Проекты

От идеи до продакшна: AI-конвейеры, MCP-серверы, RAG-системы, full-stack приложения

15 проектов

25+ AI-агентов

1592 строк тестов

~96% экономия времени

01 / Экспертиза

Ключевые компетенции

Продуктовое управление

Проектирование мультиагентных AI-конвейеров с контрольными точками и чекпоинтами. Определение системы типов контента (how-to, сравнение, подборка, обзор)

AI/LLM-инженерия

Мультиагентная оркестрация: до 14 специализированных AI-агентов в одном конвейере. RAG-системы: Google Gemini FileSearch, эмбеддинг, grounding, Chroma vector DB

Full-Stack разработка

Фронтенд: React 19, SvelteKit 2, Astro 5, TypeScript 5.8, Tailwind CSS, Vite. Бекенд: Firebase (Auth, Firestore, Cloud Functions), FastAPI, Python (httpx, Pydantic)

SEO и контент

Entity-based SEO (анализ Knowledge Graph, классификация сущностей). Автоматизированное SEO-исследование (анализ конкурентов, кластеризация ключевиков, LSI)

02 / Подход

Методология разработки

Solo + AI-ассистенты

Все проекты реализованы самостоятельно с Claude Code и Cursor

Итеративная разработка

Фазовая разработка (MediaUniversal: N8N → Python, ESI: 8 фаз, RAG 2.0: 6 фаз)

Качество через тесты

pytest, структурированное логирование, отказоустойчивое управление состоянием

Документация в приоритете

CLAUDE.md, PRD.md, QUICKSTART.md, GUIDE.md для каждого проекта

CI/CD

GitHub Actions, автоматические деплои, линтинг и проверки на каждый коммит

Design Systems

Tailwind + токены, единая типографика, адаптивные сетки, тёмная/светлая тема

Проект

Тип

Стек

Сложность

Тесты

Готовность

MediaUniversal Мультиагентный AI-конвейер контента

AI Pipeline

Python 3.11+, Claude CLI, Tavily API

Высокая

1592 строки, 11 файлов

8/10

Флагманский проект. Самый технически сложный — 14+ AI-агентов, отказоустойчивая архитектура, 1592 строки тестов.

Полностью автоматизирует создание SEO-оптимизированных статей: от исследования конкурентов до публикации. Заменяет команду из 4-5 человек (SEO-аналитик, копирайтер, фактчекер, редактор, мета-специалист).

~96% экономия времени (14-20ч вручную → ~30мин)

Автоматизированные процессы

Этап	Агенты	Описание	Время
Исследование	OSINT Analytic + Gold Panner	Анализ конкурентов через Serper/Tavily, агрегация SEO-метрик	5-8 мин
Проектирование	Competitor Synth + User Advocate + Architector	Структура статьи на основе анализа рынка	2-3 мин
Черновик	Draft Writer	Скелет черновика с маркерами [[DATA MISSING]]	2-3 мин
Фактаудит	Fact Auditor + Fact Researcher	Верификация фактов с fuzzy-кешированием (rapidfuzz 85%)	3-5 мин
Редактура	Strategist → Writer → Editor → UX → SEO → Chief	Финальная доработка статьи через цепочку из 6 агентов	8-10 мин
Мета	Meta Generator	SEO-метатеги (title, description, keywords)	1-2 мин

Метрики

SEO-исследование: 3-4ч → 5-8мин (~95%) Создание структуры: 1-2ч → 2-3мин (~97%) Написание черновика: 4-6ч → 2-3мин (~98%) Фактчекинг: 2-3ч → 3-5мин + 2-5мин вручную (~90%) Редактура (6 проходов): 3-4ч → 8-10мин (~95%) SEO-мета: 30мин → 1-2мин (~95%)

Планы развития

Параллелизация редакторской цепочки (сейчас последовательная, таймаут 600с)
Асинхронная пакетная обработка нескольких статей
Веб-интерфейс для мониторинга конвейера
Облачное хранение (сейчас локальная файловая система)

Entity SEO Intelligence (ESI) MCP-сервер Knowledge Graph для Entity-Based SEO

MCP Server

Python 3.11+, FastMCP 2.14+, Kuzu 0.7+

Высокая

115 тестов, 14 файлов

7/10

Флагманский проект. 13 MCP-инструментов, граф-БД Kuzu, 115 тестов, дашборд на Streamlit.

Анализирует, как Google воспринимает бренд через сущности Knowledge Graph. Даёт SEO-специалистам инструменты для entity-based оптимизации — подхода, выходящего за рамки традиционного keyword-SEO.

~20-30 часов аналитической работы на один бренд-аудит

Автоматизированные процессы

Этап	Описание	Время
Бренд-аудит	Поиск сущностей в KG → снапшот → diff с предыдущим	эквивалент 4-6ч вручную
Карта сущностей	Мультиключевое маппирование сущностей, кросс-анализ	эквивалент 8-12ч вручную
Мониторинг бренда	Аудит по расписанию + пороговые оповещения (падение скора, смена типа, потеря сущности)
Планирование контента	Классификация сущностей: pillar/cluster/supporting	эквивалент 3-4ч вручную

Планы развития

Миграция с Google KG API (риск deprecation) на Wikidata как основной источник
Мониторинг по расписанию с email/Telegram-оповещениями
Мультитенантное управление проектами
Пулинг лимитов API для CSE (ограничение 100/день)

Reviews-WB Мультиагентная обработка отзывов Wildberries/Ozon

AI Pipeline

Python 3.14, FastAPI 0.115, Claude SDK

Высокая

—

7/10

6 AI-агентов (Claude Haiku + Sonnet), sentiment routing, валидация галлюцинаций, веб-интерфейс + SQLite.

Автоматизирует ответы на отзывы маркетплейсов: анализирует тональность, генерирует персонализированные ответы, проверяет качество. Негативные отзывы проходят через одобрение менеджера.

~97% экономия (30-60 сек vs 8-12 мин вручную на отзыв)

Автоматизированные процессы

Этап	Агенты	Описание	Время
Парсинг	Claude Haiku	Извлечение структурированных данных из свободного текста	1-2 сек
Анализ + Генерация	Claude Sonnet	Определение тональности, роутинг, генерация персонализированного ответа	2-3 сек
Валидация	Claude Haiku	Обнаружение галлюцинаций, проверка персонализации, оценка качества (0-1)	1-2 сек
Одобрение	—	Негативные отзывы требуют одобрения менеджера; позитивные — авто-публикация

Метрики

Backend LOC: 881 Frontend LOC: 1 636 Агентов: 6 специализированных API endpoints: 5

Планы развития

Мульти-маркетплейс: Ozon, Яндекс.Маркет, Avito
A/B тестирование стратегий ответов
Настраиваемый голос бренда
Экспорт в CSV/Excel

Gemini Light RAG 2.0 Командная база знаний с AI-чатом

Full-Stack App

React 19.2, TypeScript 5.8, Vite 6.2

Высокая

—

6/10

Full-stack приложение с Firebase-бекендом, Cloud Functions, управлением командой.

Позволяет команде (2-10 человек) загружать документы и задавать вопросы через AI-чат. Заменяет ручной поиск по инструкциям, регламентам и базам знаний.

2-4 часа/день на поиск в документации для команды из 5 человек

Автоматизированные процессы

Этап	Описание
Индексация документов	Индексация + эмбеддинг документов (Gemini FileSearch)
Семантические Q&A	AI-ответы на вопросы с отслеживанием источников
Управление командой	Приглашения + ролевой доступ (Admin/Editor/Viewer)
Умные функции	Автогенерация заголовков чатов, кеширование запросов с TTL, экспорт чата в Markdown

Site3-0 Headless WordPress + SvelteKit платформа

Full-Stack App

SvelteKit 2.0, Svelte 5.0, TypeScript 5.0

Высокая

—

6/10

Docker-оркестрация: WordPress бекенд + SvelteKit SSR фронтенд + Nginx + MySQL, GraphQL API.

Современная headless CMS архитектура: WordPress для управления контентом + SvelteKit для быстрого фронтенда с SSR. Независимое масштабирование, изоляция безопасности.

Контент-менеджеры обновляют без разработчика — экономия 10-15ч/мес разработки

Автоматизированные процессы

Этап	Описание
Reverse Proxy	Nginx SSL/TLS терминация, роутинг на SvelteKit (3000) и WordPress (8080)
Контент API	GraphQL-запросы из SvelteKit к WordPress REST/GraphQL endpoint
Деплой	Docker Compose оркестрация, скрипты бекапа, проверки здоровья сервера

Метрики

Контейнеров: 4 (SvelteKit, WordPress, MySQL, Nginx) Скрипты деплоя: 5 (migrate, deploy, backup, ssh-fix, check) Фронтенд LOC: 2 125

Mamba Trading Bot Алгоритмический трейдинг на нейросети Mamba-2

AI Pipeline

Python, PyTorch, Mamba-SSM

Высокая

—

4/10

Торговый бот на архитектуре Mamba-2 (State Space Models) с обучением PPO, индексом турбулентности и мультиактивным бэктестингом.

Автоматизированная торговля акциями и криптовалютами на архитектуре Mamba-2 SSM. Анализирует длинные исторические ряды с линейной сложностью O(n), применяет индекс турбулентности Махаланобиса для защиты капитала.

Полная автоматизация торговых решений — заменяет ручной теханализ (4-8ч/день)

Автоматизированные процессы

Этап	Описание	Время
Подготовка данных	Feature engineering: доходность, относительный объём, ATR, FVG, NR4 + StandardScaler нормализация	1-2 мин
Обучение модели	Mamba-2 SSM с Mixed Precision (FP16), Early Stopping, WeightedRandomSampler для баланса классов	5-15 мин (GPU)
Бэктестинг	Симуляция торговли с капиталом $1000, учёт комиссий, визуализация equity curve	< 1 мин
Риск-менеджмент	Индекс турбулентности Махаланобиса — блокирует торговлю при экстремальной волатильности рынка

Метрики

Протестировано активов: 4 (NVDA, AAPL, TSLA, BTC) Архитектура модели: 2 Mamba-слоя, D_MODEL=128 Разметка: Triple Barrier (Buy/Hold/Sell) Обученных моделей: 6+ (.pth чекпоинты)

Планы развития

Live-торговля через Alpaca API
Docker-контейнеризация с TimescaleDB + Redis
Интеграция Sentiment Analysis через LLM
Walk-Forward Validation для production-устойчивости

Pereplan (GSD) SEO-ориентированный корпоративный сайт на Astro

Static Website

Astro 5.16, TypeScript 5.9, Tailwind CSS 4.1

Средняя

Build + Smoke-тесты

9/10

Production-сайт на soglasovanie.su: Astro 5, 50+ страниц, CI/CD через GitHub Actions → FTP, Sveltia CMS.

Корпоративный сайт ООО «АПМ-1» (Москва) — архитектурно-согласовательная компания, специализирующаяся на перепланировках с 2011 года. Основной канал привлечения клиентов — органический поиск.

Автоматический деплой: push → build → FTP → smoke test

Автоматизированные процессы

Этап	Описание
Валидация контента	Build-time: уникальность meta description, проверка ссылок, Zod-схемы
CI/CD-конвейер	GitHub Actions: Build (Node 20) → FTP Deploy → Smoke Test (5 страниц)
Лидогенерация	Formspree-формы + honeypot-защита + маска телефона + toast-уведомления
SEO	Sitemap, RSS, JSON-LD (Organization, BlogPosting, LocalBusiness), OG-теги

Метрики

Страниц: 50+ Услуг: 34 в 6 категориях Исходных файлов: 64 файла, 12 759 LOC Git-коммитов: 125

UXKit (Яндекс.Аренда) Production-дизайн-система

Design Exports

Tailwind CSS 3.4, @tailwindcss/forms, PostCSS 8.4

Средняя

—

8/10

Полная дизайн-система для Яндекс.Аренда: 30+ компонентов, Atomic Design, WCAG 2.1 AA, 10 227 строк документации.

Комплексная дизайн-система и библиотека компонентов для платформы аренды Яндекс.Аренда. Стандартизирует интерфейсы, обеспечивает WCAG 2.1 AA, ускоряет разработку через переиспользуемые компоненты.

Ускоряет разработку UI в 3-5 раз — экономия 10-15ч/нед для фронтенд-команды

Автоматизированные процессы

Этап	Описание
Атомы	Button (6×3), Input (8 типов), Badge, Avatar, Toggle, Checkbox, Radio
Молекулы	PropertyCard (4 варианта), Alert (4 типа), Pagination, Filter Chip, Stat Card
Организмы	Navigation Header (5 вариантов), Filter Panel, Hero, Modal, Dashboard
Доступность	Клавиатурная навигация, ARIA, контраст ~17.8:1, тач 44×44px, prefers-reduced-motion

Метрики

Компонентов: 30+ (12 атомов, 12 молекул, 8+ организмов) Дизайн-токенов: 40+ цветов, 15 отступов, 9 размеров шрифта, 7 теней Документация: 23 файла, 10 227 строк WCAG: 2.1 AA совместимость

Copiwriter AI-система создания контента с базой знаний

AI Pipeline

Claude AI Skills, Markdown, YAML

Средняя

—

6/10

Зрелая система с 7 агентами, 3 чекпоинтами, YAML-базами фактов и кейсов.

Полуавтоматическое создание экспертного контента с сохранением Tone of Voice бренда. Верифицирует факты по базе данных, интегрирует реальные кейсы и цитаты клиентов.

~12-16 часов на экспертную статью (с чекпоинтами ~2-3ч участия человека)

Автоматизированные процессы

Этап	Агенты	Описание
Дистрибуция и SEO	Distributor → SEO-Analyst	Дистрибуция контента и SEO-анализ → Чекпоинт 1
Контекст и написание	Context-Manager → Copywriter	Подготовка контекста и написание контента → Чекпоинт 2
Интерактив и фактчек	Interactive-Specialist (параллельно)	Интерактивные элементы + верификация фактов по YAML-базе
Ревью и публикация	Factchecker → Editor	Финальный фактчек и редактура → Чекпоинт 3 → Готово

Метрики

Опубликовано статей: 7 Типы контента: how-to, сравнение, подборка, обзор Оптимизация токенов: v1.1 — снижение на 60% Коммитов: 47+

TextRu (Антиплагиат) Сервис проверки плагиата и LLM-рефакторинга

Web App

Python 3.11, FastAPI 0.104, Text.ru API

Средняя

—

6/10

FastAPI REST API + интеграция Text.ru + автоматическая генерация LLM-инструкций для рерайта.

1-2 часа на статью: проверка плагиата + генерация инструкций для рерайта

Автоматизированные процессы

Этап	Описание
Проверка плагиата	Отправка текста → polling Text.ru API (5с интервал, exponential backoff)
Анализ фрагментов	Color-coded HTML-разметка (красный 90%+, оранжевый 70-89%, жёлтый <70%)
LLM-рефакторинг	Автогенерация инструкций рерайта с контекстом плагиата при <80% уникальности

Метрики

API endpoints: 4 (check, result, formatted, all) Попыток рефакторинга: До 3 итераций Документация: 6 гайдов, 1 800+ строк

Embedding Google Платформа анализа документов в стиле NotebookLM

Web App

React 19.2, TypeScript 5.8, Vite 6.2

Средняя

—

5/10

Персональный аналог NotebookLM: загрузка документов, RAG-чат, майнд-карты, отчёты.

AI-ассистент для работы с документами: загрузка PDF/TXT/HTML, вопросы с ответами и цитатами, генерация отчётов и майнд-карт.

1-3 часа/день на документацию и исследовательскую работу

Автоматизированные процессы

Этап	Описание
Управление блокнотами	Управление блокнотами с эмодзи и фильтрацией
Обработка документов	Drag-and-drop загрузка (10+ форматов), AI-индексация
AI-чат	Цитирование источников, автостартовые вопросы (4) + уточняющие (3)
Выходные данные	Генерация отчётов (markdown), интерактивные майнд-карты (React Flow)

Stitch Дизайн-система и экспорт лендингов

Design Exports

HTML5, Tailwind CSS, Material Symbols

Низкая

—

7/10

Dzen Система адаптации статей для Яндекс.Дзен

AI Pipeline

Claude Code, Bash, Markdown

Низкая

Скрипты валидации

7/10

Контент-адаптация: полные статьи → оптимизированные 3000-4000 символов для Яндекс.Дзен с региональным таргетингом.

Трансформирует экспертные статьи в формат Яндекс.Дзен: сжатие до 3000-4000 символов с сохранением юридической точности, регионального таргетинга (Москва/СПб) и UTM-трекинга.

2-3 часа на статью вручную vs автоматическая адаптация

Автоматизированные процессы

Этап	Описание
AI-адаптация	Claude Code сжимает 5000+ → 3000-4000 символов с сохранением юр. данных
Валидация	Мультиточечная: длина, структура заголовков, рус. типографика, UTM-параметры
Региональный таргетинг	Отдельные папки Москва/СПб, региональные ссылки на консультации и цены

Метрики

Опубликовано статей: 8 (4 Москва + 4 СПб) Услуг в каталоге: 40+ с ценами Проверки: Длина, H1/H2, типографика, UTM

Pereplan Presentation AI-генератор презентаций на Gemini

Web App

React 19.2, TypeScript 5.8, Vite 6.2

Низкая

—

4/10

React 19 + две модели Gemini (текст + изображения): генерация 5-10 слайдов за 30 секунд с PDF-экспортом.

AI-генератор брендированных презентаций для компании Pereplan: текстовый промпт → 5-10 слайдов с корпоративным стилем → PDF.

30 секунд vs 2-4 часа ручного дизайна презентации

Автоматизированные процессы

Этап	Описание	Время
Генерация текста	Gemini 3 Flash: JSON Schema-структура презентации (5-10 слайдов)	~5 сек
Генерация изображений	Gemini 2.5 Flash Image: параллельная фоновая генерация для каждого слайда	~5-30 сек
PDF-экспорт	html2canvas (2x масштаб) → jsPDF (ландшафт 1280×720 на слайд)

Метрики

Типов слайдов: 4 (Title, Section Header, Content, Final) Время генерации: ~30 секунд Исходных файлов: ~17 TypeScript/React файлов

Veritas AI-инструмент исследований и фактчекинга

Web App

React 19.2, TypeScript 5.8, Vite 6.2

Низкая

—

3/10

MediaUniversal

Мультиагентный AI-конвейер контента

8/10

AI Pipeline Высокая

Python 3.11+Claude CLITavily API

Entity SEO Intelligence (ESI)

MCP-сервер Knowledge Graph для Entity-Based SEO

7/10

MCP Server Высокая

Python 3.11+FastMCP 2.14+Kuzu 0.7+

Reviews-WB

Мультиагентная обработка отзывов Wildberries/Ozon

7/10

AI Pipeline Высокая

Python 3.14FastAPI 0.115Claude SDK

Gemini Light RAG 2.0

Командная база знаний с AI-чатом

6/10

Full-Stack App Высокая

Позволяет команде (2-10 человек) загружать документы и задавать вопросы через AI-чат. Заменяет ручной поиск по инструкциям, регламентам и базам знаний. 2-4 часа/день на поиск в документации для команды из 5 человек

React 19.2TypeScript 5.8Vite 6.2

Site3-0

Headless WordPress + SvelteKit платформа

6/10

Full-Stack App Высокая

Современная headless CMS архитектура: WordPress для управления контентом + SvelteKit для быстрого фронтенда с SSR. Независимое масштабирование, изоляция безопасности. Контент-менеджеры обновляют без разработчика — экономия 10-15ч/мес разработки

SvelteKit 2.0Svelte 5.0TypeScript 5.0

Mamba Trading Bot

Алгоритмический трейдинг на нейросети Mamba-2

4/10

AI Pipeline Высокая

PythonPyTorchMamba-SSM

Pereplan (GSD)

SEO-ориентированный корпоративный сайт на Astro

9/10

Static Website Средняя

Astro 5.16TypeScript 5.9Tailwind CSS 4.1

UXKit (Яндекс.Аренда)

Production-дизайн-система

8/10

Design Exports Средняя

Tailwind CSS 3.4@tailwindcss/formsPostCSS 8.4

Copiwriter

AI-система создания контента с базой знаний

6/10

AI Pipeline Средняя

Полуавтоматическое создание экспертного контента с сохранением Tone of Voice бренда. Верифицирует факты по базе данных, интегрирует реальные кейсы и цитаты клиентов. ~12-16 часов на экспертную статью (с чекпоинтами ~2-3ч участия человека)

Claude AI SkillsMarkdownYAML

TextRu (Антиплагиат)

Сервис проверки плагиата и LLM-рефакторинга

6/10

Web App Средняя

Автоматизирует проверку контента на плагиат через Text.ru API с интеллектуальным рефакторингом: если уникальность ниже порога (80%), генерирует инструкции для LLM-рерайта. 1-2 часа на статью: проверка плагиата + генерация инструкций для рерайта

Python 3.11FastAPI 0.104Text.ru API

Embedding Google

Платформа анализа документов в стиле NotebookLM

5/10

Web App Средняя

AI-ассистент для работы с документами: загрузка PDF/TXT/HTML, вопросы с ответами и цитатами, генерация отчётов и майнд-карт. 1-3 часа/день на документацию и исследовательскую работу

React 19.2TypeScript 5.8Vite 6.2

Stitch

Дизайн-система и экспорт лендингов

7/10

Design Exports Низкая

Набор production-ready дизайнов для СПБ ЦСП. 5 вариантов лид-форм + 3 варианта лендингов для оптимизации конверсии. 8 готовых A/B-вариантов — экономия 2-3 недель дизайна

HTML5Tailwind CSSMaterial Symbols

Dzen

Система адаптации статей для Яндекс.Дзен

7/10

AI Pipeline Низкая

Claude CodeBashMarkdown

Pereplan Presentation

AI-генератор презентаций на Gemini

4/10

Web App Низкая

AI-генератор брендированных презентаций для компании Pereplan: текстовый промпт → 5-10 слайдов с корпоративным стилем → PDF. 30 секунд vs 2-4 часа ручного дизайна презентации

React 19.2TypeScript 5.8Vite 6.2

Veritas

AI-инструмент исследований и фактчекинга

3/10

Web App Низкая

Два режима: (1) интерактивный поиск с указанием источников, (2) автоматический фактчекинг документов с вердиктами по каждому утверждению (True/False/Mixed/Unverified). 30-60 минут на фактчекинг одного документа

React 19.2TypeScript 5.8Vite 6.2

Нужен подобный проект?

Обсудим вашу задачу и подберём оптимальный стек

Связаться →