Board Coffee Match

Задача

В закрытых бизнес-сообществах есть повторяющаяся проблема: участники не знают, с кем именно им стоит познакомиться. Случайный нетворкинг тратит время впустую, а самые ценные знакомства - основатель и именно тот инвестор, который ему нужен; покупатель и правильный поставщик - не случаются, потому что никто не видит всей картины.

Что мы сделали

Board Coffee Match проводит ежемесячные раунды матчинга. Участники заполняют короткую анкету о целях, экспертизе и том, что ищут, а платформа генерирует рекомендации встреч один на один, отправляет их через Telegram-бота и отслеживает, действительно ли встреча создала ценность.

• Анкетирование и профили участников
• Двухслойный движок матчинга (ниже)
• Доставка в Telegram с принять / отклонить / запланировать
• Админ-панель: запуск раундов, просмотр и редактирование пар, публикация
• Обратная связь после встречи для измерения реальных результатов

Роль AI

Матчинг - это не простой поиск сходства; сходство как раз дает плохой нетворкинг («вы оба в IT из Киева»). Движок работает в два слоя:

1. Векторные эмбеддинги (OpenAI) превращают профиль и ответы каждого участника в числовые векторы, предварительно отсеивая тысячи возможных пар до самых сильных кандидатов.
2. Ранжирование Claude оценивает каждую пару по строгой рубрике - отдает предпочтение настоящей взаимодополняемости (покупатель↔продавец, инвестор↔основатель, ментор↔менти), отклоняет прямых конкурентов и считает конкретную ценность для каждого. К каждому матчу добавляется короткое пояснение и три темы для разговора.

Весь пайплайн разбит на этапы, чтобы надежно обрабатывать раунды на 100+ участников несмотря на ограничения бессерверной среды, сохраняя промежуточное состояние.

Инженерные детали

• Два слоя, потому что ни один не работает отдельно. Эмбеддинги дешевые и масштабируются на все возможные пары, но не отличают взаимодополняемость от сходства. Claude умеет оценить взаимодополняемость, но его не запустишь на тысячах пар за раунд. Предварительный фильтр существует, чтобы дорогая оценка тратилась только там, где она важна.
• Разбито на части, чтобы пережить ограничения бессерверной среды. Раунд на 100+ участников превышает любой лимит времени одной функции, поэтому пайплайн сохраняет промежуточное состояние и продолжает с него. Это также означает, что сбой стоит одной части, а не всего раунда.
• Администратор может переопределить модель. Каждую пару можно просмотреть и отредактировать до публикации. Организатор сообщества знает то, о чем анкета никогда не спрашивала, а систему, которую нельзя исправить, бросают после первого же неудачного раунда.
• Обратная связь - это то, что делает систему улучшаемой. Ответы после встреч превращают матчинг из мнения в нечто измеримое и являются единственным источником истины о том, какие типы пар действительно дают ценность.

Результат

Участники получают знакомства, которые ощущаются подобранными вручную, - с причиной и темой для начала разговора, а сообщество получает данные о том, какие типы матчей реально дают бизнес-ценность.

Стек: Next.js, Supabase, OpenAI embeddings, Claude, Telegram Bot API.