Generative Design + Site Finder

Две продуктовые линии в одной воронке: Site Finder (AI-подбор инвестиционных земельных участков) + Generative Design (автоматическая генерация концепций застройки) для девелоперов РФ.

North Star

К концу месяца 3: 3 платящих пилота (≥30 тыс. ₽/мес каждый) + заявка в реестр российского ПО → право на Раунд А (20–25 млн ₽).

Acceptance criteria разбиты на 3 блока (функционально / бизнесово / технически). Правило перехода: 3/3 → Раунд А; 2/3 → продление Фазы 0 на 1–2 мес.; 1/3 или меньше → стоп проекта.

---

Текущий статус (25 апреля 2026)

Инфраструктура: live. Полный цикл автодеплоя из GitHub Actions работает.

Что	Где	Статус
Production VPS	Beget Cloud, Москва, 2 vCPU / 4 GB / 40 GB NVMe	✅ работает
IP сервера	46.173.16.127	—
Postgres + PostGIS 3.4	Docker, в составе compose	✅ Up (healthy)
Redis 7	Docker	✅ Up
Backend FastAPI	Docker (образ из GHCR)	✅ Up, /health отвечает
Frontend Next.js 15	Docker (образ из GHCR)	✅ Up
Caddy reverse proxy	Docker, ports 80/443	✅ Up (TLS ждёт домена)
GitHub Actions deploy	.github/workflows/deploy.yml	✅ build → push GHCR → ssh deploy
GHCR пакеты	ghcr.io/lekss361/gendesign-{backend,frontend}	приватные, сервер авторизуется через PAT
UFW firewall	22 / 80 / 443	✅ активен
SSH hardening	root login off, password auth off	✅
Домен	—	⏸ не подключён
Бэкапы pg_dump	—	⏸ не настроены

Решение по плану разработки: pending. Антон (второй разработчик) сообщил о доступе к ДДУ-данным. Решается в понедельник 27.04.2026 — выбор между:

• Plan A (Analytics First) — Stage 1 переезжает на «3 плитки» аналитики (что строить / по какой цене / за какое время), Generative и Site Finder сдвигаются;
• Original plan — Stage 1 = Generative MVP, Stage 2 = Site Finder, аналитика как enrichment.

Зависит от 5 факторов канала ДДУ: легальность, поля, покрытие, свежесть, условия коммерческого использования. См. сущности PlanA_AnalyticsFirst_Apr25 и SalesTracking_Strategy_Apr25 в графе памяти.

---

Структура репозитория

gendesign/
├── backend/                           # Python 3.12 / FastAPI / PostGIS
│   ├── pyproject.toml                 # uv-проект, ruff/mypy/pytest конфиги
│   ├── Dockerfile                     # с системными deps под Geo + WeasyPrint
│   ├── .env.example
│   ├── app/
│   │   ├── main.py                    # FastAPI + Sentry + /health
│   │   ├── core/                      # config (Pydantic Settings), db (SQLAlchemy)
│   │   ├── api/v1/                    # concepts.py, parcels.py
│   │   ├── schemas/                   # Pydantic-контракты для openapi-typescript
│   │   ├── services/
│   │   │   ├── generative/            # Stage 1: geometry, teap, financial
│   │   │   ├── site_finder/           # Stage 2: parser, scorer, filters
│   │   │   └── exporters/             # Stage 1c: pdf, excel, dxf
│   │   ├── models/parcel.py           # GeoAlchemy2 + PostGIS
│   │   └── workers/celery_app.py      # Stage 2a: daily PKK sync
│   └── tests/
├── frontend/                          # Next.js 15 / React 19 / TypeScript / Leaflet
│   ├── package.json                   # включая `npm run codegen` → openapi-typescript
│   ├── Dockerfile                     # multi-stage, output: standalone
│   ├── public/                        # static assets (gitkeep пока пусто)
│   └── src/app/
│       ├── page.tsx                   # / — главная
│       ├── concept/page.tsx           # /concept — Generative Design
│       └── site-finder/page.tsx       # /site-finder — Site Finder
├── memory/
│   └── memory-gendesign.jsonl         # хард-линк на C:\mcp\.aim — общий граф памяти
├── docs/                              # стратегические документы (бизнес-план, цели MVP)
├── .env.example                       # шаблон prod env (POSTGRES_*, IMAGE_TAG, NEXT_PUBLIC_API_BASE_URL)
├── docker-compose.yml                 # dev: Postgres + Redis + backend + frontend
├── docker-compose.prod.yml            # prod: образы из GHCR + Caddy + Postgres+Redis
├── Caddyfile                          # авто-TLS Let's Encrypt
├── Makefile                           # make up / down / test / codegen / migrate
└── .github/workflows/
    ├── ci.yml                         # ruff + mypy(core) + pytest + frontend build
    └── deploy.yml                     # build → push в GHCR → ssh deploy на VM

---

Технический стек (v2.2)

Backend: Python 3.12, FastAPI, SQLAlchemy 2.0, GeoAlchemy2, Pydantic v2, Alembic, Celery + Redis, httpx Geo: Shapely 2.0, GeoPandas, Pyproj (WGS84 ↔ МСК-66 для Свердловской обл.) ML: scikit-learn (XGBoost — отложен на Фазу 1, в Discovery эвристики) БД: PostgreSQL 16 + PostGIS 3.4, Redis 7 Frontend: Next.js 15, React 19, TypeScript 5, Tailwind 4, TanStack Query, Leaflet (Mapbox в Stage 2b), react-leaflet 5 Экспорт: WeasyPrint (PDF), ezdxf (DXF), openpyxl (Excel) Dev: uv, ruff, mypy (strict только на core), pytest

---

Команда и порядок работы

2 фуллстек-разработчика, оба part-time 20 ч/нед — итого ~40 person-hours/нед, эффективных с координацией ~33.

Ритм:

• 1 синк/нед (30 мин, понедельник)
• daily-async в Telegram
• PR review обязательный
• Trunk-based: feature ветки ≤ 3 дней
• Codegen TS-типов из Pydantic (npm run codegen) — без этого 2 фуллстека плодят расхождения в API-контракте

---

Этапы MVP (12 недель, базовый план)

Stage 0 — Скелет (нед. 1) ✅ выполнено

Монорепо backend+frontend, Docker с PostGIS+Redis, FastAPI hello, Next.js hello, openapi-typescript codegen, GitHub Actions CI, ruff + mypy(core) + pytest. Без JWT (single-tenant + X-Demo-User до Раунда А). Production VPS поднят, GHCR-деплой работает.

Stage 1 — Generative MVP (нед. 2–7) ⏸ pending решения по Plan A

• 1a (нед. 2–3): геометрия + API-контракт. Shapely-сервис (отступы, сетка), Pydantic-схемы, POST /api/v1/concepts с заглушкой. Фронт: страница /concept, Leaflet, импорт GeoJSON, форма параметров, 3 варианта в табах.
• 1b (нед. 4–5): алгоритм размещения. Жадное заполнение, 3 стратегии (max площадь / max инсоляция / balanced), STRtree для коллизий. Цель ≤10 сек, fallback 15 сек.
• 1c (нед. 6–7): ТЭП + финмодель + экспорты. WeasyPrint PDF, ezdxf, openpyxl. UI кнопок скачивания.

Acceptance Stage 1 (конец нед. 7): полигон → 3 варианта → ТЭП + финмодель → PDF/Excel/DXF.

Stage 2 — Site Finder MVP (нед. 8–12)

• 2a (нед. 8–9): data pipeline. Парсер ПКК Rosreestr (httpx async, retries), модель Parcel с GeoAlchemy2, ≥1000 участков Екатеринбурга. Overpass API для POI, ДОМ.РФ/ЦИАН для цен м², кеш в Redis. Опционально: воркер sales_tracker.py — ежесуточный мониторинг шахматок застройщиков (Velocity Score).
• 2b (нед. 10–11): скоринг + API + UI. 3 критерия (расстояние до центра, плотность POI в 1 км, цена района), POST /api/v1/parcels/search. Карта с градацией по рейтингу, фильтры, карточка.
• 2c (нед. 12): интеграция + полировка. Кнопка «Обсчитать концепцию», демо-наполнение 50 участков, бэкапы БД, подача в реестр ПО.

Альтернативный план A (Analytics First)

Если Антон в понедельник подтвердит легальный канал ДДУ-данных — Stage 1 переезжает на «3 плитки» аналитики (что строить / по какой цене / за какое время), Generative переходит на Stage 2 со Smart Defaults на основе аналитики, Site Finder — на Stage 3 с Velocity Score из ДДУ. См. PlanA_AnalyticsFirst_Apr25 в графе.

Что урезано из v2.2 из-за part-time × 2

• XGBoost-скоринг → Фаза 1 (с реальными данными от пилотов)
• JWT-auth с refresh → перед Раундом А
• mypy --strict — только на core (generative/*, site_finder/scorer.py)
• Время генерации ≤ 15 сек как fallback (а не 10 сек)

---

Quick start (локально)

Требования: Docker Desktop, Node.js 20+, uv (для backend dev вне Docker).

# 1. Скопировать env-файлы
cp backend/.env.example backend/.env
cp frontend/.env.example frontend/.env
cp .env.example .env  # опционально, для prod compose

# 2. Запустить всё
docker compose up -d --build
# или: make up

# 3. Проверить
curl http://localhost:8000/health
# → {"status":"ok","environment":"dev"}

# Frontend → http://localhost:3000
# Swagger docs → http://localhost:8000/docs

Полезное:

make logs                # tail логов всех сервисов
make backend-shell       # bash внутри backend контейнера
make migrate             # alembic upgrade head (когда добавим миграции)
make test                # pytest
make lint                # ruff check
make typecheck           # mypy на core
make codegen             # обновить TS-типы из OpenAPI

---

Production хостинг — Beget VPS

Текущая live-конфигурация: Beget Cloud, Москва, Standard 3+ GHz, 2 vCPU / 4 GB / 40 GB NVMe.

Стоимость: ~33 ₽/день сервер + ~5 ₽/день IPv4 = ~1140 ₽/мес. Плюс домен .ru (~17 ₽/мес).

Что крутится на VM (/opt/gendesign):

• 5 контейнеров через docker-compose.prod.yml: postgres, redis, backend, frontend, caddy
• Backend и frontend образы пуллятся из приватного GHCR
• Persistent volumes: gendesign_postgres_data, gendesign_redis_data, gendesign_caddy_*
• Backend и frontend биндятся на 127.0.0.1:8000 и 127.0.0.1:3000 — наружу выходит только Caddy на :80/:443

Доступ: SSH-only по ключу к non-root пользователю gendesign. Root login отключён, password auth отключён, fail2ban Beget активен.

Триггеры миграции на Yandex Cloud

Переезжаем на YC Managed PostgreSQL + Compute + Container Registry, когда:

• Подписан 3-й платящий пилот (~ конец мес. 3)
• Закрылся Раунд А
• Идёт переговор с госзаказчиком (нужен реестр ПО + солидная инфра)
• БД > 10 GB или появилось > 50 RPS

Стоимость production на YC: ~10–15 тыс ₽/мес.

Что осталось до «infra-ready»

• Купить домен .ru (REG.RU / РуЦентр), направить A-запись на 46.173.16.127
• Обновить Caddyfile с реальным доменом → авто-TLS Let's Encrypt
• Задать NEXT_PUBLIC_API_BASE_URL=https://<домен> в /opt/gendesign/.env либо оставить пустым (frontend ходит через Caddy /api/* → backend)
• Настроить ежесуточный pg_dump → Object Storage (Yandex free tier 1 GB или Selectel S3)
• Sentry DSN в backend/.env

---

GitHub Actions deploy

Workflow .github/workflows/deploy.yml:

1. Build обоих Docker-образов (backend ~2.5 мин с нуля, frontend ~1 мин с нуля; повторно из кеша — секунды)
2. Push в GHCR (ghcr.io/lekss361/gendesign-backend, gendesign-frontend) с тегами latest и <sha7>
3. SSH deploy: docker compose -f docker-compose.prod.yml pull && up -d, потом curl /health

GitHub Secrets (Settings → Secrets and variables → Actions):

Имя	Значение
DEPLOY_HOST	46.173.16.127
DEPLOY_USER	gendesign
DEPLOY_SSH_KEY	приватный ключ ~/.ssh/gendesign_deploy целиком
DEPLOY_PORT	22 (или другой, если поменяли)

GITHUB_TOKEN встроенный — отдельный secret для push в GHCR не нужен.

Авторизация сервера в GHCR (приватные пакеты):

Сервер авторизуется однократно через PAT с read:packages:

# На сервере, как пользователь gendesign
read -s GHCR_PAT && echo "$GHCR_PAT" | docker login ghcr.io -u lekss361 --password-stdin && unset GHCR_PAT

Auth сохраняется в ~/.docker/config.json и переживает рестарт. Ротировать PAT раз в год.

---

Память проекта (knowledge graph)

Все решения, факты, риски, KPI, протоколы валидации хранятся только в графе памяти, не в .md-документах. Это решает проблему расхождения версий между документами.

Как устроено:

• MCP-сервер mcp-knowledge-graph пишет в C:\mcp\.aim\memory-gendesign.jsonl
• Этот файл — хард-линк на <repo>/memory/memory-gendesign.jsonl
• Изменения попадают в git автоматически
• Синхронизация между коллегами — через git pull / git push

Правило проекта (Feedback_MemoryFirst):

• Все факты и решения сохраняем в граф (context: "gendesign")
• .md / .docx / .pdf Claude не создаёт сам — только по явному запросу
• Источник правды = граф, документы = производные срезы

Рабочий цикл:

git pull                                      # перед началом работы
# ... сессия с Claude ...
git add memory/memory-gendesign.jsonl
git commit -m "Memory: <что добавили>"
git push

Конфликты в .jsonl обычно простые (файл построчный): git pull --rebase, оставить обе стороны, git rebase --continue.

Подключение коллеги

Краткая инструкция для нового участника команды:

1. Установить Claude Desktop, Node.js 20+, Git
2. Клонировать репо в C:\Users\<имя>\source\repos\gendesign
3. mkdir C:\mcp\.aim
4. Создать хард-линк:

   New-Item -ItemType HardLink `
     -Path C:\mcp\.aim\memory-gendesign.jsonl `
     -Value $PWD\memory\memory-gendesign.jsonl
   

5. Добавить в %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json:

   "knowledge-graph": {
     "command": "npx",
     "args": ["-y", "mcp-knowledge-graph", "--memory-path", "C:\\mcp\\.aim"]
   }
   

6. Перезапустить Claude Desktop полностью (через трей)
7. Проверить: «Покажи память контекста gendesign»

Полная версия процедуры — в графе, сущность Onboarding_Colleague_KG.

---

Документы стратегии

В docs/:

• MVP_Goals_Python.md — цели Discovery MVP, Python-стек (v2.2, апрель 2026)
• Бизнес-план v2.1 - Site Finder + Roadmap 12 месяцев.md — бизнес-план

⚠️ Эти документы — снимок состояния на момент написания. Свежее состояние стратегии — в графе памяти. При расхождении доверяем графу.

Релевантные сущности графа на 25.04.2026:

• Project_GenDesign — общая шапка
• TechStack_v2.2 — Python + Next.js стек
• NorthStar_DiscoveryMVP — 3 пилота + реестр ПО → Раунд А
• Stages_MVP_v1 — базовая разбивка по этапам
• Team_Setup — 2 фуллстека part-time
• WorkSplit_Generative_Stage1 — кто что делает в Generative
• PlanA_AnalyticsFirst_Apr25 — pending pivot решение
• SalesTracking_Strategy_Apr25 — шахматки застройщиков
• DataSources_Pricing_Apr25 — источники цен и площадей
• Hosting_Pricing_Apr25 — сравнение провайдеров
• Hosting_Decision_Apr25 — решение по Yandex Cloud (для будущей миграции)
• Runbook_VPS_Setup_Beget — пошаговая настройка production VM
• SSH_Setup_Apr25 — локальная настройка SSH
• Onboarding_Colleague_KG — подключение нового участника к графу
• Feedback_MemoryFirst — правило: память first, docs только по запросу
• Validation_Findings_Apr25 — валидация бизнес-плана

---

Полезные ссылки

• Репо: https://github.com/lekss361/-gendesign
• GitHub Actions: https://github.com/lekss361/-gendesign/actions
• GHCR пакеты: https://github.com/lekss361?tab=packages
• Production VPS: Beget Cloud → cp.beget.com/cloud/servers/jolly-yakov-3
• Целевой регион Discovery: Свердловская обл. (Екатеринбург, ПЗЗ, МСК-66)
• Конкуренты: rTIM (только концепт-стадия, нет site-selection), TestFit (нет РФ-данных)