Проект: Сеченов Онлайн (Sech.Online / old.sechenov.online)
Тип платформы: LMS (Learning Management System) и единое цифровое образовательное пространство ведущего медицинского вуза России.
Описание: Инновационная экосистема для дистанционного обучения медиков, объединяющая студентов, аспирантов и практикующих врачей. Платформа обеспечивает доступ к фундаментальным медицинским знаниям и передовым научным исследованиям в онлайн-формате.
Функционал: система тестирования и оценки знаний, форумы для общения с преподавателями, персонализированные образовательные траектории и доступ к материалам 24/7.
Статус: Платформа является ключевым элементом цифровой трансформации Сеченовского Университета, предлагая курсы как на русском, так и на английском языках (в рамках международных программ).

Проект: Цифровая экосистема карьеры Сеченовского Университета - Med-career.ru
Тип платформы: Карьерный портал / Центр компетенций (HR-Tech в медицине).
Описание: Многофункциональная платформа, выступающая связующим звеном между академической средой и реальным сектором здравоохранения. Портал аккумулирует возможности для стажировок, практики и трудоустройства, а также инструменты для формирования индивидуальных образовательных и карьерных треков.
Ключевой функционал и задачи:

• Агрегатор вакансий и стажировок: Сбор актуальных предложений от ведущих клиник, фармацевтических компаний и научно-исследовательских центров.
• Карьерный консалтинг: Инструменты для составления профессиональных резюме медиков, подготовки к собеседованиям и прохождения ассесмента.
• Акселератор компетенций: Доступ к дополнительным программам обучения, развивающим надпрофессиональные навыки (Soft Skills) и узкоспециализированные медицинские компетенции.
• Взаимодействие с работодателями: Личные кабинеты для партнеров университета, позволяющие осуществлять прямой поиск и отбор кадров среди лучших студентов.

Проект: Медицинская игротека (Medical Game Lab).
Тип платформы: Платформа иммерсивного обучения / Симулятор клинических кейсов.
Описание: Высокотехнологичное решение для трансформации классического медицинского обучения в интерактивный опыт. Платформа базируется на принципах «обучения через действие» (learning by doing), позволяя будущим специалистам отрабатывать навыки диагностики и принятия решений в безопасной виртуальной среде.

• Виртуальные клинические сценарии: Библиотека интерактивных квестов, где пользователь выступает в роли лечащего врача, собирает анамнез, назначает обследования и выбирает тактику лечения.
• Мгновенная обратная связь: Система автоматизированного анализа действий обучающегося с детализированным разбором допущенных ошибок и соответствия клиническим рекомендациям.
• Адаптивная сложность: Динамическое изменение условий кейса в зависимости от решений пользователя, что позволяет имитировать непредсказуемость реальной клинической практики.
• Диджитал-инструментарий: Интеграция виртуальных медицинских карт, результатов лабораторных исследований и визуализации диагностических данных (Рентген, КТ, МРТ).

Проект: Контроль посещаемости занятий
Тип платформы: Автоматизированная система управления посещаемостью (Attendance Management System).
Статус: Готов к промышленной эксплуатации (v1.0.0).

• Гибридная регистрация: Поддержка мгновенного считывания бесконтактных карт (RFID/NFC) и интеллектуальный ручной поиск со встроенным алгоритмом исправления раскладки клавиатуры.
• Интеллектуальный импорт: Мощный конвертер (XML/CSV), позволяющий бесшовно интегрировать данные студентов из внешних академических систем с автоматической обработкой фотографий.
• Многоуровневая верификация: Система подтверждения записей преподавателями для обеспечения максимальной достоверности данных и отслеживания спорных моментов.
• Автономное лицензирование: Встроенный модуль контроля лицензий с шифрованием Fernet, обеспечивающий гибкость развертывания без жесткой привязки к «железу».

Проект: СВОД (Сервис визуализации Опросов и Данных)
Тип платформы: Система интерактивного взаимодействия с аудиторией (Real-time Polling System).
Ключевая концепция: Zero-friction participation — участие в опросе без установки приложений и регистрации, через привычный интерфейс мессенджера.
Описание: решает проблему низкой вовлеченности аудитории на лекциях и мероприятиях. Благодаря разделению ролей на два специализированных бота и использованию WebSocket-соединения, система позволяет спикеру за секунды развернуть опрос, а слушателям — мгновенно увидеть результаты своих ответов на общем экране.
Ключевой функционал:

• Двухфакторная архитектура ботов: Teacher Bot для полного цикла управления контентом и Student Bot для максимально упрощенного интерфейса участия.
• Мгновенная визуализация: Интерактивные графики (Recharts) с обновлением данных «на лету» без перезагрузки страницы.
• Бесшовный вход: Вход в опрос через динамически генерируемые QR-коды, обеспечивающий старт взаимодействия в 1-2 клика.
• Анонимность и комфорт: Создание безопасной среды для честных ответов, что критически важно для образовательного процесса и корпоративных тренингов

Проект: ИИ образовательная платформа
Тип платформы: Low-code оркестратор LLM-ботов / Образовательная песочница (ML Sandbox).
Описание: Масштабируемая платформа, объединяющая в себе конструктор Telegram-ботов и интерактивную обучающую среду. Система позволяет не только управлять жизненным циклом ИИ-агентов, но и глубоко изучать механизмы работы нейросетей через геймифицированные сценарии (классификация, нормализация данных, скоринг).

• Интегрированный RAG-движок: Автоматическая индексация корпоративных знаний (PDF, DOCX, RTF) для создания ботов-экспертов, отвечающих строго по контексту загруженных документов.
• ML Sandbox (Лаборатория): Серия интерактивных игр для разработчиков, демонстрирующая эволюцию подходов: от жестких регулярных выражений до Few-shot обучения на базе LLM.
• One-Click Deployment: Система автоматизированного деплоя через SSH/Systemd на облачные серверы, превращающая прототип в работающий сервис за одно нажатие.

Проект: Campus Help Bot
Тип платформы: Интеллектуальный Service Desk / Система управления заявками (Ticketing System).
Статус: Версия 2.1.0 (промышленная эксплуатация).
Описание: Цифровая экосистема для управления инфраструктурой кампуса, охватывающая полный жизненный цикл заявок: от мгновенной фиксации проблемы через Telegram до автоматизированной диспетчеризации и аналитики выполнения. Система минимизирует время реакции служб поддержки (ИТ, клининг, ремонт, безопасность) за счет алгоритмического расчета приоритетов и сроков (SLA).

• Алгоритмический SLA-менеджмент: Автоматический расчет дедлайнов на основе категории заявки (от 2 до 24 часов) с динамической корректировкой в зависимости от приоритета (от «Низкого» до «Срочного»).
• Двухуровневая навигация локаций: Интегрированная база корпусов и аудиторий кампуса, позволяющая исполнителю точно определить место инцидента без дополнительных уточнений.
• Мультиканальные уведомления: Синхронная работа личных сообщений, специализированных Telegram-групп для служб и Email-информирования для администраторов.
• QR-идентификация: Генерация уникальных QR-кодов для каждой заявки, обеспечивающая мгновенный доступ к истории и статусу работ для всех участников процесса.

Проект: ИИ методист
Тип платформы: Автоматизированная система генерации образовательного контента (AI Content Engine).
Статус: Версия 1.0 (MVP с поддержкой интеграции Stepik, Moodle).
Описание: Платформа для авторов и методистов, позволяющая трансформировать одну тему в полноценный образовательный курс за считанные минуты. Система реализует многоэтапный пайплайн генерации, который последовательно создает структуру, тексты лекций, сценарии видео и практические задания (тесты/упражнения) с последующей валидацией качества через LLM.
Ключевой функционал и ценность:

• Оркестрация контент-пайплайна: Использование n8n для сложной координации этапов: структура → контент → практика → валидация.
• Глубокая интеграция: Прямая публикация черновиков курсов через API, включая автоматическую загрузку модулей и уроков.
• Валидация контента: Встроенный модуль проверки (Content Validator), обеспечивающий соответствие текстов заданным параметрам длины, уникальности и формата.
• Гибкое управление лимитами: Тарифная сетка (Free/Pro/Team) с жестким контролем количества генераций и глубины проработки курсов на уровне Backend.

Проект: Experimental Bot
Тип платформы: многоязычная экспериментальная среда, предназначенная для сбора данных о принятии решений человеком. Система обеспечивает полный цикл участия: от онбординга и рандомизации групп до проведения модерируемого диалога и фиксации психометрических показателей в пост-опросе.

• Диалоговый нуджинг на базе LLM: В отличие от статических опросов, бот использует GigaChat (Cloud.ru) для ведения живой дискуссии. Ассистент адаптирует свою стратегию в зависимости от экспериментальной группы (Confess — подталкивание к признанию, Silent — к молчанию), используя техники мягкого убеждения.
• Динамический тайм-менеджмент: Встроенный механизм JobQueue реализует строгий контроль времени обсуждения (по умолчанию 10 минут) с визуальным обновлением таймера в интерфейсе Telegram каждые 10 секунд.
• Научная валидность и анонимизация: Реализована многоуровневая система защиты данных. Participant_id отделен от реального Telegram ID, а чувствительные поля БД зашифрованы алгоритмом Fernet (AES-128), что соответствует этическим протоколам психологических исследований.
• Детерминированная рандомизация: Система гарантирует, что при повторном входе пользователь останется в той же экспериментальной группе, исключая искажение выборки (contamination)

Проект: Оценка работ олимпиады
Тип плфтормы — специализированный ИИ-агент на базе модели GigaChat-2 Max, предназначенный для масштабной проверки олимпиадных работ. Система способна обрабатывать десятки тысяч заданий за считанные минуты, обеспечивая точность, сопоставимую с человеческой экспертизой, благодаря глубокому логическому анализу нестандартных решений.
Ключевые инновации и ценность

• Радикальное ускорение (Time-to-Result): Замена недель ручного труда экспертных комиссий на автоматизированный цикл обработки, занимающий минуты.
• Масштабируемость: Успешная обработка массива из 32 000+ заданий без потери качества и концентрации, характерных для человеческого фактора при монотонной работе.
• Гибкий логический анализ: В отличие от жестких алгоритмов, ИИ оценивает ход рассуждений и промежуточные расчеты, отдавая приоритет правильности финального результата и логике вывода.
• Промпт-инжиниринг экспертного уровня: Ядром системы является проработанный системный промпт, базирующийся на 10 строгих принципах логического анализа, что минимизирует ошибки интерпретации и галлюцинации моделей.