Разработка веб-сервиса с ИИ-интеграцией для поиска женской одежды

Клиент обратился с запросом на разработку веб-сервиса, который помогал бы мусульманским женщинам находить скромную одежду на крупных маркетплейсах — ASOS и Farfetch. Проблема состояла в том, что существующие платформы содержат миллионы товаров без какой-либо фильтрации по критериям исламской скромности: одежда не должна быть прозрачной или облегающей, должна закрывать тело, кроме лица и рук. Ручной поиск подходящих вещей отнимал у целевой аудитории колоссальное количество времени.

Команда разработала полноценный веб-сервис Scanjab — агрегатор одежды с интегрированным ИИ-модулем на базе LLM. Ежедневно сервис автоматически обращается к API маркетплейсов, получает новые поступления, после чего языковая модель оценивает каждый товар по десяткам параметров (loose fit, long sleeve, modest и другим) и отбирает только подходящие позиции.

Дополнительно ИИ определяет цвет товара по фотографии — для корректной работы цветового фильтра. Пользователям доступен каталог с поиском, категориями и фильтрами по цвету, бренду и цене. Для клиента был разработан гибкий административный панель, позволяющий изменять критерии отбора в реальном времени. Монетизация реализована через реферальные ссылки на маркетплейсы. Стек: C#, Next.js, OpenAI, PostgreSQL.

После запуска сервиса целевая аудитория стала находить подходящую одежду в 5 раз быстрее — по данным опросов пользователей.

Scanjab закрыл реальную нишу, в которой крупные маркетплейсы не предлагали специализированных инструментов, и создал для клиента устойчивую модель монетизации через партнёрские программы.