Что это
Платформа для поиска недооценённых объектов коммерческой недвижимости. Парсеры собирают лоты с аукционов и торговых площадок, анализатор сравнивает с рыночными эталонами, система фокуса выделяет лучшие варианты.
Как работает
- 10 парсеров — собирают лоты с torgi.gov, m-ets, alfalot, sberbank, invest-mosreg и других площадок
- Analyzer — сравнивает цены с эталонами по региону и типу недвижимости
- Focus engine — скоринг и ранжирование объектов по привлекательности
- Дайджест — ежедневная рассылка новых объектов на email
- Photo-fetcher — автоматически подтягивает фотографии
Архитектура
- Backend: Strapi 5 + SQLite (15 PM2-процессов)
- Frontend: Vue 3 + Vite + Tailwind CSS
- Парсеры: Playwright/fetch, двухфазный парсинг (scan → fetchDetails)
- Очередь: @aklab/sqlite-queue
- Shared libs: @aklab/parse-rules, @aklab/service-shared
Моя роль
Разрабатываю AKLAB с AI-ассистентом: определяю устройство системы и проверяю изменения кода. В авторском разборе проекта описываю выбор архитектуры, работу с парсерами, тестами и выпуском изменений.
Инженерная практика и связанные задачи
Сбор данных, анализ и интерфейс разделены между сервисами, а задания проходят через очередь. Это пример системы, в которой важны не только отдельные функции, но и согласованная работа компонентов. Подробный авторский разбор — как я строю AKLAB.
Если похожая сложность возникла в работе вашей команды, начните с технологической трансформации разработки: аудита, правил проверки и выпуска изменений. Если нужен сам продукт или интеграция — с разработки веб-систем. AKLAB здесь служит примером архитектуры, а не кейсом с обещанным эффектом трансформации.
Для кого
Инвесторы в коммерческую недвижимость — склады, офисы, земля, квартиры. Платформа находит объекты дешевле рынка и присылает подборку.