Примеры работ и кейсы по направлению «AI — искусственный интеллект»

Для кого: образовательная/менторская платформа — нужна была запись на встречи прямо внутри Telegram. Что сделал: Telegram Mini App с записью на встречи — бэкенд на FastAPI + PostgreSQL, безопасная авторизация через Telegram, развёртывание на сервере клиента. Полный цикл: от кода до деплоя. На что обратить внимание: сдан живой аудитории и работает в продакшене. Детали — под NDA; готов обсудить похожую задачу под ваш бизнес.

Для кого: тем, кто следит за десятком Telegram-каналов и тонет в ленте. Что делает: каждый день сам читает ваши каналы, отсекает рекламу, открывает статьи по ссылкам и присылает одну короткую выжимку по сути — под ваши интересы. Можно спросить «подробнее по этой теме» — ответит по истории. На что обратить внимание: честный отбор (один «громкий» канал не забивает дайджест), читает контент за ссылкой (а не только заголовок), реклама отсекается до дорогих операций — это экономия. Результат: работает каждый день. Open-source.

Для кого: бизнесу и каналам, кто делает видео-контент пачками (faceless-каналы, рилсы/Shorts, ролики под товары) — там, где ручная генерация по одному не тянет объём. Что сделал: для AI-лаборатории собрал конвейер «тема → готовый вертикальный ролик»: сценарий, озвучка, изображения, монтаж с субтитрами, выгрузка и постинг — автоматически, без ручной сборки между этапами. Под ваш формат и персонажей. Чем полезно (в отличие от тулз вроде Higgsfield/Kimi): это код, а значит поток — десятки роликов в день сами, низкая себестоимость за штуку, автопостинг, интеграции. Результат: себестоимость ~$0.80 за ролик на потоке (подтверждено учётом затрат в проекте). После оптимизации — в 6× быстрее (60 → 10 мин) и −60% к стоимости против прежнего пайплайна. Работает в продакшене.

Для кого: бизнесу и специалистам с большой базой контактов/клиентов, где теряется, кто чем занимается. Что делает: задаёте вопрос обычными словами («кто занимался проектом X», «с кем я обсуждал Y») — бот находит нужного человека и контекст, голосом или текстом. Помнит всю базу, подтягивает свежие новости по людям и отвечает только по реальным записям, со ссылкой на источник (ничего не выдумывает). Результат: вместо поиска по заметкам и чатам — мгновенный ответ в Telegram. Под капотом: поиск по смыслу (эмбеддинги/RAG), переранжирование, мультитенант с изоляцией данных по клиентам.

Для кого: тем, кто тратит часы на рутину в браузере — сбор данных, заполнение форм, навигация, выгрузка информации с сайтов. Что делает: ставите задачу обычным текстом — агент сам кликает, печатает, листает и читает страницы в вашем браузере и доводит до результата. Работает в вашей сессии и на ваших ключах: ничего не уходит в чужое облако. На что обратить внимание: упор на надёжность и безопасность — агент не зацикливается, не лезет в ваши вкладки без спроса и не выполняет команды, спрятанные на страницах. Результат: опубликован в Chrome Web Store (установка в один клик), open-source. 27,6к строк кода, 224 теста, проверка качества перед каждым релизом.

Задача: построить продакшен-пайплайн, который из одного промпта собирает готовое видео или презентацию (сценарий → озвучка → визуал → анимация → музыка → монтаж) и выдерживает падение любого провайдера. Что сделала: — Оркестрировала 10+ AI-провайдеров через единый роутер с автофейловером на каждом этапе — Спроектировала пайплайн: script → voice → visuals → motion → music → effects → assembly — Внедрила гибридный free/paid роутинг — экономия себестоимости без потери качества — Развернула выполнение на GitHub Actions: каждая генерация — воспроизводимый CI-job с логами Стек: TypeScript, Node.js, Python, GitHub Actions, ffmpeg, Pillow, Gemini, Claude, FLUX, LTX-Video, ElevenLabs. Результат: один промпт на входе — готовое видео или презентация на выходе. Пайплайн переживает падение любого провайдера.

Задача: превратить опубликованную книгу автора в живой интерактивный продукт. AI должен писать литературный текст в авторском голосе, без штампов и сбитой грамматики, на 3 языках. Что сделала: — Спроектировала двухуровневую систему качества: prompt v7 с авторским эталоном + программный постпроцессор (60+ regex-защит) — Внедрила роутинг провайдеров с автофейловером (DeepSeek → Groq Llama 70B → Llama 8B) — Реализовала структурированный JSON-output на 8 секций портрета (~5-6К знаков текста за генерацию) — Сделала единый бэкенд для Telegram Mini App и веб-лендинга — Подключила подписочную модель в YuKassa (1/3/6/12 мес.) + реферальную виральную механику Стек: Vanilla JS, Telegram Mini App SDK, Node.js, Vercel Serverless, Supabase, DeepSeek-V3, Groq Llama, YuKassa. Результат: продукт работает на 3 языках. AI пишет литературный текст уровня автора, выручка идёт через подписки.

Задача: запустить Telegram-бота, который генерирует стилизованные изображения пользователя, сохраняя узнаваемость лица в каждой генерации, и держит себестоимость под контролем. Что сделала: — Разработала мультимодальный input (фото, голос, текст) — Внедрила dual-API failover между двумя провайдерами для оптимизации стоимости — Спроектировала асинхронную очередь задач под burst-нагрузку — Подключила крипто-платежи Стек: Node.js, Telegram Bot SDK, Express, Supabase, image-gen API + fallback, STT. Результат: запустила в продакшен за 10 дней. Бот стабильно выдерживает пиковую нагрузку.