Продуктовая задача
Учебный MVP должен был работать на разных мобильных платформах и объединять диалоговые функции, speech-to-text и семантический анализ в цельном пользовательском сценарии.
КЕЙС / REACT NATIVE И AI
AI стал частью удобного процесса обучения.
Проект связал кроссплатформенный пользовательский опыт с практическими языковыми и голосовыми сервисами, а не оставил AI отдельной демонстрацией.
Практический инженерный опыт · подтверждённые результаты
Уровень приложения
React Native, Expo и типобезопасные frontend-паттерны обеспечили общий кроссплатформенный опыт и позволили сосредоточить итерации продукта на процессе обучения.
Уровень AI-сервисов
Python-сервисы интегрировали ChatGPT для диалоговых возможностей, Whisper для распознавания речи и Sentence-BERT для семантического поиска и анализа голоса.
Инженерный результат
Получилась сквозная архитектура MVP, охватывающая клиентский опыт и AI-сервисы. Частные данные продукта, промпты и внутренние контракты сервисов намеренно не раскрываются.
Переносимый урок
AI-функция становится продуктовой возможностью только тогда, когда задержка, ошибки, поток данных и окружающий интерфейс спроектированы как единая система.