Cozy World

Что это

Cozy World это маленькое общее пространство для двоих, чтобы каждый день оставаться на связи. Первый экран считает, сколько прошло с важных для пары дат, вплоть до часов, с небольшой анимацией сердечек. Каждый день ждёт новое тёплое сообщение. Записки подлиннее разложены по категориям: это карточки, которые переворачиваешь, читаешь и отмечаешь прочитанными, так что непрочитанные легко найти. На экране истории можно листать общие фотографии, как колоду карт.

Чтобы добавить сообщение, не нужно выпускать обновление приложения. Контент лежит в базе и управляется из Telegram-бота: написать сообщение на завтра можно за один разговор в чате.

Что я сделал

Небольшую систему из двух частей, обе с открытым кодом под MIT.

Flutter-приложение (репозиторий) написано полностью вручную: ни строчки кода, сгенерированного AI. Это показывает, что я могу сам, без AI, спроектировать и построить приложение, от архитектуры до последнего виджета. Основные экраны (счётчик, сообщение дня, категории с карточками, история фото) стоят на Clean Architecture со слоями данных, домена и представления. В приоритете Android, а собирается проект под все платформы Flutter.

Telegram-бот (репозиторий) это инструмент для контента за приложением. В отличие от приложения, его я делал с помощью AI под своим руководством. Он работает как Supabase Edge Function на TypeScript и Deno, управление через инлайн-кнопки:

• Сообщение дня: вводишь текст, бот предлагает ближайший свободный день, выбираешь тип (текст, видео или аудио) и подтверждаешь.
• Сообщение в категорию: выбираешь категорию или создаёшь новую и добавляешь текст.
• Редактирование и удаление: постраничные списки сообщений дня или категорий, новые сверху, с фильтром непрочитанных категорий.
• Очистка: предпросмотр прошедших сообщений дня, выгрузка их в чат и удаление.
• Проверка дат: есть ли сообщение на сегодня и завтра и до какого дня заполнен календарь.

Обе части работают с одной базой Supabase Postgres. Бот пишет сообщения, приложение читает их через GraphQL и записывает обратно только отметку о прочтении.

Технические решения

• Clean Architecture вручную. Сценарии вроде «получить сообщение дня» и «изменить статус прочтения», интерфейсы репозиториев в доменном слое и регистрация зависимостей по слоям: данные, домен, представление. Строки, даты и ассеты вынесены в отдельные локальные пакеты, разделённые на API и реализацию.
• GraphQL к Supabase через Ferry со сгенерированными типизированными запросами (build_runner, ferry_generator) к pg_graphql.
• Свежие данные без лишних запросов. Небольшой механизм «грязного состояния» помечает списки категорий устаревшими после смены статуса прочтения, и перезагружаются только они.
• GetX для состояния и внедрения зависимостей, Navigator 2.0 (Router API) со своим парсером маршрутов и делегатом, страницей 404 и выходом по двойному «назад».
• Конфиг и секреты из --dart-define с запасным вариантом через flutter_secure_storage, локальное состояние в get_storage. CI проверяет каждый pull request и ищет утёкшие секреты.
• Бот как конечный автомат. Сценарий и шаг каждого чата хранятся в JSON в таблице сессий Postgres, поэтому serverless-функция между обновлениями Telegram ничего не держит в памяти.
• Защищённый вебхук. Функция принимает только POST-запросы с секретным заголовком Telegram, остальные отклоняет.
• Учёт ведёт база. Триггер синхронизирует список категорий с таблицей сообщений, и ни приложению, ни боту не нужно поддерживать его самим.
• Доставка. У бота есть тесты на Deno, и GitHub Actions прогоняет их перед деплоем функции в Supabase.

Результат

Приложение и бот работают вместе, и я продолжаю их развивать: в приложении теперь есть и дневник питания с дневником состояния. Скриншоты сняты с отладочной сборки в симуляторе iOS. Само приложение только на русском и только в светлой теме; английская и тёмная версии отрисованы из локальной копии с переведёнными строками и тёмной темой на цветах самого приложения, только для этих скриншотов.

Моя роль

Всё: идея, продуктовый дизайн, архитектура и код приложения, написанный вручную. Бот стал осознанным шагом в незнакомый стек (TypeScript, Deno, serverless), его я делал с помощью AI под своим руководством.