## Что это

Freecode Academy позиционируется как **AI R\&D Lab + private execution network**, а не как классический фриланс-маркетплейс. Основная идея — не просто сводить заказчиков и исполнителей, а участвовать в полном цикле: уточнить проблему, собрать подходящую команду, организовать совместное исполнение и сохранить ответственность до фактической поставки результата.

Сеть существует с 2012 года и в 2026 году была переосмыслена под AI-era. На сайте заявлены **4,000+ участников** и **100+ студий и команд**.

## Ключевые принципы

* **Curated / invite-only:** ограниченный доступ ради высокого signal-to-noise и доверия между участниками.
* **AI-native:** AI используется не только как инструмент производства, но и как слой навигации и подбора людей, проектов и предложений.
* **Shared responsibility:** площадка не заканчивает участие после знакомства сторон, а декларирует общую ответственность за результат.
* **Real collaboration:** упор на совместные команды и реальные проекты вместо случайных разовых gig-заказов.
* **Research → execution:** публичные исследования и эксперименты должны переходить в прототипы, продукты и работающие системы.

## Основной рабочий цикл

1. **Define the problem** — превратить размытую идею в понятный scope.
2. **Assemble the team** — подобрать специалистов и команды внутри проверенной сети.
3. **Execute together** — работать в координированной команде с общими целями и прозрачностью.
4. **Deliver results** — довести работу до конкретного результата.

## Основные сущности платформы

* **Members** — участники сети; публичный просмотр открыт, прямой контакт ограничен приглашённым участникам.
* **Teams** — студии и рабочие команды, которые могут накапливать портфолио и совместно брать более сложные проекты.
* **Offers** — свободный формат предложения: услуга, сотрудничество, исследование, найм и другие инициативы.
* **Projects** — проекты с возможностью искать партнёров, инвестиции и помощь.
* **Tasks** — конкретные ограниченные задачи внутри проектов; завершённая работа может становиться публичным worklog/case study.
* **Topics / публикации** — исследовательский и общественный слой платформы.

## Для кого

### Клиенты

Для компаний и основателей, которым нужно не просто найти исполнителя, а разобраться в AI-хаосе, определить правильное решение и собрать надёжную команду под реализацию.

### Специалисты

Для профессионалов, которым нужны реальные проекты, сильные команды, репутация и доступ к закрытому deal flow.

### Студии и тимлиды

Для команд, которые хотят объединять компетенции, масштабироваться на более крупные задачи и сотрудничать с другими студиями.

## Исторический контекст

На freecode.academy сохранился более ранний образовательный слой: учебные разделы по HTML/CSS/JavaScript/React, алгоритмам, структурам данных и практическим проектам. В прошлых версиях проекта большое внимание уделялось обучению веб-разработке через реальные публичные задачи и pull request workflow. Текущее позиционирование значительно шире: закрытая профессиональная сеть и AI-native инфраструктура исполнения проектов.

## Почему проект важен

freecode.academy сочетает несколько направлений, которые обычно существуют раздельно: профессиональное сообщество, R\&D, управление проектами, подбор команд, репутацию и AI-assisted matching. Главная продуктовая гипотеза — **качество сети и ответственность за результат важнее открытого масштаба маркетплейса**.

## Источники исследования

* https://freecode.academy/
* https://freecode.academy/about
* https://freecode.academy/projects
* https://freecode.academy/start/developers

Freecode Academy — частная AI-native execution network: площадка объединяет клиентов, независимых специалистов и студии, помогает формализовать задачи, собирать команды и доводить проекты до результата с общей ответственностью.

freecode.academy

# Цель

После выката исправления обработки percent-encoded URL перепроверить внутренние логи и убедиться, что большинство ранее возникавших ложных 404 устранено.

## Что проверить

1. Собрать 404 за период после выката фикса.
2. Сравнить характер ошибок с проблемой, зафиксированной в родительской задаче.
3. Отдельно проверить URL со спецсимволами и percent-encoding (`%22`, `%40`, кириллица и другие встречающиеся кейсы).
4. Убедиться, что исправленные маршруты больше не попадают в 404.
5. Разделить оставшиеся ошибки на:
   - реальные отсутствующие страницы;
   - другие ошибки роутинга/нормализации URL;
   - устаревшие внутренние или внешние ссылки;
   - новые отдельные баги.
6. Если останутся системные 404 — зафиксировать примеры и завести отдельные задачи по конкретным причинам.

## Критерии приемки

- [ ] Проверены внутренние логи 404 после выката исправления.
- [ ] Подтверждено, что массовая проблема с URL decode устранена либо существенно сократилась.
- [ ] Оставшиеся 404 классифицированы по причинам.
- [ ] Системные остаточные проблемы, если они есть, вынесены в отдельные задачи с конкретными примерами.

Проверить внутренние логи после выката исправления URL decode и выявить оставшиеся 404.

Задачи

Перепроверить внутренние логи 404 после фикса URL decode