Стэк разработки

Next.js https://nextjs.org/
Tailwindcss https://tailwindcss.com/
FSD architecture https://feature-sliced.design/

Prompts для тестирования

(Не чувствительны к регистру и знакам препинания)

• give me a snapshot of this weeks dau how does it compare to last week
• how engaged are our users based on average session duration compared with last week
• provide an overview of this weeks iap revenue performance in comparison to the previous week
• explain the effect of media source on dau
• are there any other metrics that have significant changes this week

Задание LLM Chat Clone (Frontend)

Разработать клиентскую часть Web-приложения, воспроизводящую внешнее поведение Large Language Model (LLM) Chat, с использованием тестовых макетных данных, описанных в разделе Данные тестового задания.

Требования к frontend

● Применение любых js/css-фреймворков. Предпочтительно: React
● Аккуратный, эстетичный, современный внешний вид
● Responsive design
● Визуализация диалога/чата пользователя с системой:
○ отображение и форматирование текстовой информации
○ показ таблиц в диалоге
○ показ embedded графиков/ charts в диалоге
● Navbar/Sidebar со списком диалогов и дополнительными типовыми действиями (все items, кроме Settings - заглушки): Logo, New диалог, Account, Apps, Support, Settings
● Показ Settings диалога с типовым набором controls для управления UI: Themes, Layouts, Options, Profile. Настройки могут ничего не менять - только визуализация controls
● Весьма желательно, но не является обязательным для принятия выполнения задания:
○ интерактивная графика/ charts
○ показ графической/ multimedia части откликов (выводов) системы в отдельном
dashboard в дополнение к embedded визуализации в диалоге

Требования к backend

● Backend может полностью отсутствовать, при этом все макетные данные содержатся во frontend части. Тем не менее, реализация простейшей backend части, возвращающей те же макетные данные, является плюсом
● Использовать тестовые данные в любой предложенной форме (на усмотрение исполнителя)
● Никаких других требований не предъявляется
Общие требования
● Source code предоставляется в любом репозитории
● Deployment/Delivery осуществляется в любой форме, допускающей online проверки (manual QA)
● На выполнение задания отводится одна неделя