2.2 KiB
2.2 KiB
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.shзапускает 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:
#!/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 ---"