Thunderbit
Парсер данных, который работает по текстовому описанию задачи. Собирает информацию с сайтов, PDF и изображений без знания CSS-селекторов и сложных настроек.
Anamnesis - это персональный трекер медицинских данных, где ИИ-координатор берет на себя всю рутину: разбирает документы, структурирует информацию, связывает анализы с визитами к врачам. Ты просто сканируешь справки и общаешься с системой на обычном языке, а она сама заполняет базу данных.
Большинство медицинских трекеров заставляют тебя вручную забивать десятки полей: диагнозы, дозировки, референсные значения, связи между анализами. Люди бросают это через неделю. Anamnesis работает иначе: ИИ читает твои медицинские документы, извлекает данные и записывает их в структурированную SQLite-базу. Ты получаешь чистую временную шкалу, автоматическое выявление аномалий в анализах, перекрестные ссылки между визитами и полный журнал изменений - без ручного ввода.
Сервис построен как PWA-приложение, которое показывает данные, пока координатор их поддерживает. В интерфейсе есть дашборд с активными диагнозами и текущими лекарствами, план лечения и обследований, раздел медицинских ошибок и аномалий в анализах с рекомендациями ИИ, визиты к врачам с транскрипциями аудиозаписей и анализом, результаты лабораторных исследований с референсными диапазонами, график прививок, дневник роста, справочник специалистов, реестр медикаментов, напоминания, полнотекстовый поиск и история изменений. Можно экспортировать данные в PDF для нового врача или построить граф связей между диагнозами, лекарствами и визитами.
Anamnesis не привязан к конкретному провайдеру ИИ. Координатором может быть любая языковая модель, способная выполнять shell-команды и HTTP-запросы: Claude, GPT, Gemini или локальная модель через Ollama. Проект предоставляет протокол взаимодействия, ты подключаешь то, чем пользуешься. Клинические задачи лучше работают на больших моделях, рутинный ввод данных справляется и на меньших.
Технически сервис состоит из фронтенда на React 19 с поддержкой офлайн-режима и бэкенда на Node.js с SQLite в режиме WAL, включенными внешними ключами и полнотекстовым поиском FTS5. Аутентификация построена на PIN-кодах с хешированием scrypt, биометрии WebAuthn, доверии устройствам и серверной защите от перебора. Развертывание идет через Git, systemd, nginx, с опциональными уведомлениями в Telegram и зашифрованными резервными копиями. Система готова для работы с четырьмя пациентами в одном экземпляре, с изоляцией данных и переключателем в интерфейсе.
Проект подойдет семьям со сложными медицинскими ситуациями, разработчикам, готовым к самостоятельному хостингу, людям, которые уже работают с ИИ-ассистентами ежедневно, и тем, кто не хочет отдавать медицинские данные в облачные SaaS-сервисы. Это не приложение для случайных пользователей, которым нужен фитнес-трекер в один клик.
Парсер данных, который работает по текстовому описанию задачи. Собирает информацию с сайтов, PDF и изображений без знания CSS-селекторов и сложных настроек.
Веб-платформа для создания веб-комиксов с 3D-персонажами через простые текстовые описания и автоматическую генерацию сцен.
Редактор изображений через диалог с нейросетью - просто опишите нужные изменения обычными словами вместо освоения сложных инструментов.