Примеры работ и кейсы по направлению «Автоматизация бизнеса»

Самостоятельный технический проект, июль 2026. Разработал набор инструментов для AI-автоматизации и обработки данных: ruagent-compat (контракты tool-calling, JSON Schema, permission gate, 48 тестов и Windows/Linux CI), ru-agent-eval-kit (22 сценария надёжности × 3 повтора, raw traces, JUnit/JSON/Markdown) и price-intelligence-demo (CSV/XLSX-нормализация, matching, confidence, очередь ручной проверки, audit trail, 7 тестов и CI). Подготовил изменения для GigaChat SDK, Giga Agent и Yandex AI Studio SDK; публичные PR находятся на review. Решения покрывают API-контракты, обработку ошибок, воспроизводимые проверки и контролируемую автоматизацию данных. Демонстрационные входные данные синтетические; код, тесты, трассы и результаты воспроизводятся из публичных репозиториев. Готов сделать оплачиваемый пилот: зафиксировать вход и критерии, собрать baseline, реализовать минимальный срез с тестами и передать код, трассы и ограничения.

Freelance Radar — AI-система мониторинга и оценки фриланс-задач Разработал систему для автоматизации поиска и первичной оценки заказов на фриланс-биржах. Она собирает задачи, приводит данные к единому формату и с помощью AI оценивает каждую заявку по пяти критериям: соответствие моим навыкам, экономика, ясность ТЗ, риски и потенциал автоматизации. Результаты выводятся в Telegram в виде удобных карточек. Для каждой задачи отображаются оценки и краткое обоснование, после чего можно принять решение: взять в работу, уточнить детали или отказаться. Также предусмотрена подготовка черновика отклика и история обработки задач. Моя работа: концепция продукта, логика оценки, архитектура, сценарии, интерфейс карточек и реализация системы. Стек: Python, Telegram Bot API, LLM, API/RSS-интеграции, PostgreSQL. Результат: вместо ручного просмотра десятков объявлений формируется приоритетный список подходящих задач с аргументированной AI-оценкой. Теги: Freelance Radar, мониторинг фриланс-задач, поиск заказов, AI-оценка, оценка задач, автоматизация фриланса, Telegram-бот, Python, LLM, аналитика, ранжирование, сбор данных, обработка данных, автоматизация процессов, подготовка откликов

Персональный AI-ассистент с Telegram-интерфейсом, инструментами и автоматизацией рабочих задач. Задача — создать единую точку управления личными проектами и повторяющимися рабочими процессами через диалоговый интерфейс. Ассистент принимает запросы в Telegram, определяет нужный сценарий, использует подключённые инструменты и возвращает структурированный результат. В систему можно добавлять новые действия: поиск и анализ информации, подготовку документов, работу с данными, запуск скриптов и контроль проектов. Моя роль: архитектура, настройка AI-логики, разработка инструментов, Telegram-интерфейс и развёртывание. Стек: Python, Telegram Bot API, LLM, API-интеграции, Linux, автоматизация. Результат — расширяемая платформа персонального ассистента, а не одноразовый чат-бот. Теги: `AI-ассистент, Telegram-бот, Python, LLM, API, автоматизация`

Проектирование современного SaaS-интерфейса и адаптивных экранов в Figma. Задача — превратить набор референсов и требований в целостный интерфейс цифрового продукта с понятной структурой и повторно используемыми компонентами. Я проработал информационную архитектуру, основные пользовательские сценарии, визуальную систему, адаптивные состояния и компоненты. Макет подготовлен так, чтобы его можно было передать разработчику и расширять без визуального расхождения между экранами. Моя роль: анализ требований, UX-структура, UI-дизайн, компоненты и подготовка к передаче в разработку. Инструменты: Figma, Auto Layout, компоненты, варианты, прототипирование. Результат — структурированный дизайн-проект, пригодный для дальнейшей разработки и масштабирования. Теги: `Figma, UI/UX, SaaS, прототипирование, дизайн-система, адаптивный дизайн`

Telegram Mini App для продажи цифровой услуги: личный кабинет, подписки, платежи и автоматическая активация. Задача — перенести пользовательский сценарий цифрового сервиса из длинной цепочки команд Telegram-бота в удобный Mini App. В приложении реализованы просмотр статуса, выбор тарифа, оплата, активация и управление услугой. Backend синхронизирует данные пользователя, платежи и состояние подписки. Бот используется для уведомлений и быстрых действий. Моя роль: продуктовая логика, архитектура, интеграция Telegram, backend, платежный сценарий и автоматизация выдачи доступа. Стек: Python, Telegram Bot API, Telegram Mini Apps, API платежей, SQLite/PostgreSQL, Linux. Результат — готовый пользовательский сценарий внутри Telegram, который можно адаптировать под подписки, клубы, обучение и другие цифровые услуги. Теги: `Telegram Mini App, Telegram-бот, Python, платежи, подписки, API`

Автоматический конвейер сбора, обработки, проверки и публикации новостей с использованием AI. Задача — автоматизировать путь новости от источника до готовой публикации: получить материалы, убрать дубли, оценить релевантность, перевести и отредактировать текст, подобрать медиа и подготовить публикацию. Я собрал конвейер на Python и PostgreSQL с отдельными этапами обработки. Источники поступают в общую очередь, проходят нормализацию и дедупликацию, затем AI-модуль формирует редакционную версию. Состояние каждой публикации хранится в базе, а готовые материалы передаются в Telegram. Моя роль: архитектура, разработка пайплайна, схема данных, AI-обработка, интеграции и эксплуатация. Стек: Python, PostgreSQL, Telegram Bot API, LLM, RSS/API, cron, Linux. Результат — управляемый автоматический процесс с очередью, статусами, историей обработки и возможностью ручной проверки перед публикацией. Теги: `Python, AI, парсинг, PostgreSQL, Telegram, автоматизация контента`

Мультиагентная система для автоматизации исследований, анализа информации и рабочих процессов. Задача — объединить исследовательские и операционные сценарии в одной системе, где несколько специализированных AI-агентов могут выполнять части общей задачи, использовать внешние инструменты и сохранять проверяемый результат. Я разработал архитектуру мультиагентного взаимодействия, роли агентов, маршрутизацию задач, подключение инструментов, хранение состояния и Telegram-интерфейс. Система получает запрос, разбивает его на этапы, распределяет работу между агентами, собирает результаты и формирует итоговый материал. Моя роль: постановка задачи, архитектура, разработка, интеграции, развёртывание и тестирование. Стек: Python, Telegram Bot API, PostgreSQL, LLM, API-интеграции, Linux, Docker. Результат — рабочая система, которую можно адаптировать под исследования, мониторинг, подготовку контента, внутреннюю базу знаний или другой многоэтапный процесс. Теги: `AI-агенты, Python, Telegram, PostgreSQL, автоматизация, мультиагентные системы`

Прототип автоматизации для продавца на маркетплейсах: система получает данные из кабинета/API, собирает понятный отчёт, считает ключевые показатели и отправляет результат в таблицу или Telegram. Проблема: отчёты приходится выгружать и сводить вручную. Решение: регулярный сценарий сбора данных, расчётов и уведомлений по заданному расписанию. Что показано: источник данных, обработка, таблица, уведомление, контроль ошибок. Реальные метрики и интеграции настраиваются под кабинет продавца, доступные API и нужную структуру отчёта.

Прототип Telegram Mini App для сервисного бизнеса: клиент выбирает услугу, видит свободные слоты, оставляет заявку и может получить первичную консультацию от AI-ассистента. Проблема: заявки приходят в разные чаты, запись ведётся вручную, клиенту сложно быстро выбрать услугу. Решение: мини-приложение внутри Telegram с услугами, формой записи, уведомлением менеджеру и AI-подсказками. Что показано: экран услуг, сценарий записи, карточка заявки, уведомление команды. Подходит для салонов, барбершопов, клиник, студий, экспертов и локальных услуг.

Прототип ассистента для онлайн-школы: отвечает на частые вопросы учеников по материалам курса, помогает найти урок, собирает обратную связь и передаёт сложные вопросы куратору. Проблема: кураторы тратят время на повторяющиеся вопросы, а ученики ждут ответа. Решение: AI-ассистент с базой знаний курса, понятными ограничениями и передачей человеку. Что показано: база материалов, диалог, источники ответа, эскалация, карточка обращения для куратора. В реальном проекте подключаются уроки, инструкции, Notion/Google Docs/LMS, Telegram или личный кабинет.