Портфолио и кейсы фрилансеров по vibe coding и разработке с ИИ

Разработала лендинг для нутрициолога и wellness-коуча с нуля в Cursor с использованием AI-ассистента. Что реализовано: — Главная страница с позиционированием и CTA — Раздел «Обо мне» с описанием подхода — Каталог услуг: клуб по подписке, консультация, персональное ведение — Блок «Как это работает» с пошаговой инструкцией — Раздел с преимуществами в карточках — FAQ с раскрывающимися вопросами — Интеграция с Telegram — Мультивалютные цены (₽ / € / сом) — Адаптивный дизайн, мягкая цветовая палитра Стек: Cursor (vibe coding), HTML/CSS/JS, адаптив под мобильные

Уникальный подарок подруге на девичник или на ДР — персональный печатный журнал в стиле глянца. Полностью посвящён девушке: её история, семья, подруги, стиль и воспоминания. Что входит: — Редакционная обложка с именем — Письмо от подруг и содержание — Раздел «30 лет блестящей жизни» с таймлайном — Разворот с мамой и личным текстом — Персональные страницы каждой подруги с фото и письмом — Детский фотоальбом — Задняя обложка с фото именинницы Финальный файл — PDF, готовый к печати в типографии

Ego-UniRAG - универсальная, настраиваемая RAG-система для создания персонального и прикладного контекста для моделей ИИ Ключевые особенности и дополнения: 1. Универсальность пайплайна: Архитектура проекта спроектирована как сквозной универсальный конвейер. Это позволяет быстро разворачивать RAG-системы под самые разные прикладные задачи с полным контролем над каждым этапом: от парсинга данных до генерации финального ответа. 2. Интеграция с ProxiAPI: Внедрена поддержка российского провайдера ProxiAPI. Это обеспечивает стабильный, быстрый и независимый доступ к зарубежным и локальным языковым моделям (LLM) без необходимости настройки сложных путей обхода и VPN. 3. Глубокий контроль контекста: Возможность тонкой настройки фильтрации, ранжирования документов и управления памятью (эго-контекстом) пользователя. 4. Терминальный интерфейс: В текущей версии используется консольный (терминальный) интерфейс для взаимодействия с пользователем. Обмен вопросами и ответами происходит непосредственно в командной строке.

Ваш RAG-бот "глючит" или дает нерелевантные ответы? Вы внедрили базу знаний, но не уверены в качестве ответов? Я предлагаю полноценный MVP для глубокого анализа качества вашего RAG-пайплайна: от поиска документов (Retrieval) до генерации финального ответа. В рамках проекта: Внедрение метрик RAGAS: Настрою автоматический расчет ключевых метрик: Context Precision/Recall: Насколько хорошо система находит нужные документы. Faithfulness: Насколько ответ соответствует найденным документам (проверка на "выдумки"). Answer Relevance: Насколько ответ полезен для пользователя. Настройка CI/CD (GitHub Actions): Ваш проект будет проверяться автоматически при каждом коммите. Интеграция с векторными базами: С ChromaDB (или другими) для локального хранения эмбеддингов. Поддержка Российских API: Настройка прокси и ключей для работы с любыми моделями, доступными в РФ Автоматизация и чистота кода: Полное покрытие тестами (как в примере: 9/9 тестов passed).

Телеграм_бот: Ego-Rag-Agent —это мультимодальный RAG-агент с поддержкой ProxyAPI. Агент отвечает на вопросы, используя информацию из внутренних документов компании. Проект в рамках изучения RAG архитектуры, API интеграций с зарубежными нейросетями через российских провайдеров

Проект в рамках изучения мультимодальных моделей нейросетей, API интеграций и создания телеграм-ботов

Работаю в формате AI-assisted development: быстро собираю прототипы, доработки и прикладные решения с помощью современных AI-инструментов, но отвечаю за конечный результат — запуск, проверку, исправление ошибок, упаковку и передачу клиенту. Подходит для задач, где важно быстрое движение и рабочий MVP.

AI-автоматизация обработки входящих заявок: система принимает обращения из сайта, форм, Telegram или почты, приводит их к единому формату, проверяет данные и передаёт результат в рабочие каналы. Задача: В бизнесе заявки часто приходят из разных источников и теряются между таблицами, мессенджерами и CRM. Нужно было спроектировать процесс, где каждое обращение фиксируется, получает статус, проверяется и передаётся ответственному человеку без ручного копирования. Что сделано: — описана логика обработки заявки от входа до результата; — настроена нормализация данных из разных каналов; — добавлена проверка обязательных полей и защита от дублей; — AI используется для структурирования текста заявки и определения сути обращения; — результат записывается в CRM или Google Sheets; — менеджер получает уведомление в Telegram/email; — добавлены статусы обработки, логирование и фолбэк при ошибках; — предусмотрена передача человеку для сложных или неполных заявок. Инструменты: LLM API, prompt engineering, n8n/Make, webhooks, API, Google Sheets, CRM, Telegram/email-уведомления. Результат: Получился управляемый процесс: заявка не теряется, менеджер видит контекст, система показывает статус обработки, а повторяющиеся действия выполняются автоматически. Ценность: — меньше ручного переноса данных; — меньше потерянных заявок; — быстрее реакция на обращение; — единый формат данных; — контроль статусов и ошибок.

AI-ассистент для сайта Syncore AI, который помогает посетителю быстро понять услуги, уточнить задачу и перейти к заявке или консультации. Задача: Нужно было сделать не просто чат-бота для ответов на вопросы, а управляемый лид-процесс: консультация по услугам, уточнение потребности, сбор контактов и передача обращения в рабочие каналы. Что сделано: — спроектирована логика AI-ассистента для сайта; — настроены сценарии консультации по услугам; — добавлены ограничения, чтобы ассистент не обещал лишнего и не уходил в нерелевантные темы; — реализован сбор контактных данных; — настроена передача лида в рабочие каналы; — предусмотрены статусы, логирование, обработка ошибок и фолбэк на человека. Инструменты: LLM API, prompt engineering, сайт-виджет, backend/API, Telegram/email-уведомления, логирование диалогов и заявок. Результат: Получился AI-ассистент как часть бизнес-процесса: посетитель получает первичную консультацию, бизнес — структурированную заявку, а менеджер — больше контекста перед контактом. Ценность: — меньше ручной обработки типовых вопросов; — быстрее первый контакт с посетителем; — меньше потерь заявок; — понятная передача сложных обращений человеку; — возможность дорабатывать сценарии без перестройки всего процесса.

Моя интернет радиостанция с музыкой которую создаю сам .