## Что это

Freecode Academy позиционируется как **AI R\&D Lab + private execution network**, а не как классический фриланс-маркетплейс. Основная идея — не просто сводить заказчиков и исполнителей, а участвовать в полном цикле: уточнить проблему, собрать подходящую команду, организовать совместное исполнение и сохранить ответственность до фактической поставки результата.

Сеть существует с 2012 года и в 2026 году была переосмыслена под AI-era. На сайте заявлены **4,000+ участников** и **100+ студий и команд**.

## Ключевые принципы

* **Curated / invite-only:** ограниченный доступ ради высокого signal-to-noise и доверия между участниками.
* **AI-native:** AI используется не только как инструмент производства, но и как слой навигации и подбора людей, проектов и предложений.
* **Shared responsibility:** площадка не заканчивает участие после знакомства сторон, а декларирует общую ответственность за результат.
* **Real collaboration:** упор на совместные команды и реальные проекты вместо случайных разовых gig-заказов.
* **Research → execution:** публичные исследования и эксперименты должны переходить в прототипы, продукты и работающие системы.

## Основной рабочий цикл

1. **Define the problem** — превратить размытую идею в понятный scope.
2. **Assemble the team** — подобрать специалистов и команды внутри проверенной сети.
3. **Execute together** — работать в координированной команде с общими целями и прозрачностью.
4. **Deliver results** — довести работу до конкретного результата.

## Основные сущности платформы

* **Members** — участники сети; публичный просмотр открыт, прямой контакт ограничен приглашённым участникам.
* **Teams** — студии и рабочие команды, которые могут накапливать портфолио и совместно брать более сложные проекты.
* **Offers** — свободный формат предложения: услуга, сотрудничество, исследование, найм и другие инициативы.
* **Projects** — проекты с возможностью искать партнёров, инвестиции и помощь.
* **Tasks** — конкретные ограниченные задачи внутри проектов; завершённая работа может становиться публичным worklog/case study.
* **Topics / публикации** — исследовательский и общественный слой платформы.

## Для кого

### Клиенты

Для компаний и основателей, которым нужно не просто найти исполнителя, а разобраться в AI-хаосе, определить правильное решение и собрать надёжную команду под реализацию.

### Специалисты

Для профессионалов, которым нужны реальные проекты, сильные команды, репутация и доступ к закрытому deal flow.

### Студии и тимлиды

Для команд, которые хотят объединять компетенции, масштабироваться на более крупные задачи и сотрудничать с другими студиями.

## Исторический контекст

На freecode.academy сохранился более ранний образовательный слой: учебные разделы по HTML/CSS/JavaScript/React, алгоритмам, структурам данных и практическим проектам. В прошлых версиях проекта большое внимание уделялось обучению веб-разработке через реальные публичные задачи и pull request workflow. Текущее позиционирование значительно шире: закрытая профессиональная сеть и AI-native инфраструктура исполнения проектов.

## Почему проект важен

freecode.academy сочетает несколько направлений, которые обычно существуют раздельно: профессиональное сообщество, R\&D, управление проектами, подбор команд, репутацию и AI-assisted matching. Главная продуктовая гипотеза — **качество сети и ответственность за результат важнее открытого масштаба маркетплейса**.

## Источники исследования

* https://freecode.academy/
* https://freecode.academy/about
* https://freecode.academy/projects
* https://freecode.academy/start/developers

Freecode Academy — частная AI-native execution network: площадка объединяет клиентов, независимых специалистов и студии, помогает формализовать задачи, собирать команды и доводить проекты до результата с общей ответственностью.

freecode.academy

# Отформатировать контент

Сейчас многие страницы сайта оформлены некачественно — это результат неудачного обновления сайта.

Нужно пройти по проблемным страницам и привести контент к аккуратному, единообразному виду.

## Что сделать

* выявить страницы с нарушенным или неаккуратным форматированием;
* исправить структуру заголовков, списков, абзацев и других блоков;
* убрать визуальные артефакты и следы некорректной миграции/обновления;
* привести оформление к единому стилю по сайту;
* проверить итоговое отображение страниц после правок.

## Результат

Контент на страницах должен выглядеть аккуратно, последовательно и без явных следов некачественного обновления сайта.



Так же надо поправить картинки, там как раньше были пути типа `/assets/images/resized/2015/1563/513a9fb28b.jpg` , сейчас эти картинки не доступны, хотя физически есть.

Исправить плохое оформление страниц после некачественного обновления сайта.

Отформатировать контент

# Цель

После выката исправления обработки percent-encoded URL перепроверить внутренние логи и убедиться, что большинство ранее возникавших ложных 404 устранено.

## Что проверить

1. Собрать 404 за период после выката фикса.
2. Сравнить характер ошибок с проблемой, зафиксированной в родительской задаче.
3. Отдельно проверить URL со спецсимволами и percent-encoding (`%22`, `%40`, кириллица и другие встречающиеся кейсы).
4. Убедиться, что исправленные маршруты больше не попадают в 404.
5. Разделить оставшиеся ошибки на:
   - реальные отсутствующие страницы;
   - другие ошибки роутинга/нормализации URL;
   - устаревшие внутренние или внешние ссылки;
   - новые отдельные баги.
6. Если останутся системные 404 — зафиксировать примеры и завести отдельные задачи по конкретным причинам.

## Критерии приемки

- [ ] Проверены внутренние логи 404 после выката исправления.
- [ ] Подтверждено, что массовая проблема с URL decode устранена либо существенно сократилась.
- [ ] Оставшиеся 404 классифицированы по причинам.
- [ ] Системные остаточные проблемы, если они есть, вынесены в отдельные задачи с конкретными примерами.

Проверить внутренние логи после выката исправления URL decode и выявить оставшиеся 404.

Перепроверить внутренние логи 404 после фикса URL decode

# Конкретные страницы

Нужно перепроверить 500 ошибку на следующих URL:

- https://freecode.academy/learn/exercises/bd7158d8c442eddfaeb5bd13
- https://freecode.academy/learn/exercises/5900f4231000cf542c50ff35

## Что проверить

1. Открыть обе страницы и подтвердить, воспроизводится ли 500.
2. Найти соответствующие записи во внутренних логах и stack trace.
3. Определить точную причину ошибки для каждого URL.
4. Проверить, связана ли проблема с последними изменениями обработки URL/URI или это отдельная ошибка данных/рендера/загрузки упражнения.
5. Если причина общая — зафиксировать единое исправление; если разная — разделить на отдельные задачи.
6. После исправления проверить обе страницы повторно.

## Критерии приемки

- [ ] Обе страницы проверены вручную.
- [ ] Для каждой найден соответствующий 500 в логах либо подтверждено, что ошибка больше не воспроизводится.
- [ ] Установлена техническая причина.
- [ ] При необходимости заведены отдельные задачи на исправление.
- [ ] После исправлений страницы возвращают корректный ответ без 500.

Проверить 500 ошибки на двух конкретных страницах упражнений freecode.academy после последних изменений.

Перепроверить 500 ошибки на страницах упражнений

Добавить мультиязычность

Прокачать SEO/GEO

## Цель

Связать проект [Freecode Academy](https://freecode.academy/) с персональной сущностью Николая Ланца на [fi1osof.ru/about](https://fi1osof.ru/about), не смешивая проект и человека в одну сущность.

Единый идентификатор персоны:

```text
https://fi1osof.ru/about
```

## Что сделать

1. Определить основную Schema.org-сущность проекта на [freecode.academy](https://freecode.academy/): `Organization`, `WebSite`, `SoftwareApplication` или комбинацию через `@graph` — по фактической модели проекта.
2. Добавить обратную связь с Николем Ланцем через отношение, соответствующее реальной роли:
   - `founder` — если речь об основанном им проекте/организации;
   - `creator` — если описывается созданный им программный продукт;
   - при необходимости `author`/`contributor` для отдельных материалов или частей сайта.
3. Во всех связях использовать один и тот же `Person.@id`:

```json
{
  "@id": "https://fi1osof.ru/about"
}
```

4. Не использовать сам [freecode.academy](https://freecode.academy/) как `Person.sameAs`: проект — отдельная сущность.
5. Если на сайте существует персональная страница Николая/Fi1osof, определить, нужна ли она вообще как отдельная публичная `ProfilePage`; не подменять ею сущность проекта.
6. JSON-LD должен присутствовать в серверном HTML.
7. Проверить итоговую разметку через [Schema.org Validator](https://validator.schema.org/) и исходный HTML.

## Ожидаемый граф

```text
Freecode Academy
    ↓ founder / creator
https://fi1osof.ru/about
    ↓ @type
Person
```

## Критерии готовности

- [ ] Freecode Academy описан отдельной сущностью проекта.
- [ ] Проект связан с `https://fi1osof.ru/about` через фактически корректное отношение.
- [ ] Проект не добавлен в `Person.sameAs`.
- [ ] JSON-LD присутствует в серверном HTML.
- [ ] Разметка проходит Schema.org Validator без ошибок.
- [ ] Нет дублирующихся независимых сущностей `Person` для Николая Ланца.

Добавить на freecode.academy обратную Schema.org-связь с персональной сущностью Николая Ланца на fi1osof.ru/about.

Связать Freecode Academy с Person Николая Ланца через JSON-LD

## Идея

Добавить на страницу длинного материала кнопку **«Перескажи кратко суть»**.

Пользователь может не хотеть читать весь текст сам, но хочет быстро понять основную мысль, аргументы и выводы. По нажатию кнопки материал передаётся ИИ, который возвращает короткий пересказ по существу.

## Контекст

Идея возникла из наблюдения за реальным поведением пользователей: длинные тексты всё чаще не читают напрямую, а отдают ИИ и задают вопросы по содержанию. В таком сценарии ИИ становится промежуточным слоем между автором и читателем.

Для FreeCode это естественная AI-native функция: автор может публиковать полный аргументированный материал, а читатель выбирать глубину потребления.

## Базовый сценарий

1. Пользователь открывает длинный материал.
2. Нажимает **«Перескажи кратко суть»**.
3. ИИ анализирует текущий материал.
4. Возвращает компактную выжимку:
   - о чём материал;
   - главная мысль;
   - ключевые аргументы;
   - основные выводы.
5. Пользователь при необходимости продолжает читать оригинал или задаёт уточняющие вопросы.

## Важный принцип

Это не просто автоматический `summary` фиксированной длины.

Цель — сократить объём чтения **без потери смыслового ядра**. То есть пересказ должен передавать именно то, что меняет понимание читателя, а не механически сжимать каждый раздел.

## Возможное развитие

Позже функцию можно расширить уровнями глубины:

- «В двух предложениях»;
- «Кратко»;
- «Основные аргументы»;
- «Что здесь нового?»;
- «Что мне важно знать?»;
- диалог по материалу.

Но первый MVP — одна понятная кнопка **«Перескажи кратко суть»** и короткий качественный ответ по текущему материалу.

## Критерий результата

Пользователь должен за существенно меньшее время понять смысл длинного материала и решить, стоит ли читать его полностью или задавать дополнительные вопросы.

Дать пользователю возможность получить короткую смысловую выжимку длинного материала через ИИ вместо самостоятельного чтения всего текста.