Школьник с Урала создал цифрового стилиста/ Школьник из Челябинска создал ИИ-стилиста для Ozon, вдохновившись запросами покупателей
14-летний призер международных чемпионатов по робототехнике разработал двух умных Telegram-ботов, упрощающих подбор одежды. Проекты, использующие нейросети для анализа стиля и поиска вещей на Ozon, были созданы им в рамках стажировки в Napoleon IT на основе реальных запросов пользователей маркетплейса. Об этом CNews сообщили представители Napoleon IT.
Ученик онлайн-гимназии №1 Алексей Феклин из Челябинска является призером международных чемпионатов по робототехнике, которые проходили в Турции и Южной Корее. Параллельно Алексей занимается кибербезопасностью: он находил уязвимости в таких проектах, как QuickJS, и писал Proof of Concept для уязвимостей в iOS и Google Chrome.
Летом 2025 г. школьник пришел с отцом на собеседование в Napoleon IT, чтобы получить возможность стажироваться в области больших языковых моделей (LLM). До этого он уже создавал сервера и веб-приложения, работал с нейросетями и даже обучил собственную компактную языковую модель на данных с Reddit.
В рамках стажировки в Napoleon IT юный талант разработал два функциональных Telegram-бота, которые меняют подход к шопингу, используя искусственный интеллект для анализа изображений и помогают пользователям подбирать одежду на маркетплейсе Ozon.
Бот «Найди Лук». Позволяет найти одежду на Ozon по фотографии. Пользователю достаточно загрузить в бота скриншот понравившегося образа из соцсетей или фото с улицы, и алгоритм найдет похожие вещи на маркетплейсе. Это решает проблему долгого и часто безрезультатного поиска по текстовым запросам.
Бот «Мой Стилист». Выступает в роли персонального виртуального стилиста. Пользователь отправляет свое фото и описывает желаемый стиль (например, «кэжуал» или «офисный»). На основе этих данных бот с помощью нейросети генерирует готовые образы и сразу предоставляет ссылки на подобранные товары на Ozon.
Георгий Тарасов, Curator: Для обучения ИИ требуется все больше бот-трафика

Оба бота реализованы на Python с использованием асинхронной архитектуры (asyncio) для стабильной работы с большим числом пользователей одновременно. В основе разработки лежат современные технологии: для анализа изображений и генерации стилей используется Google Generative AI (Gemini API); для поиска товаров применяется интеллектуальный парсинг и генерация ссылок.
Особое внимание уделено безопасности и конфиденциальности: загружаемые пользователями фотографии автоматически удаляются после обработки, а в боте реализованы фильтры на недопустимый контент.
Серверная часть работает на Linux с автоматизированной системой развертывания, что обеспечивает высокую стабильность и бесперебойность сервисов.
«Данный пример является практическим доказательством того, что энергией будущего является энергия таланта. В образовательных инициативах Napoleon IT системно подходит к развитию талантов. Мы искренне рады видеть достижения наших учеников и сотрудников, тем более таких интересных, как Алексей», — отметил CEO Napoleon IT Павел Подкорытов.