Проекты Отдела внешней разработки

Функционал «Смартование заголовков задач» автоматически проверяет заголовки задач по критериям SMART, вычисляя процент соответствия и указывая на слабые места. При отклонениях модель предлагает исправленный заголовок, полностью соответствующий всем критериям. Инструмент ускоряет согласование задач, снижает число уточняющих вопросов и упрощает контроль выполнения за счёт чётких и измеримых формулировок.

Функционал «Смартование заголовков задач» позволяет пользователю ввести заголовок и описание задачи и отправить эти данные языковой модели для автоматической проверки соответствия критериям SMART (Критерии: S (Specific) — Конкретный, M (Measurable) — Измеримый, A (Achievable) — Достижимый, R (Relevant) — Актуальный, T (Time-bound) — Ограниченный во времени). Модель анализирует как заголовок, так и описание, чтобы точнее оценить реалистичность, релевантность и другие параметры задачи. По итогам проверки система вычисляет общий процент соответствия заголовка критериям SMART — от 0 до 100 %. Кроме общего балла, модель выдаёт оценку по каждому из критериев SMART.

При 100 % соответствии система выводит сообщение о том, что заголовок соответствует всем критериям, иначе система перечисляет, какие именно критерии нарушены и что следует улучшить. На основе выявленных недочётов модель формулирует новый рекомендованный заголовок.

Все результаты проверки отображаются в единой форме вывода, а кнопка «Очистить» позволяет сбросить все поля и результаты, начиная работу заново.

Инструмент экономит время руководителей и тимлидов, избавляя от ручного переформулирования и уточнений. Таким образом сокращается количество уточняющих вопросов в ходе работы, повышая скорость согласования и запуска задач. Также чёткие формулировки позволяют легче контролировать промежуточные результаты и объективно оценивать выполнение задач.

Функционал «Интеллектуальный анализ текста» позволяет загружать текстовые файлы в формате Word и запрашивать у системы описание любого понятия, извлекая информацию исключительно из загруженных документов без использования внутренних знаний модели. Для каждого взаимодействия автоматически создаётся отдельный чат с сохранением всей истории запросов. Инструмент превращает разрозненные документы в структурированное интерактивное пространство для углублённого изучения терминов и понятий.

Функционал «Интеллектуальный анализ текста» позволяет пользователю загружать один или несколько текстовых файлов в формате Word, после чего система обрабатывает их с помощью языковой модели, извлекая смысловое содержание. Загруженные документы отображаются в интерфейсе со статусом готовности, и пользователь может добавлять новые файлы для группировки материалов.

В процессе работы с документами пользователь вводит интересующее его понятие, например «генерация тестов», и система находит и обобщает всю релевантную информацию об этом термине из всех загруженных материалов. Модель анализирует контекст, в котором упоминается запрошенное понятие, и выдаёт связное описание, основанное исключительно на предоставленных документах, а не на своих внутренних знаниях.

Для запрошенных понятий по загруженным файлам система автоматически формирует отдельный «чат», в котором сохраняется вся история взаимодействий. Это позволяет пользователю возвращаться к ранее изученным понятиям и просматривать предыдущие ответы без потери контекста. Вся история чатов доступна в боковой панели, где каждый диалог имеет собственное название для быстрой навигации.

При изучении новых файлов и понятий система создаёт новую ветку обсуждения, не смешивая её с другими темами, что обеспечивает чёткую структуру знаний. Пользователь может переключаться между разными чатами, при необходимости - может сравнивать трактовки одного и того же понятия из разных наборов документов. Система учитывает все загруженные в чат файлы одновременно, поэтому при запросе понятия она агрегирует информацию из всех доступных источников, а не из одного документа. Это особенно полезно при работе с большим количеством материалов, где одно понятие может раскрываться в разных контекстах.

Таким образом, инструмент превращает разрозненные текстовые файлы в структурированное интерактивное пространство для глубокого изучения конкретных терминов и концепций. В итоге пользователь получает персонализированную систему работы с документами, где каждый запрос порождает отдельный диалог с накопленной историей.

Функционал «Модуль обучения» позволяет на основе загруженных документов генерировать ключевые понятия, объединять их в уроки и курсы, а языковая модель создаёт проверочные тесты по содержанию этих материалов. Пользователи последовательно изучают уроки в курсах и проходят тестирование для подтверждения знаний. Инструмент создаёт замкнутый образовательный цикл от сырых текстов к структурированному обучению и контролю знаний, снижая ручной труд и масштабируя процесс подготовки персонала.

Инструмент, разработанный на базе функционала интеллектуального анализа текста. Администратор системы получает возможность не просто запрашивать отдельные понятия, а системно генерировать их из загруженных документов, извлекая ключевые термины и определения.

Эти сгенерированные понятия администратор объединяет в тематические уроки, структурируя их по логике изучаемого материала. Далее уроки группируются в полноценные курсы, где каждый курс представляет собой законченный образовательный блок по определённой теме. Для каждого сформированного курса языковая модель генерирует проверочные тесты, основываясь исключительно на содержании уроков и исходных документах, из которых они были созданы. Тесты включают вопросы разных типов — с выбором ответа, на соответствие и с открытым ответом — для объективной оценки понимания материала.

Обычные пользователи видят доступные курсы и могут последовательно изучать уроки внутри выбранного курса, переходя от одной темы к другой. После завершения курса пользователю предлагается пройти тестирование, чтобы закрепить полученные знания и проверить своё понимание. В случае успешного прохождения теста (с результатом выше заданного порога) пользователь получает подтверждение усвоения данного материала в виде сертификата.

При неудачной попытке тестирования система рекомендует перечитать материал и сдать тест заново. Администратор может в любой момент редактировать структуру курсов, добавлять новые уроки или обновлять существующие, перегенерируя тесты заново. Все загруженные документы остаются первичным источником знаний, и любое изменение в них влияет на перегенерацию понятий, уроков и тестов. Таким образом, платформа создаёт замкнутый цикл: от сырых текстовых материалов к структурированному обучению и объективной проверке знаний. В итоге администратор управляет контентом, а пользователи получают персонализированные курсы с автоматической оценкой усвоения, что снижает ручной труд и повышает масштабируемость образовательного процесса.

Данный модуль находится в процессе разработки и ссылка на него появится позднее.