доработка SEO AI Agents (Бюджет: 150 000 руб)

ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ Доработка мультиагентной системы автоматизации SEO Бюджет: 100 000 – 200 000 руб. за весь объём Объём: 30–50 часов. Срок: 3–4 недели. Удалённо, поэтапная сдача и оплата. Аккаунт Claude для работы предоставляем мы. 1. О ПРОЕКТЕ Работающая система автоматизации SEO на Python: 41 агент в 16 отделах, оркестратор с гейтами качества, слой памяти на SQLite, веб-панель, планировщик. Стек простой: Python 3.10+, стандартная библиотека, pandas, pydantic, SQLite. Фреймворков нет, Docker не обязателен. Состояние: система запускается и проходит полный цикл. 53 автотеста зелёные, 317 внутренних проверок без замечаний, есть скрипт автоматической приёмки. Агенты в основном готовы. Нужны три точечные доработки по готовому техническому аудиту — не переписывание с нуля. 2. ИНСТРУМЕНТ: МЫ ДАЁМ АККАУНТ CLAUDE Работа ведётся с Claude Code в терминале на папке проекта. Аккаунт предоставляем и оплачиваем мы — свою подписку покупать не нужно, расходы на модель вас не касаются. Именно поэтому объём оценён в 30–50 часов, а не в 150: основную массу кода пишет ИИ-агент, от исполнителя требуется грамотно ставить ему задачи, читать результат, ловить ошибки и отвечать за работоспособность. Опыт работы с Claude Code, Cursor, Codex или аналогами обязателен. Если такого опыта нет — оценка часов будет другой, укажите это в отклике честно. 3. ЗАДАЧИ Есть независимый аудит (прилагается) с оценкой 6.5/10 и разбором каждой проблемы: где находится, почему это проблема, как исправить. Первый этап уже выполнен заказчиком — его код служит образцом ожидаемого качества. ЭТАП 2. ЕДИНЫЙ ИСТОЧНИК ДАННЫХ — 12–20 ч, 40–80 тыс. руб. Проблема: часть агентов пишет в CSV, а панель и аналитика читают SQLite. Два источника правды, цифры расходятся. - перевести агентов кластеризации, привязки страниц и семантики   на слой памяти src/memory/db.py; - CSV оставить только как импорт/экспорт; - устранить дублирующего агента съёма позиций, пишущего мимо базы; - обеспечить изоляцию данных по проектам. ЭТАП 3. ОРКЕСТРАЦИЯ — 10–18 ч, 35–70 тыс. руб. Проблема: порядок выполнения агентов захардкожен в коде, хотя реестр с зависимостями лежит в отдельном файле. Контроль качества умеет только останавливать процесс, вернуть задачу на доработку нельзя. - строить последовательность фаз из реестра data/agents.csv; - реализовать возврат задачи агенту с замечаниями и лимитом попыток   (после лимита — остановка и ручная проверка); - сохранять состояние прогона для продолжения с фазы остановки. ЭТАП 4. СЛОЙ LLM — 8–12 ч, 25–50 тыс. руб. Проблема: промпты зашиты строками в коде, хотя папка prompts/ есть — правка файлов ни на что не влияет. Клиент делает одну попытку, ошибка 429 роняет вызов. Ответ модели не валидируется. - читать промпты из файлов prompts/*.md через единый helper; - повторные попытки с экспоненциальной задержкой на 429 и 5xx; - structured output: режим JSON и валидация ответа Pydantic-схемой,   повторный запрос при невалидном ответе; - исправить баг в src/llm.py (функция _optional_int всегда None). Этап выполняется в mock-режиме, боевые ключи не выдаются. 4. ПРИЁМКА В репозитории лежит скрипт scripts/acceptance_check.py. Сейчас: baseline — 6 из 6 пройдено (ломать нельзя), этапы 2–4 — 9 проверок красные. Задача — сделать их зелёными. Проверка занимает 10 минут и не зависит от чьих-либо слов:   python3 scripts/acceptance_check.py baseline    6 из 6   python3 scripts/acceptance_check.py stage2      все зелёные   python3 -m pytest tests/ -q                     53 теста, не меньше Скрипт приёмки и папку tests/ менять нельзя. Правка критерия — только по согласованию. Коммит с изменением этих файлов отклоняет весь Pull Request. 5. ТРЕБОВАНИЯ - Python 3.10+: типизация, dataclasses, стандартная библиотека - SQL и SQLite: схемы, миграции, индексы - Опыт работы с ИИ-агентом в терминале (Claude Code и аналоги) - Опыт рефакторинга живого кода, а не только разработки с нуля - Git: ветка на этап, Pull Request, осмысленные коммиты - Умение читать чужой код и не переписывать то, что работает 6. ФОРМАТ РАБОТЫ Ветка на этап, сдача через Pull Request, приёмка скриптом, оплата этапа. Ежедневный короткий отчёт: что сделано, сколько часов, блокеры. Отчёты сверяются с историей git. Вопросы по архитектуре — до написания кода. Чего не будет: - боевых ключей API и доступа к продакшену: этапы работают   в mock-режиме на тестовых данных из репозитория; - оплаты по часам без результата: платим за принятый этап; - переписывания на LangChain, CrewAI, FastAPI. Архитектура рабочая,   нужны точечные исправления. 7. ЧТО УКАЗАТЬ В ОТКЛИКЕ Отклики без ответов не рассматриваются: 1. С каким ИИ-агентом работаете и на каком проекте применяли. 2. Как убеждаетесь, что рефакторинг ничего не сломал? 3. Оценка срока и цены по каждому этапу отдельно. 4. Сколько часов в неделю готовы выделять. Доступ к репозиторию — выбранному исполнителю