Практичний проєкт 2 · після модуля 9

Data-driven catalog logic

Створіть оригінальний каталог на synthetic data. Відокремте pure-ish core від view: normalize, validate, filter, sort, project і summarize; додайте fixtures, regression tests, non-mutation evidence та доступне responsive представлення.

Після 36 уроківReview SEOWORKПрохідний 80/100Без PII і trackers

Що здати

  1. Публічний HTTPS artifact без login, trackers і real data collection.
  2. Source repository або archive з version, core logic, synthetic dataset і view.
  3. README: problem, schema, function contracts, failure/duplicate policy, запуск і known limits.
  4. Fixtures/tests для normal, empty, invalid, boundary, duplicate і missing values.
  5. Non-mutation та debugging/retest evidence і короткий self-review.

Portfolio-safe scope

Не додавайте credentials, API keys, production endpoints, чужі персональні дані, network requests або storage у core. Unknown raw fields не копіюються в trusted model без allowlist.

Обов’язкові acceptance checks

  • Documented schema і controlled validation/failure policy.
  • Малі function contracts без hidden global mutation.
  • Pipeline normalize → validate → filter → sort → project → summarize.
  • Original dataset і order не змінюються без explicit documented boundary.
  • Core не залежить від DOM, network, timers або storage.
  • Accessible responsive view працює keyboard-first, у light/dark і без horizontal overflow.

Рубрика · 100 балів

КритерійБалиЩо доводить результат
Data model і validation20Schema, allowlist, normalization, invariants, failure policy
Function contracts і decomposition20Parameters/return, scope, pure-ish stages, readable names
Array pipeline і non-mutation20Correct methods, comparator/accumulator, source evidence
View integration і accessibility20Separated boundary, responsive UI, keyboard, focus, themes
Tests, delivery і privacy20Fixtures, regression record, README, reproducibility, safe data

Прийняття: щонайменше 80/100 та відсутність blocker: недоступний artifact/source, secret/PII/tracker/production endpoint, core із network/storage/DOM dependency або відсутні required fixtures.

Як відбувається review

  1. Завершіть урок 36 і тест — форма здачі відкриється автоматично.
  2. Надішліть HTTPS artifact і source URL.
  3. SEOWORK перевірить gates, evidence і кожний критерій рубрики.
  4. Якщо результат нижче 80 або є blocker, виправте описані проблеми та подайте нову версію.

Взяти навчальний lab як орієнтир →

Front-end Developer Professional · оцінюваний проєкт 2

Подання роботи на перевірку

Передайте HTTPS-посилання на папку або репозиторій із доступом для перегляду. Не додавайте паролі, API-ключі, персональні дані клієнтів чи production-вивантаження.

Що передати
  • Публічний HTTPS artifact без login, trackers або real data collection
  • Source repository або archive з version, core logic, synthetic dataset і view
  • README зі schema, function contracts, failure/duplicate policy, запуском і known limitations
  • Fixtures і tests для normal, empty, invalid, boundary, duplicate та missing-value cases
  • Non-mutation, debugging і regression evidence та self-review без PII або secrets
Критерії перевірки
  • Data model, schema assumptions and validation — 20
  • Function contracts, lexical scope and decomposition — 20
  • Array pipeline, correctness and non-mutation — 20
  • Accessible responsive view integration — 20
  • Tests, delivery, privacy and reproducibility — 20
Форма відкриється після зарахування уроків 1–36. Зараз завершено 0/36.
Повернутися до програми