Кейс
Внутренний инструментБаза знаний брендов и ИИ-генератор листингов
Локальное веб-приложение: товары, фирменный стиль и изображения каждого бренда в одном месте, а ИИ-чат на данных бренда генерирует изображения по брифу.
РИС. 001 / АРХИТЕКТУРА
Как устроены связи в системе
Живая модель
Проблема
Чтобы делать изображения товаров и контент листингов в стиле нескольких брендов, приходилось каждый раз заново объяснять товары и детали упаковки каждого бренда: не было единого места, где факты о товарах, фирменные материалы и ранее сгенерированные изображения лежали бы вместе и модель могла бы на них опираться.
Система
Локально запускаемое приложение на Next.js/Prisma раскладывает бренды на товары, элементы фирменного стиля и библиотеку изображений с тегами — всё с версиями. Чат на Claude опирается на данные активного бренда через извлечение с помощью инструментов, поэтому простого брифа клиента (текста или изображения) достаточно, чтобы он определил нужный товар, решил, что генерировать и в каком размере, и запустил генерацию через MCP-сервер Magnific, сохраняя результаты обратно в библиотеку изображений бренда с тегами.
РИС. 002 / КАК ЭТО РАБОТАЕТ
Как это работает
Ранняя версия на собственном хостинге для той же задачи, которую UBA-BRAIN и конвейер ИИ-визуалов для товаров позже решили по-другому: вместо папки с markdown-файлами, которую читают CLI-инструменты, здесь веб-приложение для одного оператора, где вся база знаний бренда живёт в локальной базе данных, а чат, заранее привязанный к этим данным, служит интерфейсом для генерации изображений по брифу. Оно работает полностью локально, без зависимости от облачных платформ, а для тестов и показа в нём используется публичный бренд, взятый для примера, а не бренд реального клиента.
Стек
На чём это работает
Похожие системы
UBA Panel
Внутренний инструментДашборд состояния только для чтения: показывает с любого устройства в сети, в порядке ли система UBA-BRAIN — клиенты, навыки, проверки состояния.
UBA-BRAIN
Внутренний инструментОбщая markdown-база знаний и правил: любой консольный ИИ-агент на любой машине ведёт ту же клиентскую работу по тем же правилам, с той же памятью и навыками.
TruckPulse
Внутренний инструментАвтоматический мониторинг доходности рейсов и работы диспетчеров для грузоперевозчика — по PDF брокеров из Gmail и сообщениям водителей о ставках в Telegram.
Хотите такую систему для своей команды?
Начнём с того, что разберём один процесс на 30-минутном звонке.