Описание проекта

Telegram Mini App для обучения по методологии LADR (Learn, Action, Discuss, Reflect): пользователь читает шаги, выполняет задания, фиксирует прогресс, пишет рефлексии и сохраняет артефакты. На все заполненные формы ИИ дает обратную связь и помогает в развитии. Логика ИИ-агента построена на n8n: формы отправляются на вебхук, дальше обрабатываются ИИ и RAG-системой, возвращая релевантный ответ, комментарии, советы и следующие шаги. Реализован как полноценное full-stack приложение с Telegram-интеграцией, статическим контентом книги и API для прогресса и рефлексий.

Задача

Сделать удобную обучающую платформу в Telegram, где пользователь проходит LADR-контент по шагам, сохраняет прогресс, отвечает на задания и ведет регулярные рефлексии.

Решение

• Full-stack архитектура.
• Frontend: React + TypeScript.
• Backend: FastAPI + PostgreSQL.
• ИИ-логика: n8n принимает формы через вебхук, прогоняет их через ИИ и RAG, возвращает персональные рекомендации и следующие шаги.
• Контент шагов хранится в frontend/public/book_content, API обслуживает измерения, шаги, прогресс, рефлексии и артефакты.

Результат

Готовая база продукта: 8 страниц интерфейса, рабочая навигация и состояние, API-модули для ключевых сценариев, миграции БД и скрипты сидирования контента. ИИ поддерживает пользователя обратной связью по всем заполненным формам, усиливая эффект обучения.

Стек

React, TypeScript, Python, FastAPI, PostgreSQL, n8n, RAG.