iBoost/Портфолио/«Соль»

Бизнес-системы·2026 — сейчас

«Соль»

Надстройка над кассовой системой ресторана, которая не показывает графики, а каждое утро говорит владельцу: вот где ты теряешь деньги, вот сколько именно, вот что сделать на этой неделе.

Наша роль

Продукт, аналитика, разработка

Статус

Работает в проде

Период

2026 — сейчас

Платформа

Web · ежедневный брифинг

БИЗНЕС-СИСТЕМЫ «Соль» 01Ночной синк сPoster02Метрики идетекторы03Находки соценкой в ₴04Советы сжизненнымциклом05Замерфактическогоэффекта PYTHON · SQLITE · POSTER API · CLAUDE API · NGINX · SYSTEMD IBOOST.UA · 2026 — сейчас

Схема системы · внутренний контур, доступ по NDA

01

Что это

Владелец ресторана открывает кассовую систему и видит выручку, чеки, топ продаж. Чего он не видит — что с этим делать. Poster отвечает на вопрос «сколько», но не отвечает на три вопроса, которые владелец на самом деле задаёт: я зарабатываю или теряю, где именно теряю, и что сделать на этой неделе.

«Соль» забирает данные по одному read-only токену и отвечает на все три.

Каждая находка оценена в гривнах и сопровождается запросом, который эту цифру воспроизводит. Совет без денег и без доказательств не публикуется — это правило уровня блокера. Дальше совет живёт своей жизнью: увиден, принят, выполнен, измерен — и система сама показывает, сколько он реально принёс.

02

возможности

Что оно умеет

01

Каждый совет — в гривнах

Оценка эффекта в ₴ в месяц плюс SQL-доказательство. Нет цифры или доказательства — совета не существует.

02

Поиск потерь в меню и закупках

История цен по каждому SKU и поставщику, техкарты с рекурсией по полуфабрикатам, мёртвые позиции меню, списания с отделением питания персонала от настоящей порчи.

03

Жизненный цикл совета

Новый → увиден → принят → выполнен → измерен. Отклонённый совет глушит детектор на этой сущности на N дней, чтобы не надоедать.

04

Проверка на противоречия

Движок не даёт одновременно посоветовать «подними цену на позицию» и «выведи эту позицию из меню». Остаётся один, приоритетный.

05

Живой пульс дня

Выручка, чеки, средний чек, темп по часам против медианы этого дня недели. Видно уже в 11:00, что день проседает.

06

Утренний брифинг текстом

LLM получает на вход готовые находки в JSON, а не сырую базу, и пишет человеческий текст. Цифры считает код, слова — модель.

03

архитектура

Как устроено

01

Ночной синк с Poster

02

Метрики и детекторы

03

Находки с оценкой в ₴

04

Советы с жизненным циклом

05

Замер фактического эффекта

Под капотом

  • Все ловушки данных зашиты в один модуль правил: копейки против гривен, итоги строки против количества, пересечение пространств идентификаторов.
  • Мы ничего не пишем в исходную базу кассы — всё производное живёт в отдельной БД рядом.
  • Идемпотентный ночной конвейер: повторный запуск за ту же дату не дублирует находки.
  • У каждого детектора есть порог уверенности, и он не публикует находку на слишком малой выборке.
  • Тренды считаются с поправкой на день недели: понедельник сравнивается с понедельником.
  • Drill-down до первичного документа — чека, накладной, акта списания — не больше чем в два клика.
PythonSQLitePoster APIClaude APINginxsystemd

04

масштаб

Цифры

в каждом совете

36K+

чеков в базе анализа

72

находки в первом аудите

2

клика до первичного документа