Платформа, которая оценивает новостройки Москвы как инвестиционный инструмент: собирает данные из авторитетных источников, проверяет их через мультиагентный AI-пайплайн и выдает оценку объекта по 10+ критериям с прозрачным обоснованием – доходность, риски, ROI, ликвидность.
61
Застройщик
137
Новостроек
17500+
Лотов
Квадра – AI-native продукт на большом консолидированном рынке в нише инвестиционной недвижимости. Внутри построен мультиагентный пайплайн-конвейер на LangGraph (несколько AI-агентов, 6 разных LLM-моделей с fallback и anti-hallucination валидацией), который оценивает объект и переводит разрозненные данные в инвестиционный вердикт.
Моя роль – Full-stack в одном лице: архитектура, backend, frontend, полное управление AI-пайплайном из админки, базы данных, DevOps. Доменная методология — в партнерстве с агентством недвижимости: передают экспертизу (какие критерии важны инвестору, как их взвешивать, на что смотреть при оценке новостройки), я отвечаю за всю техническую реализацию.
На текущий момент проекту 2,5 месяца:
- Реализована полноценная внутренняя система администрирования от управления объектами до AI-скоринга и финансов;
- Построены базовый лендинг и каркас платформы;
- И он уже начал привлекать лидов агентству.
В планах: доработка AI-пайплайна, досборка скоринговой модели, внедрение пользовательского AI-агента и трансформация платформы в заявленный AI-native формат, а также генерация инвестиционный отчетов по объектам/лотам с гибкой калькуляцией, включающей параметры вплоть до стоимости отделочных работ и мебелировки за м2 под различные инвестиционные сценарии. Для клиентов агентства будет предусмотрен отдельный личный кабинет "Пульс инвестора" (Family Office with AI) c личным менеджером и runtime AI-агентом для закрепления долгосрочного сотрудничества – благо в проекте появляются новые разработчики.
Disclamer: проект целиком реализован на энтузиазме в свободное от основной работы время.
По поводу сотрудничества – Telegram: @kvadra_support
PROBLEM
Рынок новостроек Москвы непрозрачен для частного инвестора. Капитал есть (целевая аудитория – 25-55 лет, 10-100+ млн ₽), а объективной картины нет: данные разбросаны по множеству разных ресурсов; застройщики шумят маркетинговым шумом, но не цифрами; единой методологии оценки объекта не существует. Инвестор принимает решение на десятки миллионов рублей по ощущениям предвзятого комиссией агента или красивой презентации из отдела продаж.
SOLUTION
Квадра закрывает этот gap. AI-пайплайн вытягивает факты рынка из подтвержденных источников, отдельный агент-валидатор отсеивает галлюцинации и противоречия, а финальный цикл анализа переводит сырые данные в инвестиционный вердикт: арендная доходность, прогноз роста цены, срок окупаемости, индекс ликвидности, уровень риска – каждая метрика с пояснением, откуда она взялась. Оценка сравнивается с безрисковой альтернативой по текущей ставке ЦБ и условиям на рынке – инвестор сразу видит, опережает инвестиционный показатель объекта вклад (и прочее) или нет.
STACK