Падача

Cобрать одну систему, в которой работают все — от гостя за столом до управляющего, — и убрать из неё ручной ввод везде, где его может взять на себя машина.

Получилась операционная система заведения: заказ, кухня, склад, смены и деньги — в одном приложении, без бумажек и ручного ввода.

Что работает:

• Гость заказывает по QR со своего телефона — официанту не нужно нести бумажку

• Кухня и бар работают по доскам с приоритетом и таймингами

• Поставка принимается с фотографии накладной, а не набивается руками

• Тех-карты списывают продукты автоматически, закуп собирается по дням

• Смены, дневная оплата и процент от выручки считаются в системе

• Приложение ставится на телефон как обычное — без публикации в сторах

Система развивается вместе с заведением: каждая новая механика — от «стоп-листа» блюд до штрафов за смену — прилетает в тот же продукт, а не в новый файл Excel.

6 ролейГость, официант, повар, бар, склад и админ

Фото накладнойНейросеть распознаёт позиции и готовит приход

Заказ по QRГость заказывает со своего телефона за столом

Самая интересная часть — приёмка поставки. Кладовщику незачем вбивать накладную руками: он фотографирует её, а разбор берёт на себя нейросеть.

Как работает ИИ-приёмка:

1. Фото уходит в фоновую задачу — Celery-воркер обрабатывает скан, статус виден в интерфейсе, повторный запуск ничего не ломает.

2. Vision-модель читает накладную — один запрос через OpenRouter с жёсткой JSON-схемой ответа: поставщик, дата, итог и каждая позиция с количеством, единицей и ценой. Схема strict — модель не может вернуть «прозу» вместо данных, а в промпте прямо запрещено выдумывать позиции.

3. Единицы приводятся к базовым — килограммы в граммы, литры в миллилитры, упаковки в штуки. Если семейство единиц не сошлось (в чеке килограммы, а товар штучный) — строка помечается на ручную проверку.

4. Позиции сопоставляются со складом — сначала по запомненным названиям из прошлых накладных, потом нечётким сравнением с бонусом за вхождение подстроки: поставщики пишут сокращения по-своему. У каждой строки своя оценка уверенности, ниже порога — «не найдено».

5. Последнее слово за человеком — система готовит черновик, кладовщик правит и подтверждает. Остатки меняются только после подтверждения, а исправленное название запоминается и в следующий раз распознаётся точно.

Остальная архитектура: Django 5 и DRF, PostgreSQL, Redis и Celery на бэкенде; React с TypeScript и Vite на фронте, установка как PWA. Движения остатков и токенов кошелька пишутся отдельными проводками, а не «пересчётом на лету». Оплата — через провайдера с webhook и юридическими страницами для приёма онлайн-платежей. Прод разворачивается в Docker за nginx. Трафик к LLM идёт через отдельный туннель: OpenRouter недоступен из России, при этом база и хранилище работают напрямую.