StressShield AI

Прототип умного ассистента, созданный для сотрудников и HR‑специалистов СДЭК. Он помогает быстро оценивать состояние, отслеживать динамику и получать персональные AI‑рекомендации, основанные на научных методологиях.

---

📑 Содержание

1. Демонстрация
2. Ключевой функционал
3. Научная основа
4. Архитектура решения
5. Технологический стек
6. Установка и запуск
7. Структура проекта

---

🖼️ Демонстрация

---

💡 Ключевой функционал

Для сотрудников

• Комплексная диагностика. Быстрые тесты на эмоциональное, физическое и когнитивное состояние.
• AI‑Ассистент. Формирует персональные рекомендации на основе результатов, динамики и активности.
• Личный дашборд. Удобная визуализация текущих показателей и состояния.

Для руководителей и HR

• Анонимная аналитика. Доступ к агрегированным данным по командам, отделам и локациям.
• Проактивные меры. Инструменты для своевременного снижения рисков выгорания.

---

🧠 Научная основа

Инструмент опирается на проверенные методики:

1. Опросник выгорания Маслач (MBI)
   Оценка по трём ключевым компонентам:
   • эмоциональное истощение
   • деперсонализация
   • редукция профессиональных достижений
2. Тест на скорость реакции
   Анализирует психомоторные функции и косвенно оценивает уровень когнитивной усталости.

---

🧩 Архитектура решения

Проект построен на микросервисной архитектуре:

• Frontend (React). Интерфейс, тестирование, визуализация данных.
• Backend (FastAPI). Аутентификация, API, бизнес‑логика.
• AI‑ядро (LangGraph + LLM).
  Обрабатывает:
  1. Получение результатов теста
  2. Загрузку истории состояния
  3. Формирование промпта
  4. Анализ ответа LLM
  5. Сохранение результата
• PostgreSQL. Хранение данных и результатов расчетов.
• Docker Compose. Быстрый запуск всех сервисов.

---

🛠️ Технологический стек

• Frontend: React, TypeScript, Vite, PrimeReact, Chart.js
• Backend: Python 3.11, FastAPI, LangChain, LangGraph
• AI: Google Gemini / OpenAI GPT
• База данных: PostgreSQL
• Инфраструктура: Docker, Docker Compose

---

⚙️ Установка и запуск

Перед началом убедитесь, что установлены Git, Docker и Docker Compose.

1. Клонирование репозитория

git clone https://github.com/Squizly/cdek-burnout-ai.git
cd cdek-burnout-ai

2. Настройка окружения

Создайте файл .env:

# --- Настройки базы данных ---
DATASOURCE_USER=your_db_user
DATASOURCE_PASSWORD=your_strong_db_password
DATASOURCE_DB=sdek_burnout_db

# --- Настройки AI ---
LLM_ID=gemini-1.5-flash
GEMINI_API_KEY=your_google_gemini_api_key
OPENAI_API_KEY=

3. Запуск проекта

docker-compose up --build -d

4. Доступ к сервисам

• Веб‑интерфейс: http://localhost:5173
• API-документация: http://localhost:8000/docs

5. Остановка проекта

docker-compose down

---

📁 Структура проекта

.
├── backend/
│   ├── graph/                # Логика AI-агента на LangGraph
│   ├── statistic_analyzer/   # Модуль для периодического анализа статистики
│   ├── main.py               # Основной файл API
│   ├── db_utils.py           # Функции для работы с БД
│   ├── Dockerfile            # Dockerfile для бэкенда
│   └── pyproject.toml        # Зависимости Python
├── db/                       # Файлы для базы данных
│   └── init.sql              # SQL-скрипт для инициализации таблиц
├── web/                      # Frontend-приложение на React
│   ├── public/
│   ├── src/
│   │   ├── components/
│   │   ├── data/             # Данные для тестов (вопросы)
│   │   ├── pages/            # Компоненты страниц (Login, Home, Test, Stats)
│   │   ├── App.tsx           # Основной компонент приложения
│   │   └── main.tsx          # Точка входа
│   ├── Dockerfile            # Dockerfile для фронтенда
│   └── package.json          # Зависимости Node.js
├── docker-compose.yaml       # Файл для оркестрации Docker-контейнеров
└── README.md

---