У снежні мінулага года мы з шасцю іншымі сколкаўскімі кампаніямі правялі ўласны стартап-хакатон. Без карпаратыўных фундатараў і які-небудзь вонкавай падтрымкі, сіламі праграмерскай супольнасці мы сабралі дзве сотні ўдзельнікаў з 20 гарадоў Расіі. Ніжэй я распавяду як нам гэта ўдалося, якія мы сустрэлі па шляху падводныя камяні і чаму адразу пачалі супрацоўнічаць з адной з каманд-пераможцаў.
Інтэрфейс прыкладання, які кіруе модулямі Watts Battery ад фіналістаў трэка, «Мокрыя валасы»
кампанія
Наша кампанія Watts Battery стварае модульныя партатыўныя электрастанцыі. Прадукт - партатыўная электрастанцыя 46x36x11 см, здольная даваць ад 1,5 да 15 кілават у гадзіну. Чатыры такіх модуля могуць забяспечваць энергаспажыванне невялікай загараднай хаты на працягу двух сутак.
Хоць у мінулым годзе мы пачалі адгрузку серыйных узораў, па ўсіх параметрах Watts Battery - стартап. Кампанія заснавана ў 2016-м і з гэтага ж года - рэзідэнт Кластара энергаэфектыўных тэхналогій «Сколкава», сёння ў нас 15 супрацоўнікаў і велізарны бэклог таго, што мы хацелі б на нейкім этапе зрабіць, але прама зараз не да гэтага.
Туды ўваходзяць і чыста софтавыя задачы. Чаму?
Асноўная задача модуля - забяспечыць бесперабойнае збалансаванае энергазабеспячэнне па аптымальным кошце. Калі ў вас узнікае адключэнне электрычнасці па незалежных ад вас прычынах, у вас заўсёды павінен быць рэзерв для таго, каб цалкам запатрабаваць неабходную нагрузку сеткі на час выключэння. А калі з электразабеспячэннем усё ў парадку, вы можаце выкарыстоўваць сонечную энергію, каб эканоміць.
Самы просты варыянт - вы можаце зараджаць батарэйку ад сонца днём, расходаваць увечары, але роўна да таго ўзроўню, які неабходзен, каб у выпадку блэкаута, вы не засталіся без электрычнасці. Так, вы ніколі не апынецеся ў сітуацыі, калі ўвесь вечар сілкавалі вы асвятленне ад батарэйкі (таму што танней), а ўначы адключылі электрычнасць, і ў вас размарозіўся халадзільнік.
Зразумела, што чалавек рэдка ў стане з вялікай дакладнасцю прадказаць неабходную яму колькасць электраэнергіі, а ўзброеная прэдыктыўнай мадэллю сістэма – можа. Таму машыннае навучанне як такое для нас адзін з прыярытэтных напрамкаў. Проста пакуль мы сканцэнтраваны на апаратнай распрацоўцы і не можам вылучыць дастаткова рэсурсаў на гэтыя задачы, што і прывяло нас на Стартап-хакатон.
Падрыхтоўка, дадзеныя, інфраструктура
У выніку мы ўзялі два трэкі: аналітыка дадзеных і сістэма кіравання. Апроч нашых было яшчэ сем трэкаў ад калег.
Пакуль фармат хакатона не быў вызначаны, мы думалі зрабіць "сваю атмасферу", з бальнай сістэмай: удзельнікі робяць нейкія рэчы, якія нам здаюцца складанымі і цікавымі, атрымліваючы за гэта балы. Заданьняў у нас было шмат. Але па меры выбудоўвання структуры хакатона, іншыя арганізатары папрасілі прывесці ўсё да агульнага ўвазе, што мы і зрабілі.
Тады мы дашлі да наступнай схемы: рабяты робяць мадэль на аснове сваіх дадзеных, потым атрымліваюць нашы дадзеныя, якія да гэтага мадэль не бачыла, яна навучаецца і пачынае прадказваць. Меркавалася, што ўсё гэта можна паспець за 48 гадзін, але для нас гэта быў першы хакатон на нашых дадзеных, і мы, магчыма, пераацанілі часовыя рэсурсы ці ступень гатоўнасці звестак. На спецыялізаваных хакатонах па машынным навучанні такі таймлайн быў бы нормай, але ў нас быў не такі.
Праграмнае-апаратнае забеспячэнне модуля мы максімальна разгрузілі, зрабілі спецыяльна для хакатона версію нашай прылады, з вельмі простым і зразумелым унутраным інтэрфейсам, які любы распрацоўшчык змог бы падтрымаць.
Для трэка па сістэме кіравання была опцыя зрабіць мабільнае прыкладанне. Каб удзельнікі не ламалі галаву, як яно павінна выглядаць і не марнавалі лішні час, мы далі ім дызайн-макет прыкладання, супераблегчаны, каб тыя, хто хоча, проста «нацягнулі» на яго, патрэбныя ім функцыі. Сапраўды кажучы, не чакалі тут ніякіх маральных дылем, але адна з каманд успрыняла гэта так, што мы абмяжоўваем іх палёт фантазіі, жадаем атрымаць гатовае рашэнне бясплатна, а не праверыць іх у справе. І яны зняліся.
Іншая каманда ўпадабала з нуля зрабіць цалкам іншае прыкладанне, і ўсё атрымалася. Мы не настойвалі, каб прыкладанне было менавіта такім, проста трэба было, каб у ім змяшчаліся некаторыя элементы, якія дэманструюць тэхнічны ўзровень рашэння: графікі, аналітыку і г.д. Гатовы дызайн-макет быў нават падказкай.
Паколькі аналізаваць жывы модуль Watts Battery на хакатоне было б занадта доўга, мы далі ўдзельнікам гатовы зрэз даных за месяц, узятых з рэальных модуляў нашых кліентаў (якія мы папярэдне акуратна ананімізавалі). Паколькі гэта быў чэрвень, сезонных змен у аналіз закласці было не з чаго. Але ў будучыні мы дадамо да іх знешнія дадзеныя, тыпу, сезонных і кліматычных асаблівасцяў (сёння гэта галіновы стандарт).
Мы не хацелі ствараць ва ўдзельнікаў нерэалістычных чаканняў, таму ўжо ў анонсе хакатона прама сказалі: праца будзе максімальна набліжана да палявой: шумныя даныя, брудныя, якія спецыяльна ніхто не рыхтаваў. Але быў у гэтага і станоўчы бок: мы ў духу agile увесь час былі ў кантакце з удзельнікамі, і аператыўна ўносілі змены ў заданне і ўмовы прыёму (падрабязней пра гэта ніжэй).
Апроч гэтага, мы давалі ўдзельнікам доступ у Amazon AWS (так актыўна, што Amazon нам заблакаваў адзін рэгіён, будзем разбірацца, што з гэтым рабіць). Тамака можна разгарнуць інфраструктуру для інтэрнэту рэчаў і на базе нават простых тэмплейтаў Amazon-а зрабіць за суткі паўнавартаснае рашэнне. Але абсалютна ўсё ў выніку пайшлі сваім шляхам, зрабіўшы па-максімуме ўсё самастойна. Пры гэтым камусьці ўдалося ўкласціся ў часовы ліміт, камусьці не. Адна каманда, Nubble выкарыстоўвала Яндэкс.воблака, нехта на сваім хостынгу падняў. Мы былі гатовы даваць нават дамены (у нас ёсць зарэгістраваныя), але яны не спатрэбіліся.
Для вызначэння пераможцаў у аналітычным трэку мы планавалі параўноўваць вынікі, для чаго падрыхтавалі лікавыя метрыкі. Але рабіць гэтага ў выніку не прыйшлося, паколькі па розных прычынах тры ўдзельнікі з чатырох не дайшлі да фіналу.
Што тычыцца бытавой інфраструктуры, - тут дапамог Тэхнапарк «Сколкава», які падаў нам (бясплатна) адна са сваіх утульных модульных залаў з відэасцяной для прэзентацый і пару памяшканняў паменш пад зону адпачынку і для арганізацыі кейтэрынгу.
Аналітыка
Задача: саманавучальная сістэма, якая ідэнтыфікуе анамаліі спажывання і працы модуля па кантрольных дадзеных. Мы наўмысна пакінулі фармулёўку максімальна агульнай, каб удзельнікі разам з намі падумалі, што на аснове наяўных звестак можна зрабіць.
Спецыфіка: больш складаны з двух трэкаў. Прамысловыя дадзеныя маюць некаторыя адрозненні ад дадзеных у замкнёных сістэмах (напрыклад, лічбавага маркетынгу). Тут трэба разумець фізічную прыроду параметраў, якія вы спрабуеце аналізаваць, глядзець на ўсё як на абстрактныя лікавыя шэрагі - не атрымаецца. Напрыклад - размеркаванне спажывання электраэнергіі на працягу дня. Гэта бо як рытуалы: з раніцы ў будні ўключаецца электрабрытва, а па выходных - міксер. Затым сутнасць саміх анамалій. І не забываем, што Watts Battery прызначаны для асабістага выкарыстання, так што ў кожнага кліента будуць свае рытуалы, і адной універсальнай мадэллю абысціся не атрымаецца. Знаходзіць вядомыя адхіленні ў дадзеных - гэта не задача нават, іншая справа - стварыць сістэму, якая аўтаномна шукае неразмечаныя анамаліі. Бо анамаліяй можа быць усё, што заўгодна, у тым ліку і падступны чалавечы фактар. Напрыклад, у нас у тэставых дадзеных быў выпадак, калі сістэма была карыстачом прымусова пераведзеная ў рэжым харчавання ад батарэі. Без якіх-небудзь чыннікаў, карыстачы, бывае, робяць так (агаваруся, што гэты карыстач тэстуе модуль для нас і менавіта па гэтай прычыне мае доступ да ручнога кіравання рэжымамі, для астатнія карыстачоў кіраванне цалкам аўтаматычнае). Як лёгка прадказаць, у такой сітуацыі батарэя разряжается дастаткова актыўна, і калі нагрузка вялікая, то зарад скончыцца раней, чым устане сонца або з'явіцца іншы крыніца энергіі. У такіх выпадках мы чакаем убачыць нейкае апавяшчэнне, што паводзіны сістэмы адхілілася ад штатнага. Або чалавек сышоў, забыўся выключыць духоўку. Сістэма бачыць, што звычайна ў гэты час сутак спажыванне 500 ват, а сёння - 3,5 тысячы - анамалія! Як Дзяніс Мацуеў у самалёце: Я нічога не разумею ў авіярухавіках, але па шляху туды матор гучаў па-іншаму .
Графік прэдыктыўнай мадэлі на opensource нейрасеткі Yandex CatBoost
Што рэальна трэба кампаніі: самадыягнастычная сістэма ўнутры прылады, прэдыктыўная аналітыка, у тым ліку без сеткавай інфраструктуры (як паказвае практыка, далёка не ўсе нашы кліенты спяшаюцца падключаць батарэі да інтэрнэту – большасці дастаткова, каб проста ўсё надзейна працавала), ідэнтыфікацыя анамалій, прыроду якіх мы пакуль не ведаем , саманавучальная сістэма без настаўніка, кластарызацыя, нейронавыя сеткі і ўвесь арсенал сучасных метадаў аналітыкі. Нам трэба разумець, што сістэма стала паводзіць сябе інакш, нават калі мы не ведаем, што менавіта змянілася. На самым хакатоне нам вельмі важна было ўбачыць, што ёсць рабяты, гатовыя ступіць у прамысловую аналітыку ці ўжо знаходзяцца ў ёй, і яны шукаюць для сябе новыя вобласці прыкладання сваіх здольнасцяў. Спачатку здзівіла, што жадаючых так шмат: усё ж гэта вельмі спецыфічная кухня, але паступова з чатырох удзельнікаў адваліліся ўсе, акрамя аднаго, так што ў нейкай меры ўсё ўстала на свае месцы.
Чаму немагчыма на гэтым этапе: асноўная праблема датамайнінгавых задач - недастаткова даных. Сёння ў свеце функцыянуюць некалькі дзясяткаў прылад Watts Battery, але многія з іх не падключаны да сеткі, таму нашы дадзеныя пакуль не занадта разнастайныя. Саміх анамалій мы з цяжкасцю наскраблі дзве і тыя мелі месца на дасведчаных узорах, прамысловыя Watts Battery працуюць даволі стабільна. Калі б у нас быў унутраны machine learning-інжынер, і мы б ведалі - так, з гэтых дадзеных можна выціснуць вось гэта, а мы хочам атрымаць больш крутую якасць прадказання - гэта была б адна гісторыя. Але да гэтага моманту мы нічога з гэтымі дадзенымі не рабілі. Акрамя таго, гэта патрабавала б глыбокага апускання ўдзельнікаў у спецыфіку працы нашага выраба, суткі-паўтара на гэта нядосыць.
Як вырашылі: не сталі адразу ставіць дакладную фінальную задачу. Замест гэтага на працягу ўсіх 48 гадзін былі ў дыялогу з удзельнікамі, аператыўна даведваліся, што яны ў стане атрымаць, а што не. На аснове гэтага, у духу кампрамісу дапрацоўвалі і задачу.
Што атрымалі па выніках: пераможцы трэка змаглі пачысціць дадзеныя (спадарожна знайшлі «асаблівасці» вылічэнні некаторых параметраў, якія мы раней самі не заўважалі, бо не выкарыстоўвалі частку дадзеных для рашэння нашых задач), вылучыць адхіленні ад чаканых паводзін модуляў Watts Battery, і наладзіць прэдыктыўную мадэль якая ў стане прадказваць спажыванне электраэнергіі з вялікай ступенню дакладнасці. Так, гэта толькі feasibility этап распрацоўкі прамысловага рашэння, далей спатрэбяцца тыдні карпатлівай тэхнічнай працы, але нават гэты прататып, створаны прама падчас хакатона, можа легчы ў аснову рэальнага прамысловага рашэння, што рэдкасць.
Галоўная выснова: на аснове наяўных у нас дадзеных можна наладзіць прэдыктыўную аналітыку, мы гэта меркавалі, але не мелі рэсурсаў праверыць. Удзельнікі хакатона праверылі і пацвердзілі нашу гіпотэзу, далей будзем працаваць з пераможцамі трэка над гэтай задачай.
Графік прэдыктыўнай мадэлі на opensource нейрасеткі Facebook Prophet
Савет на будучыню: складаючы заданне, трэба аглядацца не толькі на свой вытворчы roadmap, але і на цікавасць удзельнікаў. Паколькі наш хакатон без грашовых прызоў, мы гуляем на натуральнай для датасайнтыстаў цікаўнасці і імкненні вырашаць новыя, цікавыя задачы, у якіх яшчэ ніхто нічога не паказаў ці дзе можна сябе паказаць лепш, чым існуючыя вынікі. Калі адразу ўлічваць фактар цікавасці, то не давядзецца зрушваць фокус па ходзе справы.
Кіраванне
Задача: (дадатак) кіруючае сеткай модуляў Watts Battery, з асабістым кабінетам, захоўваннем дадзеных у воблаку, маніторынгам стану.
Спецыфіка: у гэтым трэку мы не шукалі нейкага новага тэхнічнага рашэння, у нас свой спажывецкі інтэрфейс, вядома ж, ёсць. Выбралі яго на хакатон для дэманстрацыі магчымасцяў нашай сістэмы, апусканні ў яе, праверкі наяўнасці ў кам'юніці цікавасці да тэмы распрацоўкі для сістэм smart і альтэрнатыўнай энергетыкі. Мабільнае прыкладанне мы пазіцыянавалі як опцыю, можна было рабіць ці не рабіць на сваё меркаванне. Але на наш погляд, яно добра паказвае, як людзям удалося арганізаваць захоўванне дадзеных у воблаку, з доступам адразу з некалькіх розных крыніц.
Што рэальна трэба кампаніі: кам'юніці распрацоўшчыкаў, якія будуць прыдумляць бізнес-ідэі, тэсціраваць гіпотэзы і ствараць працуючыя інструменты для іх рэалізацыі.
Чаму немагчыма на гэтым этапе: аб'ём рынку пакуль занадта невялікі для арганічнай адукацыі такога кам'юніці.
Як вырашылі: правялі ў рамках хакатона нейкае фізібіліці стады, ці можна вакол нашага вельмі спецыфічнага прадукта прыдумляць не проста фічы, але паўнацэнныя бізнес-мадэлі. Прычым, каб рабілі гэта людзі, здольныя рэалізаваць прататып, усё-такі тут - не хачу нікога пакрыўдзіць - не ўзровень праграмавання мігатлівага святлодыёда на Arduino (хоць і гэта можна рабіць з інавацыямі), тут патрабуюцца даволі спецыфічныя навыкі: распрацоўкі бэкэнд і фронтэнд сістэм, разуменне прынцыпаў пабудовы маштабуюцца сістэм інтэрнэту рэчаў.
Што атрымалі па выніках: дзве каманды прапанавалі паўнацэнныя бізнес-ідэі пад сваю работу: адну, арыентаваную больш на расійскі сегмент, іншую на замежны. Гэта значыць, у фінале не проста распавялі, як яны прыдумалі дадатак, але па сутнасці прыйшлі рабіць бізнес вакол Watts-а. Рабяты выклалі, як бачаць выкарыстанне Watts-а ў некалькіх бізнэс-мадэлях, прывялі статыстыку, паказалі ў якіх рэгіёнах якія праблемы, якія прымаюцца дзе законы, абмалявалі сусветны трэнд: немадно майніць біткойны, модна майніць кілаваты. Яны мэтанакіравана дашлі на альтэрнатыўную энергетыку, што нам вельмі спадабалася. Тое, што ўдзельнікі, акрамя гэтага, змаглі зрабіць яшчэ якое працуе тэхнічнае рашэнне, кажа аб тым, што яны могуць самастойна запусціць і стартап.
Галоўная выснова: існуюць каманды, гатовыя ўзяць Watts Battery у якасці асновы сваёй бізнес-мадэлі, развіваць яе, стаць партнёрамі/кампаньёнамі кампаніі. Некаторыя з іх нават умеюць выдзяляць MVP бізнес-ідэі і працаваць над ім у першую чаргу, чаго сёння не хапае ў індустрыі паўсюдна. Людзі не разумеюць калі спыніцца, калі трэба выдаць на рынак рашэнне, няхай ранейшае, але якое працуе. Па факце ж этап паліроўкі рашэння часта не заканчваецца, тэхнічна рашэнне пераходзіць мяжу разумнай складанасці, выходзіць на рынак перагружанае, ужо незразумела якая там была першапачаткова ідэя, які таргетынг кліентаў, якія закладзены бізнес-мадэлі. Як у анекдоце пра Акуніна, які напісаў яшчэ адну кнігу, калі падпісваў камусьці папярэднюю. А тут было зроблена ў чыстым выглядзе: вось графік, вось лічыльнік, вось індыкатары, вось прадказанне - усё, больш нічога не трэба для запуску. З гэтым можна ісці да фундатара і атрымліваць грошы на запуск бізнэсу. Тыя, хто знайшлі гэты баланс і выйшлі з трэка пераможцамі.
Савет на будучыню: на наступным хакатоне (мы плануем яго ), магчыма, мае сэнс паэксперыментаваць і з «жалезам». У нас свая апаратная распрацоўка (адна з пераваг Watts), мы цалкам кантралюем вытворчасць і тэставанне за ўсё што робім, але на праверку некаторых "жалезных" гіпотэз не хапае рэсурсаў. Вельмі можа быць, што ў супольнасці сістэмных і нізкаўзроўневых праграмістаў і апаратных распрацоўшчыкаў ёсць тыя, хто нам з гэтым дапаможа і ў будучыні стане нашым партнёрам па гэтым кірунку.
Людзі
На хакатоне мы чакалі хутчэй за тых, хто хоча паспрабаваць сябе ў новай вобласці (напрыклад, выпускнікоў разнастайных школ праграмавання), чым тых, хто спецыялізуецца на падобнага роду распрацоўках. Але ўсё ж мы разлічвалі, што перад хакатонам яны правядуць крыху падрыхтоўчай працы, пачытаюць, як наогул прадказваюць спажыванне ў энергетыцы і як уладкованыя сістэмы інтэрнэту рэчаў. Каб усе дашлі не проста па фане за цікавымі дадзенымі і задачамі, але і з папярэднім апусканне ў прадметную вобласць. Са свайго боку мы разумеем, што для гэтага неабходна загадзя публікаваць наяўныя дадзеныя, іх апісанне і больш дакладныя патрабаванні да выніку, публікаваць API модуляў і інш.
Тэхналагічны ўзровень ва ўсіх быў прыкладна аднолькавы, магчымасці плюс-мінус таксама. На гэтым фоне, не апошнім фактарам стаў узровень спрацаванасці. Шэраг каманд не стрэлілі, таму што не змаглі дакладна падзяліцца па напрамках работ. Былі і такія, у якіх усю распрацоўку рабіў адзін чалавек, астатнія займаліся падрыхтоўкай прэзентацыі, у іншых - камусьці даставаліся задачы, якія яны рабілі, верагодна, першы раз у жыцці.
У асноўным удзельнікі былі маладымі, гэта не значыць, што сярод іх не было моцных machine learning-інжынераў і распрацоўшчыкаў. Большасць прыходзілі камандамі, адзіночак практычна не было. Усе марылі перамагчы, нехта хацеў знайсці працу ў перспектыве, прыкладна 20% яе ўжо знайшлі, думаю, гэтая лічба будзе расці.
Нам не хапіла хардварных гікаў, але спадзяемся кампенсаваць гэта на другім хакатоне.
Ход хакатона
Як я ўжо пісаў вышэй, большую частку 48-й гадзіны хакатона мы былі з удзельнікамі і, сочачы за іх поспехамі на чэкпойнтах, імкнуліся адаптаваць заданне і ўмовы прыёмкі першага, аналітычнага трэка так, каб, з аднаго боку, удзельнікі змаглі яго дарабіць за астатняе. час, а з другога - яно ўяўляла для нас цікавасць.
Апошняе ўдакладненне да задання зрабілі недзе ў раёне апошняга чэкпойнта, днём у суботу (фінал быў намечаны на вечар нядзелі). Мы яшчэ крыху ўсё спрасцілі: прыбралі патрабаванне пераліку мадэлі на новых дадзеных, пакінулі тыя дадзеныя, з якімі каманды ўжо працавалі. Параўнанне метрык нам ужо нічога не давала, у іх ужо былі гатовыя вынікі па наяўных дадзеных і на другія суткі рабяты былі ўжо стомленыя. Таму мы вырашылі іх менш мучыць.
Тым не менш, тры з чатырох удзельнікаў да фіналу не дайшлі. Адна каманда ўжо на старце зразумела, што ім цікавей трэк нашых калег, іншая перад самым фіналам зразумела, што ў працэсе апрацоўкі адфільтравала патрэбныя дадзеныя раней часу і адмовілася прадстаўляць сваю працу.
Каманда "21 (Эфект мокрых валасоў)" да апошняга ўдзельнічала ў абодвух нашых трэках. Яны хацелі ахапіць зараз усё: і машыннае навучанне, і распрацоўку, і дадатак, і сайт. Пакуль мы ў апошні момант не прыгразілі ім зняццем, яны верылі, што ўсё паспяваюць, хоць ужо на другім чэкпойнце было відавочна, што з галоўным – machine learning – істотнага прагрэсу дамагчыся не змаглі: яны ў цэлым справіліся з другім блокам, але прадказваць спажыванне электраэнергіі. былі не гатовыя. У выніку, калі мы вызначылі мінімальнае заданне для кваліфікацыі на першы, яны ўсё ж зрабілі выбар на карысць другога трэка.
У Fit-predict быў збалансаваны, заменчаны пад аналітыку дадзеных склад, таму яны змаглі ўсё пераадолець. Было заўважна, што рабятам было цікава «памацаць» рэальныя прамысловыя дадзеныя. Яны адразу сканцэнтраваліся на галоўным: аналізавалі, чысцілі даныя, разбіраліся з кожнай анамаліяй. Тое, што яны за тэрмін хакатона змаглі пабудаваць працоўную мадэль - вялікае дасягненне. У працоўнай практыцы на гэта звычайна сыходзяць тыдні: пакуль чысцяцца дадзеныя, пакуль у іх унікаюць. Таму мы зь імі абавязкова будзем працаваць.
У другім трэку (кіраванне) мы чакалі, што ўсё за паўдня ўсё зробяць і прыйдуць прасіць ускладніць заданне. На практыцы ледзь паспелі дарабіць базавае заданне. Працавалі на JS, Python-е, што адлюстроўвае бягучы стан індустрыі.
Тут таксама дабіліся выніку зробленыя каманды, у якіх падзел працы быў выбудаваны, зразумела, хто чым займаецца.
У трэцяй каманды - FSociety, здавалася, было рашэнне, але ў выніку яны вырашылі не паказваць сваю распрацоўку, сказалі, што яны не лічаць яго працоўным. Мы паважаем гэта і спрачацца не сталі.
Перамагла каманда "Стрыптызёры з Баку", якая змагла сябе спыніць, не гнацца за "рушачкамі", а зрабіць MVP, якое не сорамна паказаць і якое зразумела, што можна далей развіваць і маштабаваць. Мы ім адразу сказалі: што дадатковыя магчымасці нас не надта цікавяць. Калі яны хочуць рэгістрацыю праз QR-код, распазнанне асоб, няхай спачатку зробяць графікі ў дадатку, а потым бяруцца за факультатыўнае.
У гэтым трэку "Мокрыя валасы" ўпэўнена ўвайшлі ў фінал, і з імі і "стрыптызёрамі" мы абмяркоўвалі далейшае супрацоўніцтва. З апошнімі ўжо сустрэліся ў новым годзе.
Спадзяюся, што ўсё атрымаецца, і чакаем усіх на другі хакатон у сакавіку!
Крыніца: habr.com