Корневая причина

Модуль написан как однопоточный синхронный скрипт, но используется как многопользовательский async API. Поэтому локальные исправления sleep, кэша или SQLite устранят симптомы, но не архитектурную проблему.

Ключевые дефекты:

• синхронные БД и LLM-вызовы блокируют Event Loop;
• состояние хранится в памяти процесса и не разделяется между workers;
• нет ограничений памяти, TTL, timeout и контроля параллелизма;
• статус привязан к user_id, поэтому параллельные запросы пользователя конфликтуют;
• нет атомарного lifecycle pending → processing → completed/failed;
• секрет хранится в коде.

План изменений

config.py

• Удалить ACTIVE_SESSIONS.
• Загружать LLM_API_KEY, DATABASE_URL, REDIS_URL из environment/secrets.
• Скомпрометированный ключ отозвать.

cache.py

Заменить словарь на Redis:

async def get_plan(key):    value = await redis.get(f"plan:{key}")    return json.loads(value) if value else None
async def set_plan(key, plan):    await redis.set(f"plan:{key}", json.dumps(plan), ex=3600)

Добавить distributed lock через SET NX EX, чтобы 50 одинаковых запросов не запускали 50 генераций. Ключ строить через SHA-256 с версией модели и prompt, а не только из текста.

llm_service.py

• Перейти с requests/time.sleep на httpx.AsyncClient.
• Добавить connect/read timeout.
• Retry с backoff только для 429, timeout и временных 5xx.
• Валидировать структуру ответа LLM.
• Не логировать API key и полный brief.

database.py

Заменить глобальные SQLite connection/cursor на PostgreSQL и async connection pool. Статус хранить в таблице:

id, user_id, brief_hash, status,
plan_json, error_code, created_at, updated_at

Операции create, mark_processing, mark_completed, mark_failed выполнять транзакционно. Схему обновлять Alembic-миграциями.

workout.py

• Возвращать plan_id, а не хранить статус по user_id.
• Долгую генерацию передавать worker через очередь.
• POST /generate возвращает 202 pending.
• GET /status/{plan_id} читает состояние из БД.
• Проверять владельца plan_id.
• Ограничить длину user_id и brief.

main.py

Создавать и закрывать DB pool, Redis и HTTP client через FastAPI lifespan. Добавить /health и /ready.

Тесты, которые должны пройти

1. /health отвечает во время 20 параллельных генераций.
2. 50 одинаковых brief вызывают LLM один раз.
3. Кэш удаляется после TTL.
4. Статус виден между разными API workers.
5. Два запроса одного пользователя получают разные plan_id.
6. Timeout/429/5xx переводят задачу в failed после ограниченных retry.
7. Некорректный LLM JSON не становится completed.
8. После рестарта задача и статус не теряются.
9. Чужой plan_id недоступен.
10. Секретов нет в репозитории.

Что сломается при нагрузке ×10

• Event Loop заблокируется sleep и синхронными вызовами.
• SQLite даст гонки и database is locked.
• Словари съедят RAM.
• Workers будут показывать разные статусы и кэш.
• Cache stampede резко увеличит расходы на LLM.
• Запросы без timeout начнут зависать.
• Статусы одного пользователя будут перезаписываться.
• Рестарт процесса уничтожит кэш и все активные статусы.

Рынок ЭДО в России: сентябрь 2025 — сентябрь 2026

Основные игроки: «Контур.Диадок», Saby/СБИС («Тензор»), «Калуга Астрал», «Такском», 1С-ЭДО, «СберКорус» и Edisoft. ФНС ведёт реестр операторов и показывает число обслуживаемых ими хозяйствующих субъектов, но не публикует единую историческую таблицу рыночных долей по выручке или количеству документов. (nalog.gov.ru)

Изменение рынка: достоверно сравнить доли отдельных операторов за последний год невозможно — открытые оценки используют разные показатели: клиентов, трафик документов либо выручку. Поэтому публикуемые участниками рынка проценты нельзя считать независимой статистикой. Косвенный тренд — рост проникновения ЭДО в малый бизнес: у «Диадока» доля микропредприятий среди пользователей увеличилась с 73,3% до 74,2% по итогам 2024 года. Это структура клиентской базы одного сервиса, а не его доля рынка. (kontur.ru)

Законодательные факторы:

• С 1 сентября 2024 года при подписании документов сотрудником от имени организации обязательно применение машиночитаемой доверенности — это увеличило спрос на сервисы выпуска, хранения и проверки МЧД. (rosnedra.gov.ru)
• С 1 марта 2025 года ФНС принимает единую МЧД формата 003; при её использовании отменено отдельное информационное сообщение о представительстве. (nalog.gov.ru)
• Федеральный закон №140-ФЗ установил с 1 сентября 2026 года обязательный электронный формат основных перевозочных документов, усилив спрос на операторов ИС ЭПД и интеграцию с ГИС ЭПД. (nalog.gov.ru)

Противоречие данных: одна оценка определяет рынок систем ЭДО в 2024 году в 95 млрд руб., другая — рынок ЭДО в 2025 году примерно в 32 млрд руб. Вероятная причина — разный предмет расчёта: весь класс внутренних СЭД против сервисов межкорпоративного юридически значимого ЭДО. Прямо сопоставлять эти цифры нельзя. (s.eduherald.ru)

Коммерческое предложение

Разработка веб-платформы с ИИ-агентом для подбора фитнес-программ

1. Задача клиента

Разработать адаптивную веб-платформу, на которой пользователь проходит анкетирование и получает персональную тренировочную программу с помощью ИИ-агента.

Продукт должен стать основой для монетизации через подписку, разовую оплату программы или freemium-модель. Основной сценарий использования — мобильный: пользователь отвечает на вопросы, получает программу, сохраняет ее в личном кабинете и при необходимости уточняет рекомендации в чате.

Приоритет проекта — не просто генерация текста, а управляемая логика рекомендаций с учетом целей пользователя, уровня подготовки и ограничений по здоровью.

2. Что предлагаем

Предлагаем разработку MVP-платформы с контролируемым ИИ-ядром:

• лендинг с описанием сервиса, тарифов и сценариев использования;
• пошаговый квиз для сбора данных: цели, опыт, доступное оборудование, частота тренировок, ограничения и дискомфорт;
• личный кабинет пользователя с сохраненными программами и историей анкет;
• генерация персональной программы в интерактивном формате;
• административная панель для просмотра заявок, управления базой упражнений и редактирования рекомендаций;
• интеграция платежной системы и уведомлений в Telegram — при необходимости;
• адаптивный UX/UI для смартфонов и десктопа.

Для ИИ предлагаем гибридный подход:

1. Методология и правила в коде — отсечение противопоказаний, расчет базовых параметров программы, обязательные предупреждения.
2. База знаний (RAG) — утвержденные упражнения, методички, ограничения, варианты замен.
3. LLM-модель — ведет диалог, объясняет программу понятным языком и формирует результат в заданной структуре.
4. Human-in-the-loop на запуске — тренер или администратор может проверить и скорректировать программу до отправки пользователю.

Такой подход снижает риск нерелевантных рекомендаций и позволяет постепенно улучшать логику на основе обратной связи первых пользователей.

3. Этапы и сроки

Ориентировочный срок MVP: 12–16 недель с момента утверждения требований, дизайна и предоставления клиентом методических материалов.

4. Состав команды

• Project manager / аналитик — планирование, коммуникация, контроль сроков и требований;
• UX/UI-дизайнер — пользовательские сценарии и интерфейсы;
• Frontend-разработчик — клиентская часть платформы;
• Backend-разработчик — серверная логика, личный кабинет, админ-панель, интеграции;
• AI/ML-инженер — LLM, RAG, промпты, защита от некорректных ответов;
• QA-инженер — функциональное и сценарное тестирование;
• Фитнес-эксперт со стороны клиента — утверждение методологии, базы упражнений и правил рекомендаций.

5. Стоимость

Итого за MVP: 1 900 000–2 950 000 ₽.

Финальная стоимость зависит от объема базы знаний, сложности медицинских ограничений, необходимости видеоанализа техники, платежей, CRM, Telegram-бота и формата выдачи программы.

Ежемесячные операционные расходы после запуска:

• хостинг, база данных, мониторинг: ориентировочно 20 000–60 000 ₽/мес.;
• использование API ИИ-моделей — по фактическому потреблению;
• техническая поддержка и развитие: от 80 000 ₽/мес.

6. Что клиент получает на выходе

• готовую веб-платформу, адаптированную под мобильные устройства;
• лендинг, квиз, личный кабинет и административную панель;
• ИИ-агента с ограниченной и управляемой базой знаний;
• механизм проверки и ручного редактирования программ специалистом;
• структуру персональной программы: упражнения, подходы, повторения, рекомендации и предупреждения;
• исходный код, доступы к инфраструктуре и техническую документацию;
• развернутый проект в production-среде;
• период пострелизной стабилизации.

Отдельно на старте фиксируются: медицинские дисклеймеры, политика обработки персональных данных, границы ответственности ИИ и перечень ситуаций, в которых пользователю рекомендуется обратиться к врачу или тренеру.