RoadAI

Задача

Трансферные компании возят пассажиров между аэропортами и отелями. В публичном разборе описаны проблемы, которые решает проект: бумажные ваучеры, которые водители перепечатывают вручную, отсутствие подтверждения доставки и отсутствие контроля за использованием автомобилей.

Что я сделал

Я определил продукт, архитектуру и спецификации, проводил ревью кода и безопасности архитектуры и тестировал на реальном устройстве. Стек: FastAPI, Flutter, React и PostgreSQL. Модель компьютерного зрения Claude Haiku извлекает структурированные данные из фото ваучера, а шаг проверки человеком позволяет водителю исправить результат до сохранения.

Методика

• Наборы тестов: 469 проверок бэкенда, 145 тестов Flutter и 32 теста панели, всего 646 автоматических проверок.
• При первом ночном тесте на реальном телефоне приложение сохранило очень мало точек местоположения. По журналам самого телефона я выяснил, что причина — энергосбережение GNSS в HyperOS, и изменил схему отслеживания, чтобы обойти это. Повторная проверка исправления на реальном телефоне ещё не проведена.

Результаты

646 автоматических проверок в трёх наборах и задокументированное расследование проблемы GNSS в HyperOS. Код закрыт; в разборе проекта нет кода и данных клиентов.

Ограничения

• Пока нет пользователей в продакшене; пилот с трансферной компанией готовится.
• Точность извлечения данных не измерена.
• Повторная проверка исправления на реальном телефоне ещё не проведена.

Участие ИИ

Большая часть кода написана Claude Code по моим спецификациям и под моим контролем. Решения, планы тестирования и расследование на реальном устройстве — мои.