EdTech · Мобильное приложение
Мобильный клиент ИИ-платформы обучения без ожидания бэкенда
Flutter-клиент платформы подготовки школьников к экзаменам: адаптивные микроуроки, стриминговый ИИ-ассистент, карта знаний. UI собирали параллельно с бэкендом через mock-слой.
- Статус
- Внутренний продукт
- Срок
- ~3 месяца MVP + 2,5 месяца расширения
- Стек
- Flutter / Dart
- flutter_bloc
- go_router
- get_it
- dio
- drift / SQLite
Задача
У платформы подготовки школьников к экзаменам были веб-клиент и бэкенд с ИИ-ядром, но не было мобильного канала — а школьники живут в телефоне. Нужен был тонкий клиент поверх существующего API, не отстающий от веб-версии; часть серверных роутов ещё дорабатывалась, и ждать их было нельзя. Голос отнесли ко второй итерации, офлайн-режим — в бэклог.
Что сделали
- Собрали приложение на Flutter по Clean Architecture: каждая функция — отдельный модуль со своими слоями и DI. Новые модули добавляются, не трогая ядро.
- Поставили mock-режим на каждый модуль: приложение целиком запускается без бэкенда одним флагом сборки. UI делали параллельно с серверными роутами, а не после них.
- Реализовали микроуроки в три стадии «I do / We do / You do» с адаптивным продвижением. Методика живёт на сервере, клиент только отображает состояние и её не дублирует.
- Подключили ИИ-ассистента платформы со стриминговым ответом: текст появляется по мере генерации. ИИ-тьюторы под конкретную цель хранят историю сессий и источники.
- Сетевой слой переживает обрывы и не выбрасывает пользователя из сессии. Затем на той же архитектуре добавили родительский кабинет, голос, платежи и локальный кэш — без смены стека.
Результат
- 13 недель
- от первого коммита до работающего приложения с аутентификацией, целями, уроками и ИИ-чатом
- 41 → 81 эндпоинт
- покрытие серверного API клиентом выросло вдвое от MVP к расширенной версии — 14 → 31 модуль на той же архитектуре
- +17 модулей за 2,5 месяца
- 31,5 тыс. строк поверх MVP и 10 задокументированных фаз синхронизации с веб-версией — без смены стека и структуры модулей
- 20 mock-репозиториев
- каждый модуль работает без бэкенда; UI разрабатывали параллельно с серверными роутами (8 в MVP, 20 в расширенной версии)
Направления
Другие кейсы
Музыкальная индустрия · SaaS
MVP в эксплуатации (закрытый запуск)Музыкальный релиз без потерянных дедлайнов
SaaS для артистов и малых лейблов: 9-стадийный цикл релиза, дедлайны 12 площадок, AI-черновики с подтверждением человеком. От нуля до production-контура за 7 недель.
- 7 недель
- от первого коммита до production-контура с Vault, шифрованными бэкапами, SLO и переездом в РФ-ДЦ (265 коммитов)
- 16 дней
- от старта разработки до инвесторской презентации с живым демо продукта
ИТ-консалтинг · Квалификация лидов
Внутренний продуктПосетитель сайта уходит с планом пилота, а продажи — с готовым лидом
Мы заменили форму заявки ИИ-консультантом: он расспрашивает посетителя о бизнесе, выдаёт план пилота с KPI и рисками, а в CRM попадает лид с бюджетом и сроками.
- 1 день
- Рабочий MVP — фронтенд, бэкенд и конфиги деплоя — собран за один день
- 16 дней
- От первого коммита до прод-контура с HTTPS и выпущенным сертификатом на собственном домене
Авиация — торговля авиационными компонентами и MRO
ПилотЗакупки авиазапчастей: от почты и таблиц к управляемому конвейеру
AI-агент читает входящие RFQ, сравнивает предложения поставщиков и проверяет документы. Рядом — операционная система, которая ведёт сделку по обязательным этапам.
- Полный цикл
- полный цикл AI-контура на живом процессе закупок — от входящего RFQ в почте до уведомления команды; подтверждено владельцем
- 3
- типа сопроводительных документов проверял агент: FAA 8130-3, EASA Form 1, COC; подсчёт по брифу владельца
Посчитать эффект на своих цифрах
AVA — калькулятор экономики процесса. За пару минут он покажет, окупается ли похожая задача в вашем случае, ещё до разговора с нами и без обязательств.
Оценить эффект с AVAПохожая задача?
Опишите процесс и данные, которые у вас есть. Скажем, что из этого считается в деньгах, а что — нет, до начала работ.
или напишите напрямую: hello@xteam.pro