Proceedings of the International scientific and practical conference ―Science at the Frontier of Progress‖ (June 8-10, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Paris, France, 2026. - 178 p.

56 система, звертаючись до мовної моделі, структурує цей текст, доповнює його потенційним стеком технологій, базовими архітектурними рішеннями та вимогами до складу команди. Це суттєво знижує поріг входження для нетехнічних засновників та прискорює процес переходу від початкового задуму до безпосереднього формування робочого колективу. У результаті проведеного дослідження та практичної реалізації було створено повноцінну масштабовану вебсистему для підтримки проєктної взаємодії ІТ-фахівців, яка відповідає сучасним вимогам ринку. Відмова від традиційних фільтрів на користь семантичного пошуку дозволила якісно підвищити релевантність підбору партнерів, гарантуючи метчинг за ідеологічною та контекстуальною сумісністю [4, c. 830]. Застосування генеративного штучного інтелекту автоматизувало процес перетворення початкових ідей на структуровані проєктні вимоги. Використання принципів чистої архітектури та цибулевого шаблону проєктування забезпечило надійну ізоляцію бізнес-логіки системи [1, c. 201]. Це робить розроблений програмний комплекс гнучким, стійким до високих навантажень та відкритим до майбутніх модифікацій, інтеграцій нових аналітичних інструментів і подальшого горизонтального масштабування. Запропонована система формує ефективне цифрове середовище для ІТ-кооперації, значно оптимізуючи життєвий цикл створення інноваційних програмних продуктів. СПИСОК ВИКОРИСТАННИХ ДЖЕРЕЛ: 1. Martin R. C. Clean Architecture: A Craftsman's Guide to Software Structure and Design. Prentice Hall, 2017. 432 p. 2. Evans E. Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software. Addison-Wesley, 2003. 560 p. 3. Kleppmann M. Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems. O’Reilly Media, 2017. 616 p. 4. Malkov Y. A., Yashunin D. A. Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2018. Vol. 42, No. 4. P. 824–836. 5. Tunstall L., von Werra L., Wolf T. Natural Language Processing with Transformers: Building Language Applications with Hugging Face. O’Reilly Media, 2022. 408 p.