LITI - психолінгвістична діагностика для рекрутингу ШІ-система для глибинного аналізу особистості на основі мовленнєвих патернів. Створена групою IT-компаній FRACTAL для об'єктивної оцінки потенціалу кандидатів.
LITI — self-hosted інструмент для психолінгвістичного аналізу транскриптів інтерв'ю. Визначає особистісні риси кандидатів на основі мовних маркерів, використовуючи AI моделі через OpenRouter.
Особливості:
- Всі дані зберігаються на вашому сервері (SQLite)
- Історія аналізів не втрачається при перезавантаженні
- Повний контроль над вашими даними
- Один користувач, без авторизації
- 20+ психологічних шкал: Big Five, HEXACO, Dark Triad, PsyCap та інші
- Аналіз мовних маркерів: лексичні, синтаксичні, семантичні та дискурсивні патерни
- Відповідність вакансії: аналіз резюме та інтерв'ю на відповідність вимогам
- Гнучкий вибір моделей: від безкоштовних (Gemini) до преміум (Claude, GPT)
- Історія аналізів: збереження та перегляд попередніх результатів
- Експорт в PDF: друк звітів для документації
Для новачків: Якщо ви ніколи не працювали з серверами — читайте INSTALL_GUIDE.md з покроковими інструкціями.
- Зареєструйтесь на openrouter.ai
- Перейдіть в API Keys
- Створіть новий ключ (назва:
LITI) - Скопіюйте ключ (починається з
sk-or-...)
# Клонувати репозиторій
git clone https://github.com/ukrserhiy/litios.git
cd litios
# Запустити через Docker Compose
docker-compose up -d
# Відкрити в браузері
# http://localhost:8080# Клонувати репозиторій
git clone https://github.com/ukrserhiy/litios.git
cd litios
# Створити віртуальне середовище
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# або: venv\Scripts\activate # Windows
# Встановити залежності
pip install -r requirements.txt
# Запустити сервер
python server.py
# Відкрити в браузері
# http://localhost:8080- Відкрийте додаток в браузері
- Перейдіть до Налаштування (іконка шестерні)
- Вставте ваш OpenRouter API ключ
- Виберіть AI модель (рекомендовано: Claude Haiku 4.5)
- Увімкніть потрібні шкали аналізу
gcloud run deploy liti \
--source . \
--platform managed \
--region europe-west1 \
--allow-unauthenticated- Railway: одним кліком через
railway.json - Render: безкоштовний план з обмеженнями
- Heroku: через
Procfile - DigitalOcean App Platform: автоматичний деплой з GitHub
Детальні інструкції — див. INSTALL_GUIDE.md
- Введіть ім'я та прізвище кандидата
- Вставте текст транскрипту інтерв'ю
- Натисніть "Почати аналіз"
- Отримайте результати по вибраних шкалах
- Увімкніть чекбокс "Вакансія"
- Вставте текст вакансії з вимогами
- (Опціонально) Увімкніть "Резюме" та вставте резюме кандидата
- Запустіть аналіз
- Отримайте таблицю відповідності вимогам:
- ✓ — відповідає
- ✗ — не відповідає
- ? — не зрозуміло
| Шкала | Опис |
|---|---|
| Сумлінність | Організованість, відповідальність, планування |
| Екстраверсія | Соціальність, енергійність, комунікабельність |
| Приязність | Співпраця, емпатія, доброзичливість |
| Нейротизм | Емоційна нестабільність, тривожність |
| Відкритість | Креативність, допитливість, новаторство |
| Шкала | Опис |
|---|---|
| Чесність-Смиренність | Щирість, скромність, етичність |
| Шкала | Опис | Інтерпретація |
|---|---|---|
| Нарцисизм | Грандіозність, потреба у визнанні | Високий бал = ризик |
| Макіавеллізм | Маніпулятивність, цинізм | Високий бал = ризик |
| Психопатія | Відсутність емпатії, імпульсивність | Високий бал = ризик |
| Шкала | Опис |
|---|---|
| Надія | Цілеспрямованість, пошук альтернатив |
| Самоефективність | Впевненість у здібностях |
| Стійкість | Відновлення після невдач |
| Оптимізм | Позитивні очікування |
- IPC: Агентність, Комунальність
- Regulatory Focus: Фокус просування, Фокус запобігання
- SDT: Автономія, Компетентність, Зв'язаність
- Backend: Python 3.11, Flask, SQLite
- Frontend: Vanilla JS, CSS3 (без фреймворків)
- AI: OpenRouter API (Claude, GPT-4, Gemini, DeepSeek)
- Deployment: Docker, Gunicorn
litios/
├── server.py # Flask сервер з SQLite та API
├── index.html # Весь фронтенд (HTML/CSS/JS)
├── Union.png # Логотип
├── favicon.png # Іконка
├── data/
│ ├── prompts.json # Налаштування шкал та моделей (початкові)
│ └── liti.db # SQLite база даних (створюється автоматично)
├── Dockerfile # Docker конфігурація
├── docker-compose.yml # Локальний запуск
├── requirements.txt # Python залежності
├── INSTALL_GUIDE.md # Детальна інструкція встановлення
└── README.md # Документація
| Метод | Шлях | Опис |
|---|---|---|
| GET | /api/prompts |
Отримати налаштування промптів і шкал |
| POST | /api/prompts |
Зберегти промпти |
| GET/POST | /api/prompts/scales |
Отримати/зберегти шкали |
| GET/POST | /api/settings |
Налаштування (API ключ, модель) |
| GET/POST | /api/models |
Отримати/зберегти моделі AI |
| GET | /api/history |
Історія аналізів |
| POST | /api/history/add |
Додати аналіз |
| DELETE | /api/history/{id} |
Видалити аналіз |
| POST | /api/reset-to-defaults |
Скинути до початкових налаштувань |
LITI використовує OpenRouter для доступу до AI моделей. Орієнтовна вартість на один аналіз (20 шкал):
| Модель | Ціна за аналіз |
|---|---|
| Gemini 2.0 Flash (FREE) | $0.00 |
| DeepSeek R1 | ~$0.01 |
| Claude Haiku 4.5 | ~$0.10 |
| Claude Sonnet 4.5 | ~$0.30 |
| GPT-4o | ~$0.20 |
MIT License — вільне використання для комерційних та некомерційних проектів.
Цей проект розроблено компанією FRACTAL та надано спільноті як open-source інструмент. Ви можете:
- Використовувати у власних проектах (комерційних та некомерційних)
- Модифікувати та адаптувати під свої потреби
- Розповсюджувати з вказанням авторства
Розроблено FRACTAL — Psycholinguistic HR Analysis Tools
Сайт продукту: liti.fractal.partners
Маєте ідеї чи знайшли баг? Будемо раді вашому внеску:
- Створіть Issue для повідомлення про проблему
- Надішліть Pull Request з вашими покращеннями
Питання? Ось ШІ бот по LITI: https://gemini.google.com/gem/e21e0ab8382a Тут телеграм канал по LITI: https://t.me/liti_ai Створіть Issue або зв'яжіться з FRACTAL.