Работы фрилансеров в категории AI — искусственный интеллект

Клиент проводил регулярные мероприятия и вёл учёт участников вручную. Требовалась платформа с публичными страницами регистрации, административным интерфейсом с разграничением прав, аналитикой источников трафика, экспортом данных и API для интеграции с внешними сервисами. Акцент на GDPR-совместимом хранении согласий. Реализовал модульную платформу: FastAPI-бэкенд с PostgreSQL, публичные формы регистрации с валидацией и UTM-трекингом, React SPA для администратора с фильтрацией и поиском, RBAC с тремя ролями, хранение согласий в append-only таблице с временными метками, публичное API на чтение для агрегированной статистики, XLSX-выгрузка.

Клиент — производитель оборудования. Текущий процесс: сотрудники отдела вручную разбирают конструкторскую документацию, подбирают аналоги и ищут актуальные цены. Требовалась система автоматизации: загрузка РКД, извлечение позиций, подбор аналогов, парсинг цен у поставщиков, формирование спецификации на выходе. Спроектировал пятислойную архитектуру: ингест документов через Azure Document Intelligence, LLM-извлечение позиций через Claude API, RAG-поиск аналогов по базе оборудования, парсер прайс-листов поставщиков, генератор выходной спецификации в XLSX.

Концептуальная рекламная серия для зажигалки из метеорита. Портфолио-проект. Задача — построить вокруг реального предмета цельную визуальную кампанию и раскрыть его главную особенность: материал метеоритного происхождения. В серии разработаны визуальная концепция, предметные сцены, макро фактуры, кадры с использованием продукта и финальный рекламный макет с типографикой. Особое внимание уделено сохранению характера предмета, материалам, свету и единой стилистике всей серии. Работа включает AI-generation, art direction, подбор и развитие визуальной концепции, работу с композицией и светом, Photoshop / финальную обработку.

Требовалась система из трёх AI-агентов: юридический ассистент для работы с договорами и поиска по арбитражным базам, офис-менеджер для обработки входящих задач и коммуникаций, наставник для сотрудников с доступом к базе знаний. Спроектировал общую инфраструктуру: векторное хранилище ChromaDB, слой tool calling для каждого агента, RAG-пайплайн для базы знаний, систему маршрутизации запросов между агентами. Реализовал три агента с изолированными промпт-архитектурами и общим контекстным хранилищем. Вошёл через Discovery для разграничения scope трёх модулей и исключения необоснованных юридических гарантий из контракта.

Требовался AI-ассистент: управление контактами через команды на естественном языке, персонализированные рассылки через email, база знаний с FAQ и эскалацией, автоматический мониторинг статусов публикаций. Реализовал Telegram-бот на aiogram 3 как интерфейс оператора, Claude API как ядро обработки команд на естественном языке с tool calling для операций с Google Sheets API. Email-рассылки через SendGrid (Telegram-бот не может инициировать сообщения неначавшим чат). Планировщик мониторинга через APScheduler. PostgreSQL для хранения истории и статусов.

AI-агент разбирает входящие сам: категория, срочность, черновик ответа Боль. Сотрудник разбирает входящие 2-3 часа в день, срочные жалобы ждут в общей куче. Решение. Клиент пишет в свободной форме, агент за секунды определяет категорию (цена / статус заказа / жалоба / возврат / другое), срочность и готовит черновик ответа. Жалобы и вопросы про деньги помечает «нужен человек» - их оператор видит первыми. Итог. 15-20 минут на проверку готовых черновиков вместо 2-3 часов разбора; отправляет всегда человек. Похожая задача - пишите. Разбор входящих из вашего канала: почта, формы, мессенджеры.

Сделала сервис, где вся переписка с клиентами живёт в одном окне Боль. Клиенты пишут в Telegram, MAX, на Авито, на почту - менеджер скачет по вкладкам, диалоги теряются, никто не знает, кому не ответили. Решение. DeskHub - работающий веб-сервис: все каналы сведены в одну ленту диалогов, менеджер отвечает из одной вкладки, переписка привязывается к сделкам в Битрикс24. Спроектировал и довёл до продакшена: интеграции с API мессенджеров и площадок, единая лента, роли, веб-интерфейс. Итог. Живой продукт в продакшене. Ни один диалог не теряется - всё входящее в одном списке, с историей и привязкой к CRM. Ссылку на сайт добавлю, когда появится публичная страница с описанием (сейчас там только вход для пользователей). Похожая задача - пишите. Подключу единое окно под ваши каналы, соберу интеграцию мессенджеров с вашей CRM или похожий сервис под задачу.

Запись в двух мессенджерах: одна база, слот не забронировать дважды Боль. Записи ведут в переписке, слоты путаются, а второй мессенджер - обычно второй подрядчик и вторая база. Решение. Два входа на общей логике: Telegram (aiogram 3) и MAX (Bot API) поверх одного SQLite. Выбор услуги, даты и свободного слота, отмена, FAQ. Итог. Запись из MAX видна вместе с записями из Telegram, занятый слот исчезает в обоих. Похожая задача - пишите. Бот записи или заявок, сразу под Telegram и MAX.

Демонстрационное решение / концепция услуги STANRUS AI, не описание выполненного коммерческого заказа. Аудит начинается с бизнес-процессов: выявляются повторяющиеся ручные операции, узкие места, доступные данные и ограничения. Возможности AI оцениваются по потенциальному эффекту, сложности, рискам и готовности данных. Результат концепции — приоритетная карта AI-возможностей, кандидаты для пилота или MVP, предварительная архитектура, критерии успеха и план следующих шагов. Цель — выбирать только те сценарии, где эффект можно измерить.

Демонстрационное решение / концепция STANRUS AI, не коммерческий проект для реального заказчика. Ассистент получает обращения с сайта или из мессенджера, извлекает ключевые данные, определяет тему и приоритет, приводит информацию к единому формату и передаёт её в CRM или ответственному сотруднику. Решение может обрабатывать текст, документы, изображения и голосовые сообщения. Логика маршрутизации, обязательные поля, интеграции через API/webhook и сценарии участия человека настраиваются под процесс компании.