Пример - AI Closet Inventory
Пример заполненного шаблона для проекта 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
- Продукты портятся, потому что о них забыли
- Время уходит на поиск нужного и повторные походы в магазин
- Гипотеза о масштабе потерь пока не проверена — считаем это
4. Решение и видение
Концепция решения
Мобильное приложение с распознаванием по фото: снимок полки превращается в цифровой инвентарь, который сам отслеживает изменения.
Чем отличается от нынешних способов
- Не нужно вносить предметы вручную — достаточно фотографии полки
- Не нужно оборудования и меток, как в RFID-системах
- Инвентарь обновляется при каждой съёмке, а не живёт отдельным файлом
Конечное видение продукта
Учёт домашних запасов, который ведётся сам: система подсказывает, что заканчивается, и помогает не покупать второй раз то, что уже есть.
5. Минимальный жизнеспособный продукт (MVP)
Основные функции MVP
- Распознавание предметов по фото с использованием Vision API
- Создание и хранение цифрового инвентаря
- Базовые уведомления о заканчивающихся товарах
- Простой веб-интерфейс для просмотра запасов
Базовый пользовательский сценарий
- Пользователь фотографирует полку в кладовке через веб-приложение
- AI распознает предметы: "Рис - 2 пачки", "Макароны - 3 пачки", "Масло - 1 бутылка"
- Система сохраняет инвентарь с датой и количеством
- При следующей проверке система сравнивает и показывает, что закончилось
- Пользователь получает уведомление: "Заканчивается рис, осталась 1 пачка"
Критерии успеха MVP
Цифры ниже — целевые значения, которые команда ставит себе сама и проверяет на своих данных; подставьте свои и обоснуйте их.
- Распознаются основные продукты с полки в типичной кладовке (целевой порог задаём после первого замера baseline)
- Обработка фото — единицы секунд, а не минуты
- Пятеро знакомых пользуются приложением дольше недели
6. Технические требования
Обязательные технологии
- Computer Vision API: Google Vision API или Azure Computer Vision для распознавания объектов
- Мультимодальная модель для категоризации: понимание контекста и группировка предметов (модель выбирается на этапе исследования, решение фиксируется в ADR)
- 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
Задаются после первого замера: сначала меряем, что получилось у baseline, и только потом ставим порог, ниже которого релиз не выпускаем.
- Точность распознавания — порог по результатам baseline
- Время обработки фото
- Сколько пользователей вернулись на второй и третий раз
Качественные метрики
- Что говорят пользователи после недели использования
- Возвращаются ли к приложению без напоминаний
- Стало ли меньше повторных покупок того, что уже есть дома
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