AI News Aggregator

ИИВеб-приложениеАнализ данных

Производительность прокрутки60 fps
Обработанные типы медиа4 (текст, аудио, видео, изображение)
Длительность проекта8 месяцев

Цели

  • Классификация контента на основе ИИ
  • Обработка мультимодальных данных
  • Быстрый поиск контента

Интеллектуальный поиск новостей

Продвинутый агрегатор новостей, который собирает контент из социальных сетей и использует ИИ для классификации и интерпретации данных. Обрабатывает аудио, видео и изображения для семантической категоризации. Разработан для быстрого поиска контента и предлагает многопользовательскую платформу с личными профилями и расширенным поиском. Для обработки высокочастотных мультимедийных потоков мы реализовали продвинутую frontend-архитектуру с фокусом на оптимизацию рендеринга. Динамическая Masonry-сетка эффективно обрабатывает контент разного размера, сохраняя прокрутку на 60 fps.

Процесс

  1. 1

    Discovery и определение продукта

    Работа с Asmeman Co для определения пользовательских персон, источников контента (текст, аудио, видео, изображения из соцсетей), категорий классификации ИИ и требований к поиску многопользовательской платформы.

  2. 2

    Дизайн-система и UX

    Создание управляемой компонентами дизайн-системы в Material-UI, включая Masonry-раскладки, потоки личного профиля и спецификации тем light/dark/infinity.

  3. 3

    Frontend-архитектура

    Проектирование React-архитектуры с оптимизацией рендеринга: виртуализированные списки, агрессивная мемоизация, code-splitting и предсказуемый слой управления состоянием, отделяющий длительные конвейеры анализа ИИ от UI.

  4. 4

    Итеративная реализация

    Создание Masonry-ленты, мультимодальных карточек, расширенного поиска и многоязычного i18n в недельных итерациях с интеграцией результатов классификации ИИ от backend-сервисов.

  5. 5

    Инженерия производительности

    Профилирование времени рендеринга и прокрутки с помощью dev tools браузера, удаление ненужных ре-рендеров и настройка виртуализации списков для стабильных 60 fps на больших лентах.

  6. 6

    QA и запуск

    Кросс-браузерное и адаптивное тестирование, регрессионные прогоны тем и i18n, затем поэтапный релиз с мониторингом ошибок времени выполнения и метрик взаимодействия.

Другие проекты

Интересны похожие проекты?

Давайте сотрудничать.

Начать