Дровяная

Задача

Показать, что заказ в общепите не обязан быть двадцатью тапами по карточкам: человек уже знает, чего хочет, и быстрее всего написать это одной фразой.

Собрать не витрину, а рабочий контур: заказ с сайта и из Telegram, кухня, статусы клиенту, управление меню и база клиентов. Всё то, чем заведение пользуется каждый день.

1. 01Заказ обычной фразой: количество, размер, «без лука», добавки, время («к семи», «полдевятого», «через час»), адрес и самовывозна скрине
2. 02Разбор понимает опечатки и текст, набранный в латинской раскладке
3. 03Черновик заказа собирается сразу под строкой: состав, цены, доставка, итог и вопросы, если чего-то не хватает
4. 04Меню из 24 позиций: пиццы, закуски, десерты и напитки, три размера, добавки (цена пересчитывается на лету)на скрине
5. 05Колесо вкусов и карточки, где при выборе размера меняется сама пицца, а не масштаб фотографиина скрине
6. 06Корзина и оформление: доставка или самовывоз, время, комментарий курьеру
7. 07Страница заказа с живым статусом: «принят → готовим → готово → курьер выехал», без перезагрузки
8. 08Кнопка «получать статусы в Telegram»: дальше клиент не держит вкладку открытой
9. 09Повтор прошлого заказа одной кнопкой, с пересчётом по актуальным ценам
10. 10Телеграм-бот: тот же разбор в чате, карточка заказа, подтверждение и уведомления о статусах
11. 11Мини-приложение в Telegram открывает сайт с той же корзиной
12. 12Панель кухни: колонки по статусам, новые заказы прилетают сами, звук на новый заказ, вход по паролю
13. 13Админка: редактор меню (цены по размерам, состав, синонимы для разбора, наличие, порядок, архив)
14. 14Админка: заказы с поиском и фильтрами, ручная смена статуса, настройки заведения (часы, зоны и цена доставки, минимальный заказ)
15. 15CRM: карточки клиентов, сегменты «новые / постоянные / спящие», сумма и средний чек, заметки, выгрузка в CSV
16. 16Сводка: выручка и средний чек за день и неделю, что заказывают, в какие часы приходят заказы
17. 17Карта доставки на Яндексе с зонами и ценой по каждой
18. 18Ограничения на разбор: лимиты по IP и на пользователя Telegram, отсев мусорных фраз до обращения к модели

Как устроено

Разбор устроен в два слоя. Сначала работают правила: они читают числа, размеры, время, адрес и сверяют слова с меню, включая опечатки и раскладку. Сверху подключается GigaChat через function calling. Если модель молчит, тормозит или выдумывает позицию, которой в тексте не было, заказ всё равно соберётся по правилам, а выдуманное отсеется.

На разбор навешаны лимиты: мусорные фразы до модели вообще не доходят, у каждого IP и каждого пользователя Telegram свой счётчик в час и в сутки. Демо открыто всему интернету, и оплачивать чужие развлечения я не собирался.

Кухня и страница заказа обновляются по SSE: сервер сам присылает изменение статуса, клиент ничего не опрашивает. Заказ, оформленный на сайте, появляется на кухне за долю секунды.

Меню лежит в базе, а не в коде: правки в админке сразу меняют витрину, корзину, разбор текста и ответы бота. Синонимы к позициям тоже правятся в админке: «ббк» или «острая с колбасой» начинают пониматься без релиза.

База на SQLite в режиме WAL: для заведения с сотней заказов в день этого хватает с большим запасом, а обслуживать нечего.

Деплой одной командой: сборка, выкладка по SSH в отдельный релиз, переключение симлинка, рестарт, health-check и автоматический откат, если новая версия не поднялась. 250 тестов на разбор текста гоняются до сборки.