Interview Bot

Telegram-бот для подготовки к собеседованию по DevOps. Отвечаешь на вопросы своими словами, а ИИ проверяет ответ по эталонным тезисам и показывает, что раскрыто, что упущено, а где сказана неправда.

Пет-проект: Python, PostgreSQL, Docker Compose, LLM (GigaChat).

Источник вопросов

Вопросы взяты из репозитория Swfuse/devops-interview — сборника вопросов и ответов для собеседований на должность системного администратора и DevOps-инженера. Спасибо автору.

Что умеет

• Меню: выбрать тему (случайный вопрос или список по порядку), случайный режим, повторение уже пройденного.
• Проверка свободного ответа: разбор по каждому тезису с цитатой из твоего ответа.
• Интервальное повторение: срок следующего повтора зависит от оценки.
• Геймификация: XP, серия дней (streak), дневная цель и плашка «сегодня N из M вопросов».
• Напоминания: раз в день в выбранное время, если цель дня ещё не выполнена.

Как работает проверка

1. Для каждого вопроса хранятся 3-5 коротких эталонных тезисов. Их один раз генерирует модель и сохраняет в базу.
2. Ты пишешь ответ в свободной форме.
3. Модель для каждого тезиса возвращает цитату из ответа и статус:

Статус	Баллы	Значение
covered	+1	тезис раскрыт
partial	+0,5	раскрыт частично или расплывчато
missing	0	в ответе об этом нет
contradicted	-1	сказано обратное, неправда весит больше пропуска

4. Оценку 0-10 считает код, а не модель: сумма баллов делится на число тезисов.
5. По оценке выставляется уверенность 1-5, от неё зависит срок повтора: 1-2 завтра, 3 через 3 дня, 4 через 7, 5 через 14.

Если цитата не найдена в тексте ответа, статус тезиса сохраняется, но цитата не показывается, а под тезисом появляется пометка. Модель могла правильно понять смысл и неточно скопировать слова, поэтому оценка из-за этого не падает.

Структура

app/
  .github/workflows/ci.yml   CI: ruff, pytest, сборка образа
  certs/                     корневой сертификат Минцифры для GigaChat
  main.py      меню, обработчики Telegram, напоминания
  llm.py       клиент GigaChat, промпты, разбор ответа модели, подсчёт оценки
  db.py        запросы к PostgreSQL и мини-миграции

scripts/
  import_questions.py        импорт вопросов из CSV
  generate_all_keypoints.py  генерация тезисов для всех вопросов
tests/
  test_llm.py  тесты разбора ответа модели
data/          CSV с вопросами (свои файлы не коммитятся, пример: questions.example.csv)
init.sql       схема базы
docker-compose.yml, Dockerfile, requirements.txt

База данных

Таблица	Назначение
topics	темы
questions	текст, приоритет, эталонные тезисы
users	XP, серия дней, дневная цель, время напоминания
user_progress	уверенность, интервал, next_review_at
attempts	история ответов, разбор ИИ, оценка

Быстрый старт

cp .env.example .env
# заполнить BOT_TOKEN, POSTGRES_PASSWORD (тот же пароль в DATABASE_URL), GIGACHAT_AUTH_KEY

# положить вопросы в data/questions.csv (формат ниже), затем:
docker compose up -d db
docker compose run --rm bot python -m scripts.import_questions /data/questions.csv
docker compose up -d --build bot
docker compose logs -f bot

Повторный импорт безопасен: вопрос с той же темой и текстом не дублируется. Порядок «по порядку» в боте определяется порядком импорта.

Если Telegram недоступен с сервера напрямую, бот можно пустить через прокси, настройки см. в .env.example.

Формат CSV

Колонки Тема и Вопрос обязательны, приоритет берётся из текста вида Приоритет 1 — ... в любой колонке (по умолчанию 2). Пример: data/questions.example.csv.

Переменные окружения

Переменная	Назначение
BOT_TOKEN	токен от @BotFather
POSTGRES_USER, POSTGRES_PASSWORD, POSTGRES_DB	база
DATABASE_URL	строка подключения (хост db)
GIGACHAT_AUTH_KEY	ключ авторизации GigaChat
GIGACHAT_MODEL	модель, по умолчанию GigaChat-2
BOT_TZ	часовой пояс, по умолчанию Europe/Moscow
GIGACHAT_VERIFY_SSL	проверка сертификата, по умолчанию true; false отключает
TELEGRAM_PROXY	прокси для Telegram, например http://172.18.0.1:10809 (необязательно)

Деплой на cloud.ru

Бот работает на виртуальной машине cloud.ru (Ubuntu), БД и бот в Docker Compose. Сервер не достаёт до Telegram напрямую, поэтому запросы к нему идут через прокси. GigaChat прокси не использует.

Схема:

bot (контейнер) ──► socat на docker-шлюзе :10809 ──► proxray на 127.0.0.1:10809
                                                         │
                                                  VPN-подписка HAPP ──► Telegram

• proxray (терминальный клиент HAPP-подписок) запущен как systemd-сервис:

  [Service]
  User=<пользователь>
  ExecStart=/usr/local/bin/proxray connect 1 --bypass off
  Restart=always
  RestartSec=5

  Сервер №1 в подписке — «АВТО» с автопереключением между узлами.

• socat (два сервиса, порты 10808 и 10809) пробрасывает порты прокси из localhost хоста на адрес docker-шлюза, потому что proxray слушает только 127.0.0.1, а контейнер до него не дотянется.

• В .env на сервере: TELEGRAM_PROXY=http://172.18.0.1:10809.

Бэкап базы

docker compose exec -T db sh -c 'pg_dump -U "$POSTGRES_USER" "$POSTGRES_DB"' > backup_$(date +%F).sql

Статус

• Схема БД, импорт вопросов из CSV
• Меню: тема, случайный режим, повторение
• Проверка ответов через GigaChat, оценка в коде
• XP, серия дней, дневная цель, напоминания
• Деплой на сервер через Docker Compose
• GitHub Actions CI (ruff, pytest, сборка образа)
• Проверка SSL с корневым сертификатом вместо отключённой
• Абстракция над LLM-провайдером
• Режим «собеседование» (10 случайных вопросов подряд)
• Alembic вместо init.sql
• Метрики (Prometheus + Grafana)