se.moevm.info

Цель: создание веб-приложения для генерации пересонализируемых мобильных приложений outdoor-квестов. Содержимое приложений генерировать не требуется (есть шаблон).

Задачи:

• Анализ аналогичных сервисов.
• Разработка веб-интерфейса, позволяющего пройти все этапы персонализации мобильного приложения, в том числе
  • настройку целевых платформ,
  • загрузку ключей для подписи apk (или их создание и хранение в сервисе)
  • сборку,
  • подключение пользовательских тем.
• Виртуализация и автоматизация сборки мобильных приложений.

Требования:

• Python + TurboGears.
• Базовые знания разработки для Android.

Результат: веб-сервис с помощью которого, человек, имеющий нулевой или близкий к тому опыт, сможет сгенерировать персонализированное приложение.

Цель: разработать веб-сервис создания сценариев для outdoor-квестов.

Задачи:

• Исследовать примерные аналоги - приложения для составления маршрутов на карте, визуализаторы gps-треков и т.д.
• Разработать веб-интерфейс, который позволит
  • осуществлять CRUD для квестов;
  • настраивать генератор квестов и создавать квесты с его помощью;
  • визуализировать квесты на карте, проводить грубый анализ (примерная длительность прохождения, протяженность, потенциальная сложность …);
  • предоставлять интерфейс модерировния квестов;
  • предоставлять интерфейс для ручного создания/редактирования квестов;
  • выбирать источники данных для подбора точек.
• Подключиться к интерфейсам генератора, передавать ему правила генерации и получать созданные квесты.

Требования:

• Python + TurboGears.
• Bootstrap
• Leaflet.js

Результат: веб-приложение, позволяющее не знакомому с технической частью пользователю быстро создавать свои квесты либо модерировать и править квесты, созданные генератором.

Цель: создание набора автоматически проверяемых лабораторных по мобильной разработке на Kotlin, интегрированных в stepik.org.

Задачи:

• обзор онлайн-курсов для изучения Java+Android, Kotlin, Kotlin+Android и сравнение предлагаемых задач;
• изучение интерфейса командной строки для сборки, запуска и тестирования мобильных приложений в эмуляторе Android, автоматизация типичных сценариев использования;
• подготовка образа виртуальной машины для задач курса, содержащего необходимые инструменты и среду;
• разработка неинтерактивных задач:
  • описание условий задач,
  • создание эталонных решений (правильных и содержащих различные ошибки),
  • создание скриптов проверки задач (на Bash и Espresso)
• интеграция наработок на Stepik.org;
• исследование производительности полученного решения.

Требования:

• опыт Android разработки и интерес к данной предметной области;
• представление о работе виртуальных машин;
• начальные знания Bash.

Результат: набор автоматически проверемых задач c описаниями, подключенных к курсу на Stepik.org.

Цель: разработать настраиваемый статический анализатор для формальных текстов - научно-технических статей, отчетов и дипломов. Анализ происходит по набору наиболее частых ошибок, которые при этом являются машинно-проверяемыми, например:

1. личные предложения, формы глаголов и местоимения;
2. отсутствие ссылок или битые ссылки на элементы списка литературы/рисунки/таблицы;
3. отсутствие упоминания ключевых слов в тексте статьи;
4. повторы слов в пределах двух предложений;
5. “телеграфность” - повторение начальных слов абзацев (“Было принято решение”);
6. стоп-слова:
   1. жаргонизмы (использовать список): скачать, пост, либа, тул;
   2. там, тут, здесь.

Задачи:

1. изучение как ближних (например spellcheck), так и дальних аналогов (lint'ы и статические анализаторы для языков программирования);
2. формулировка сценариев использования и создание макета UI;
3. разработка модели данных для правил;
4. парсинг docx/ppt/pdf;
5. полнотекстовый поиск;
6. хранение и эффективная интерпретация правил;
7. создание веб-интерфейса для инструмента;
8. аннотирование проверяемого документа (например добавление комментариев прямо в doc(x));

Требования:

• начальный опыт написания формальных текстов и примерное понимание, почему нужно выполнять большую часть правил, описанных в цели работы;
• опыт обработки машино-читаемых документов (HTML, XML, JSON, CSV ….);

Результат: веб-сервис, который производит анализ структуры и содержимого загруженных документов.