Описание и детали проекта

Задача

PDFImageMerger решает прикладную задачу: PDFImageMerger — это инструмент на Python, предназначенный для объединения изображений в один PDF-файл, специально для папок с названием ‘Паспорт’. Он поддерживает различные форматы изображений, автоматически определяет ориентацию изображений и исключает системные и скрытые папки из обработки.

Проект относится к коммерческий разработке и завершён и используется. Связан с услугами: Full-stack веб-приложения и дашборды.

Кейс показывает подход к задачам в области «Full-stack веб-приложения и дашборды»: от постановки до сдачи с понятной структурой модулей.

Перед стартом зафиксировали критерии готовности: понятный первый экран, предсказуемые ошибки форм, возможность доработки без переписывания половины кодовой базы.

Решение

Реализован закрытый коммерческий инструмент: интерфейс и логика заточены под повседневные сценарии пользователя, без лишних экранов.

Сценарии спроектированы так, чтобы основные действия укладывались в один–два экрана: меньше переключений, меньше ошибок при вводе. Навигация и подписи полей согласованы с привычными паттернами — пользователю не нужно «учить интерфейс».

Отдельное внимание — состояния загрузки и пустые списки: skeleton/spinner там, где данные приходят асинхронно, и понятные empty-state тексты вместо пустой таблицы.

Архитектура и стек

Инфраструктура и утилиты: TeX.

Распределение языков в репозитории: TeX (52.9%), HTML (46.6%), Python (0.4%).

Слои разделены так, чтобы UI не знал деталей транспорта: адаптеры API/хранилища, доменные типы, компоненты представления. Это упрощает замену бэкенда и точечные UX-правки.

Ключевые функции

• TeX — использован в продуктовой логике: снижает количество самописного кода и ускоряет добавление новых экранов.

Дополнительно:

• Интеграция и использование TeX в продуктовой логике и интерфейсе.
• Валидация пользовательского ввода и понятные сообщения об ошибках.
• Адаптивная вёрстка для desktop и mobile.

Результат

Проект доведён до рабочего состояния: команда/пользователь получает стабильный инструмент вместо ручных таблиц и переписки. Сокращено время на типовые операции за счёт автоматизации в интерфейсе.

Код закрыт по требованиям заказчика; архитектурные решения и стек описаны на этой странице для прозрачности экспертизы и SEO.

Что бы улучшил

Следующий шаг — observability (логи/метрики), автотесты на регресс и документация API для интеграторов. Для high-load сценариев — профилирование узких мест и кеширование справочников.