# Отчет по проекту: _Название задачи_

## 1. Основанная информация
* **Студент:** _ФИО_
* **Инструменты (IDE/LLM):** _Например: VS Code + Cursor/ChatGPT_
* **Стек:** Python (FastAPI), React/Vue, SQLite
* **Ссылка на Gitea:** https://gitea.shaiheprjct.ru/...
## 2. Архитектура приложения
* _Краткое описание того, как бэкенд общается с фронтендом_
* *Скрипт автоматизации: Опишите, как скрипт `start.sh` запускает прижоление
* Схема эндпоинтов:
  * `GET /api/items` — получение списка...
  * `POST /api/items` — добавление...

## 3. Дневник
*Здесь опишите ключевые момента, где ИИ помог, а где пришлось править руками.*
Отдельный параметр для фиксации: длина чата (контекста) или кол-во запросов к ИИ в одном чате.

| Задача            | Промпт (запрос к ИИ)                          | Результат (да/нет/доработки)                                |
| :---------------- | :-------------------------------------------- | :---------------------------------------------------------- |
| Настройка CORS    | "Как разрешить запросы из React в FastAPI..." | Работает с первого раза                                     |
| Логика фильтрации | "Напиши запрос к БД для поиска по дате..."    | Пришлось дописать вручную, так как ИИ ошибся в формате даты |

Пример скрипта автоматизации:
``` sh
#!/bin/bash

# Проверка, что скрипт в нужном месте
echo "--- Starting Team Status Board ---"

# Бэкенд
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
# Запуск бэкенда в фоне
uvicorn main:app --reload & 

# Фронтенд
cd frontend
npm install
npm run dev &

echo "--- App is running! Check logs ---"
```