Портфолио и кейсы фрилансеров по vibe coding и разработке с ИИ

Торговый робот для MetaTrader 5 по стратегии price action. Сигнал: пересечение EMA 6 и EMA 18 по тренду (EMA 50 / SMA 200), затем пин-бар в пределах 10 свечей, проколовший EMA 6. Ордер Buy Stop / Sell Stop на экстремуме пин-бара, стоп-лосс за противоположным краем, тейк-профит 1,5R. Неисполненный ордер отменяется через одну свечу. Риск 1% от средств на сделку, лот рассчитывается автоматически. Все параметры настраиваются. Протестирован в тестере стратегий.

Торговый робот для золота (XAUUSD) в MetaTrader 5. Тренд определяется на M15 (EMA 50/200 и структура максимумов/минимумов), вход на M5: откат к EMA 20/50, отбойная свеча, подтверждающая свеча, фильтр RSI — минимум 3 подтверждения из 5. Вход по пробою подтверждающей свечи. Стоп-лосс по структуре с запасом ATR (или ATR/фиксированный), соотношение риск/прибыль на выбор 1:1–1:3, безубыток, трейлинг по ATR. Риск-менеджмент: риск в % или фиксированный лот, дневной лимит убытка, максимум сделок в день, стоп после серии убытков, фильтры спреда, новостей, сессии и всплесков волатильности, защита от проскальзывания и дублей. Без мартингейла и сетки. Панель со всей статистикой на графике.

Торговый робот для золота (XAUUSD) в MetaTrader 5. Тренд определяется на M15 (EMA 50/200 и структура максимумов/минимумов), вход на M5: откат к EMA 20/50, отбойная свеча, подтверждающая свеча, фильтр RSI — минимум 3 подтверждения из 5. Вход по пробою подтверждающей свечи. Стоп-лосс по структуре с запасом ATR (или ATR/фиксированный), соотношение риск/прибыль на выбор 1:1–1:3, безубыток, трейлинг по ATR. Риск-менеджмент: риск в % или фиксированный лот, дневной лимит убытка, максимум сделок в день, стоп после серии убытков, фильтры спреда, новостей, сессии и всплесков волатильности, защита от проскальзывания и дублей. Без мартингейла и сетки. Панель со всей статистикой на графике.

Mesh Paint - кастомная тулза для личного проекта, предназначена для Многослойной покраски больших объектов в Unity работает по принципу окрашивания Vertex Color и запись информации в UV сет Разрабатывался параллельно с C# многослойным материалом который поддерживает до 8 слоёв. Оптимизирован под URP рендер. назначение - поверхности с большими площадями.

Эко система для работы с растительностью на Unreal Engine. Epic Games выпустила новую систему растительности на костях Nanite Assemble, но процесс работы очень трудоёмкий. Я автоматизировал процесс импорта и настройки ассетов, написал систему ветра и анимации столкновений с различными источника, например с персонажем. Главная особенность в том что вся физика растений считается на GPU, с лучшим фпс. Замер производительности системы 0.5-0.12 мс

Комплексное ведение магазина «Хиты рукоделия» на маркетплейсах, сотрудничество более 2 лет. Результат: рост в 5,5 раза за год, прибыль плюс 11 млн ₽ за год. Ноябрь 2023: 2 385 088 ₽ в месяц, ноябрь 2024: 13 269 404 ₽ в месяц.

Сарафаны на Wildberries в пик летнего сезона (8 июня - конец июля 2026). Остаток 296 шт, 7 заказов в день, тестовая реклама показала CTR 2,24%. Диагностика: слабая карточка, а не реклама. Что сделано: новая летняя съёмка вместо интерьерной, инфографика (состав, ростовка), усиление рекламы. Результат: CTR 6,05%, стоимость корзины с 510,68 до 68,68 ₽, 323 заказа на 1 697 380 ₽, выкуп 29%.

Магазин головных уборов на Ozon, полный сезон (июль 2025 - март 2026). Задача: максимизировать прибыль и завершить сезон с нулевым остатком. Что сделано: юнит-экономика и P&L по артикулам, SEO карточек, анализ конкурентов, A/B-тест обложек (CTR вырос с 2,6% до 8,27%), управление по плану и факту, контроль рекламы и цен в пик, управляемая распродажа остатков. Результат: 8 448 219 ₽ прибыли за сезон, в пиковый месяц заказано на 24,6 млн ₽ (15 636 заказов).

Платформа для настройки ботов без кода. Что сделано: конструктор, в котором можно менять базу знаний бота, цены и стоп-темы без участия разработчика. Результат: 6 разделов настройки без кода, правка ответа бота не требует релиза. Стек: Next.js, PostgreSQL, Docker.

ИИ-аналитик для сервиса юнит-экономики маркетплейсов (МП Приборка). Что сделано: RAG-система на pgvector и Claude для анализа данных маркетплейсов. Результат: точность ответов 83%, нагрузка на поддержку снижена на 60%, SLA 99,5%, от пилота до запуска 4 недели. Стек: Claude API, pgvector, Langfuse, FastAPI.