Портфолио и кейсы фрилансеров по интеграции сервисов по API

На вымышленных событиях показал, как проверяю путь заявки от формы сайта через API до CRM. Локальный анализатор сопоставляет ID заявки, попытки передачи, ответ системы и подтверждение записи. Это демонстрация метода, а не выполненный заказ клиента. Проверено 7 учебных заявок. Отчёт содержит 6 наблюдений по 6 заявкам: 3 высокого, 2 среднего и 1 низкого приоритета. Среди них повторный исходный сигнал, восстановившаяся передача после ограничения частоты, таймаут с неизвестным итогом, ошибка доступа, отсутствие подтверждения в пределах 15 минут и непереданное поле источника заявки. Главный вывод: после таймаута нельзя без проверки повторно отправлять заявку — сначала нужно найти её в CRM по ID, иначе возможен дубль. Для каждого наблюдения подготовлен следующий шаг: проверка записи и очереди, полномочий доступа, сопоставления полей или правила безопасного повтора. Подготовлены воспроизводимый учебный журнал, скрипт проверки, структурированный отчёт и краткий план действий. Реальный сайт, API и CRM не подключались; настоящие контакты и ключи доступа не использовались. По этому примеру нельзя судить о состоянии действующей интеграции или обещать рост числа заявок.

Демонстрационный локальный прототип на вымышленных заявках: показывает, как принять данные из формы, проверить их, сохранить в таблицу CSV и подготовить уведомление в очереди. Это не кейс внедрения у заказчика. Реализованы обязательные поля, ограничение длины, защита от повторной записи, журнал статусов и обработка ошибок доставки. При временном сбое повтор допустим; при таймауте, когда результат неизвестен, запись переводится на ручную проверку, чтобы не создавать дубли. Проверены 10 локальных сценариев: пять корректных заявок, повтор, два ошибочных входа, временный сбой с восстановлением и таймаут. Все 10 прошли. В качестве иллюстраций приложены схема процесса и сводка проверок. Граница результата: Telegram, Google Sheets и рабочая CRM не подключались; внешних вызовов не было. Реальные контакты клиентов не использованы.

Что сделал: полный цикл — рыночные данные, стратегия, выставление и сопровождение ордеров. Деньги и объёмы считаются точно (Decimal), время в UTC, у каждого ордера идентификатор, есть аварийная остановка и лимиты риска. Результат: стратегии проверяются на истории, торги идут на своём сервере.

«Маяк» — пилот Android-мессенджера. В приложении реализованы регистрация, профиль, чаты и сообщения. Мобильный клиент создан на Flutter/Dart, серверная часть — на Kotlin/Ktor с PostgreSQL и Redis. Моя роль — инициатор и владелец продукта: постановка требований, организация разработки и проверок на Android-устройствах, принятие релизных решений. Версия приложения ранее публиковалась в RuStore, но сейчас скрыта на время исправления проблем с контактами и звонками. Диагностические сборки проходят испытания и пока не выпущены пользователям.

Самостоятельный демонстрационный проект. AI-администратор консультирует по базе знаний, помогает выбрать услугу и провести посетителя к записи на доступный слот. Реализованы база знаний, системный промпт, распознавание намерения и данных записи, строгая проверка слота, локальное хранение, VK Long Poll и открытый веб-чат. Уведомление владельцу ещё не реализовано и не заявляется как готовая функция. Личный вклад: PRD, база знаний, диалоговый сценарий, backend, интеграции, безопасная конфигурация, тесты и публикация; Python, API, HTML, CSS, JavaScript, PHP-прокси.

Разработка и настройка автоматизации бизнес-процессов под задачи компании. Цель — убрать повторяющиеся ручные операции, связать используемые сервисы, сократить количество ошибок и освободить время сотрудников. Можно автоматизировать: • сбор и обработку данных; • Excel и Google Sheets; • отчёты и уведомления; • CRM и продажи; • заявки и обращения; • работу с маркетплейсами; • маркетинг и рекламу; • складские и операционные процессы; • документооборот и контроль задач. В одну систему можно объединить сайты, CRM, маркетплейсы, мессенджеры, соцсети, таблицы, базы данных, почту, формы и другие сервисы через API. При необходимости подключается AI: анализ данных, классификация обращений, обработка текстов и документов, формирование ответов и отчётов, поиск аномалий, рекомендации и AI-агенты. Для автоматизации могут использоваться n8n и другие инструменты в зависимости от задачи. Система может размещаться на облачном сервере, собственном сервере компании или работать по гибридной схеме. Работа начинается с анализа текущего процесса и поиска узких мест, после чего проектируется и настраивается новая логика работы. Результат — связанный бизнес-процесс, который работает системно и требует значительно меньше ручного участия.

Разработан инструмент для автоматической сверки данных из двух источников через API. Решение получает данные из разных систем, приводит их к единому формату, сопоставляет записи по заданным правилам и формирует понятный результат: совпадения, расхождения и записи, требующие дополнительной проверки. Реализовано: — получение данных из двух источников через API; — нормализация и подготовка данных; — автоматическое сопоставление записей; — выявление совпадений и расхождений; — формирование итогового результата для дальнейшей работы. Подходит для задач, где нужно регулярно сверять заказы, платежи, заявки, выгрузки и другие однотипные записи из разных систем.

Приложение для релаксации. Сайт для этого приложения

SaaS - платный сервис для обучения английскому языку - сайт приложение

ИИ сервис для faceswap (замена лиц на фотографиях), подключен к Телеграм боту который позволяет пользоваться только после подписки на определений список групп система администрировани