Что требовалось
Нормализовать разные форматы списков, отслеживать изменения и давать пользователю понятную оценку позиции с учётом приватности.
← Все кейсы
Admission Radar — мониторинг поступления
Telegram-бот для наблюдения за конкурсными списками вузов, оценки позиции и уведомления пользователя о рисках.
позиция18из 74
Рискумеренный
За что отвечал
Архитектура MVP, Telegram-сценарии, модели данных, парсеры, аналитика позиции, меры приватности, Docker и тесты.
Контекст
Что делало задачу сложной
- HTML, XLSX и CSV источники
- Обезличивание и HMAC-идентификация
- Эффективная позиция и пересечения между программами
- Удаление пользовательских данных и согласие на обработку
Реализация
Что конкретно сделано
- Telegram-интерфейс на aiogram
- SQLAlchemy и SQLite/PostgreSQL
- Парсеры HTML, XLSX и CSV
- Registry источников
- Risk scoring и effective position
- Docker-конфигурация и автоматические тесты
03 · Проверяемый итог
Создан локальный MVP с базовой архитектурой мониторинга, несколькими форматами источников и мерами приватности.
PythonaiogramSQLAlchemySQLitePostgreSQLHTML/XLSX/CSVDockerpytest
Ограничение кейса
Проект показывается как собственный MVP, а не как запущенный массовый production-сервис.
Следующий шаг
У вас похожая задача?
Сошлитесь на этот кейс и напишите два отличия вашей ситуации — я быстрее определю подходящий объём.