Что мы делегируем независимым разработчикам: PR вместо собеседования, Claude Code приветствуется

Конкретные бакеты задач, ждущие контрибьюторов: OpenData-адаптеры, ML-эксперименты, frontend, performance, тесты. Наше единственное "собеседование" — ваш первый pull request. AI-assisted код приветствуется — мы сами ежедневно пишем с Claude Code.

Что мы делегируем независимым разработчикам: PR вместо собеседования, Claude Code приветствуется

В предыдущей статье мы объявили, что открываем LEX AI как open source. Теперь конкретика: какие задачи в бэклоге, как они оформлены, почему единственное "собеседование" у нас — первый pull request, и почему мы любим Claude Code.

PR вместо собеседования

Мы не верим в LeetCode, HackerRank и трёхчасовые собесы с whiteboard-алгоритмами. Это тестирует способность решать задачи под стрессом — а не способность доставлять рабочий код в реальную кодовую базу.

Наш фильтр проще: возьмите issue с меткой good-first-issue или help-wanted, сделайте PR, пройдите review. Это и есть наше "собеседование". Только с реальным результатом, который остаётся в проде — и с оплатой, если задача в прайс-листе.

Если PR прошёл — мы уже знаем, что:

• Вы читаете чужой код и попадаете в стиль проекта
• Вы пишете TypeScript без костылей и any-кастов
• Вы локально тестируете изменения до push
• Вы ревьюите себя до того, как отправить
• Вы спокойно обсуждаете в PR-комментариях

Больше нам ничего не нужно. Дальше — контракт, ставка, объём.

Мы сами пишем с Claude Code. AI-assisted PR'ы приветствуются

Мы не против AI-написанного кода. Наоборот — сами ежедневно отправляем в прод десятки PR'ов, написанных вместе с Claude Code. Наш CI/CD включает Claude-агентов, которые автоматически чинят падающие билды на каждом push в main. Так что ваш workflow с Cursor, Claude Code, Copilot или Codex — не проблема, а скорее плюс.

Что мы проверяем:

• Вы понимаете каждую строку, которую отправляете — даже если её сгенерировал агент
• Вы локально протестировали изменения (docker compose up, не "агент сказал что норм")
• Вы не вставляете generic React-код, не вписывающийся в архитектуру
• Вы удаляете мёртвый код и placeholder-комментарии перед commit

LLM-помощник — такой же инструмент, как IDE. Он не делает вас худшим инженером и не делает лучшим — он только ускоряет того, кем вы уже являетесь.

Бакет 1 — OpenData-адаптеры и ETL

У нас интегрированы 15+ государственных источников: EDRSR, Верховная Рада, НАПК, OpenReyestr, OpenSanctions, GLEIF, ICIJ Offshore Leaks, HIBP, NVD, INTERPOL, World Bank. Нужны следующие:

• Европейские суды: rechtspraak.nl (Нидерланды, частично), justice.cz (Чехия), domstol.se (Швеция), curia.europa.eu (Суд ЕС)
• Регуляторные реестры: FINMA (Швейцария), BaFin (Германия), AFM (Нидерланды), CSSF (Люксембург)
• LATAM: DNRPA (Аргентина), JusBrasil (Бразилия), InfoTec (Мексика)
• Sanctions delta-sync: инкрементальная синхронизация OFAC с диффами вместо полного download

Типичная задача — 3–5 дней:

1. Написать адаптер в services/opendata-importers/importers/
2. Добавить checkpoint + resume logic (base class уже есть)
3. Написать тест с fixture
4. Добавить в scheduler конфиг

Стек: Python 3.11 async или Node.js, PostgreSQL COPY, shared base/checkpoint/http_client/ip_pool уже готовы.

Бакет 2 — ML эксперименты

Самое интересное и дорогое. Ищем контрибьюторов на:

• LoRA fine-tuning jurisdiction-specific моделей (гражданская, уголовная, административная) на 1–10M аннотированных пар Q&A
• Custom embeddings — fine-tune BGE-M3 на парах (юридический тезис, релевантное решение) из нашего retrieval-лога
• Citation verification — отдельная модель, проверяющая действительно ли цитируемая статья кодекса содержит заявленный текст
• Router model — классификатор "какой tool вызвать" на основе запроса, заменяющий текущий rule-based gateway

Стек: HuggingFace, PyTorch, vLLM, optional Vertex AI / SageMaker. GPU выделяем из credit-пула Google Cloud / AWS.

Оплата: фикс + бонус за достижение метрики (например, >X% preference rate vs baseline).

Бакет 3 — Frontend и UX

lexwebapp — React 19 + Vite + TailwindCSS + Zustand + TanStack Query. Ждут:

• Evidence panel refactor — результаты поиска должны рендериться в правой панели, не в чате (несколько issues открыто)
• Дифф-вьюер для судебных решений — side-by-side сравнение двух решений с подсветкой схожих частей
• Timeline view — хронология дел по одной стороне (ФОП / ООО)
• Dashboard для юрфирм — многопользовательский view на дела команды
• Accessibility audit — WCAG AA для всех ключевых страниц

Сложность — от 3-дневной задачи (timeline view) до 2-недельного проекта (dashboard).

Бакет 4 — Performance и infra

• PostgreSQL оптимизация — база 1.17 TB, некоторые запросы 5–10 с; нужно партиционирование по годам для таблицы cases
• pgvector HNSW tuning — 65M векторизованных решений, оптимизация ef_search vs recall
• Redis cache layer — фронт-кэш для тяжёлых агрегаций статистики дел по юрисдикциям
• Docker image slimming — некоторые образы 2 GB, нужен multi-stage + distroless
• CI/CD ускорение — local runner собирает монорепо 12 мин, цель — 4 мин

Бакет 5 — Тесты и документация

• Playwright E2E для критических flows: регистрация → Diia-auth → поиск → экспорт → платёж
• Jest coverage для services/ в mcp_backend (сейчас ~45%, цель — 75%)
• OpenAPI spec для HTTP API всех трёх MCP-серверов
• Architecture diagrams в Mermaid в docs/
• API examples на Python / cURL / JS для разработчиков

Это идеальные задачи для первого PR. Низкий риск, быстрый review, мы всегда на связи.

Что мы НЕ делегируем

Чтобы не было непониманий:

• Продуктовые промпты — живут в закрытом secondlayer-core
• Бизнес-логику биллинга — Monobank callback handlers, credit deduction, subscription tier resolution
• Anti-abuse эвристики — rate-limiting стратегии, поведенческий анализ
• Прямой контакт с клиентами — enterprise-юрфирмы, гос-партнёры
• Юридические решения в контенте — что модель отвечает по чувствительным темам (это вместе с юристами)

Всё остальное — честная игра.

Как начать

1. Клонируйте github.com/overthelex/secondlayer, запустите docker compose -f docker-compose.local.yml --env-file .env.local up -d
2. Посмотрите issues с метками good-first-issue, help-wanted, bounty
3. Напишите комментарий в issue, что берёте задачу (чтобы не дублироваться)
4. Сделайте PR — ревью в течение 48 часов
5. Получите оплату — UAH банком или USDT, если задача с прайсом

Для ML-, OSINT- или performance-задач — рекомендуем сначала открыть Discussion, чтобы синхронизироваться по подходу. Иначе риск сделать PR, который мы попросим переделать.

FAQ

Q: А если я новичок и никогда не делал PR в open source? A: Есть Бакет 5 (тесты и документация). Первый PR на дополнение README или новый Playwright-тест — отличная точка входа. Поможем с ревью и советом.

Q: Как с оплатой? A: Перед тем как брать задачу, проверьте есть ли у неё метка bounty или paid. Если да — сумма в описании. Иначе это community-contribution без оплаты, но с упоминанием в CHANGELOG и credit в README.

Q: Можно взять большую ML-задачу как первый вклад? A: Лучше нет. Начните с задачи на 1–3 дня, чтобы мы оба посмотрели как вам работается с нашим кодом. Дальше — всё ваше.

Q: Подпишете NDA? A: Если задача из secondlayer-core — да, простой mutual NDA. Для open-source задач NDA не нужен.

Открытое репо: https://github.com/overthelex/secondlayer Issues для контрибьюторов: https://github.com/overthelex/secondlayer/labels/good-first-issue Discussions: https://github.com/overthelex/secondlayer/discussions Контакт: vladimir@legal.org.ua

Пишите PR, а не cover letter.