом
  • Рынок: Smart Home & Inventory Management

3. Проблема

Описание проблемы

Ручной учет запасов занимает много времени и подвержен ошибкам. Люди часто забывают, что есть в кладовке, покупают лишнее или обнаруживают нехватку нужного в неподходящий момент.

Текущие решения и их недостатки

  • Excel таблицы: требуют ручного ввода, быстро устаревают
  • Приложения со списками: нужно вручную добавлять каждый предмет
  • RFID системы: дорогие, требуют специальных меток

Влияние проблемы

  • Финансовые потери от испорченных продуктов (в среднем 15% от закупок)
  • Время на поиск нужных вещей (до 30 минут в неделю)
  • Стресс от неожиданной нехватки необходимого

4. Решение и видение

Концепция решения

Мобильное приложение с AI-распознаванием: сфотографировал полку → получил цифровой инвентарь с автоматическим отслеживанием изменений.

Ключевые преимущества

  • Скорость: инвентаризация за 30 секунд вместо 30 минут
  • Точность: AI распознает 95% бытовых предметов
  • Простота: не нужны специальные навыки или оборудование

Конечное видение продукта

Универсальная платформа управления запасами с предиктивной аналитикой, автоматическими заказами и интеграцией с маркетплейсами. "Shazam для вещей на полках".

5. Минимальный жизнеспособный продукт (MVP)

Основные функции MVP

  1. Распознавание предметов по фото с использованием Vision API
  2. Создание и хранение цифрового инвентаря
  3. Базовые уведомления о заканчивающихся товарах
  4. Простой веб-интерфейс для просмотра запасов

Базовый пользовательский сценарий

  1. Пользователь фотографирует полку в кладовке через веб-приложение
  2. AI распознает предметы: "Рис - 2 пачки", "Макароны - 3 пачки", "Масло - 1 бутылка"
  3. Система сохраняет инвентарь с датой и количеством
  4. При следующей проверке система сравнивает и показывает, что закончилось
  5. Пользователь получает уведомление: "Заканчивается рис, осталась 1 пачка"

Критерии успеха MVP

  • Распознавание 80% базовых продуктов питания
  • Время обработки фото < 5 секунд
  • 10 активных пользователей, делающих минимум 3 фото в неделю

6. Технические требования

Обязательные технологии

  • Computer Vision API: Google Vision API или Azure Computer Vision для распознавания объектов
  • LLM для категоризации: OpenAI GPT-4 Vision для понимания контекста и группировки
  • База данных: PostgreSQL для хранения инвентаря
  • Фронтенд: Next.js + React для веб-интерфейса

Интеграции

  • Камера устройства через Web API
  • Push-уведомления через Firebase
  • Опционально: интеграция со списками покупок (Google Keep, Apple Notes)

Ограничения

  • Работа только с хорошо освещенными фото
  • Поддержка только русского и английского языков
  • Максимум 50 предметов на одном фото

7. Метрики успеха

Количественные метрики

  • Точность распознавания > 80%
  • Время обработки фото < 5 секунд
  • Retention rate > 40% через месяц
  • 100+ фото обработано в первые 2 недели

Качественные метрики

  • "Это экономит мне 20 минут в неделю" - минимум 3 отзыва
  • Пользователи рекомендуют приложение друзьям
  • Снижение количества "неожиданных" походов в магазин

8. Риски и вызовы

Основные риски

  • Низкая точность распознавания: разные упаковки, плохое освещение
  • Высокая стоимость API: каждый запрос к Vision API стоит денег
  • Сложность с мелкими предметами: специи, мелкая канцелярия

План митигации

  • Обучить собственную модель на датасете домашних предметов
  • Кэширование и батчинг запросов к API
  • Возможность ручной корректировки результатов

9. Дополнительные материалы

Референсы

  • Pantry Check - похожее решение для США
  • Fridge Pal - трекер продуктов в холодильнике
  • Google Lens - пример качественного распознавания объектов

Ресурсы для изучения

Контакты для консультаций

  • По Computer Vision: @cv_mentor в Slack
  • По продуктовым вопросам: Мария Иванова (Product Manager)
  • По дизайну интерфейса: @ui_expert в Discord

Чек-лист готовности темы к передаче

  • ✅ Все разделы шаблона заполнены
  • ✅ Проблема описана конкретно и понятно
  • ✅ MVP реалистичен для реализации за 4 недели
  • ✅ Технические требования четко определены
  • ✅ Метрики успеха измеримы
  • ✅ Есть 3 референса для вдохновения
  • ✅ Базовый пользовательский сценарий описан пошагово
ВСЕ МАТЕРИАЛЫ