Примеры работ и кейсы по направлению «Боты с AI»

Assistant Flow — ИИ-ассистент с базой знаний Система позволяет загружать документацию, инструкции и внутренние материалы компании, после чего ИИ-ассистент отвечает на вопросы пользователей на основе базы знаний. Система может использоваться для: • внутренней базы знаний компании; • поддержки сотрудников; • FAQ-ассистентов; • автоматизации ответов на типовые вопросы. Основной функционал проекта: • поиск информации по документам компании; • генерация ответов на основе базы знаний; • загрузка и обработка документов; • работа с ИИ-моделями OpenAI; • контроль качества ответов; • административная панель для управления системой. Проект разрабатывался как учебно-практическая ИИ-платформа с акцентом на стабильность работы и удобство использования.

Опишите задачу — разберём, что в вашем бизнесе можно отдать боту или AI. Работаю с: TG · WA · MAX · n8n · AmoCRM · Bitrix24 · Парсеры · Лендинги ✈️ @NikitaAleks66

Настраиваю ботов для Telegram, WhatsApp и MAX — принимают заявки, отвечают клиентам и собирают контакты в любое время суток. Для кого: малый бизнес, магазины, услуги, селлеры. Клиент пишет в 3 ночи — бот отвечает, заявка утром у вас. Демо за 1 час — бесплатно. Старт сегодня. ✈️ @NikitaAleks66

Закрытый B2B-проект — финансовая автоматизация для группы компаний (NDA, без названия и бизнес-данных). В проде с апреля 2025 на двух доменах. Сбор транзакций из нескольких внешних провайдеров (счета, эквайринг, криптокошельки), классификация операций, ежедневная сверка через мессенджер, дашборды бизнес-метрик. Агентная часть: классификатор с самообучением (генерация правил из диалога), голосовой агент на Claude Opus (STT → reasoning → tools → TTS), межагентный tool-протокол, дашборд наблюдаемости агентов. Мультипровайдер LLM: Claude + YandexGPT. Стек: Python 3.12, aiogram, asyncpg, APScheduler, aiohttp, FastAPI, PostgreSQL, Docker Compose, nginx, Let's Encrypt.

Внутренний продукт Cipher Workshop — автоматическая воронка входящих B2B-заявок поверх AI-агентов. Пайплайн на базе Claude API/CLI: парсинг 5 платформ (Telegram + биржи через Playwright) → классификация по ICP и стоп-словам → LLM-оценка заявки с вердиктом, аргументами и черновиком отклика. Хранение JSONL, локальный веб-просмотр, ежечасный запуск через cron (GitHub Actions). Стек: Python, Telethon, Playwright, Claude Opus/Sonnet (API + CLI), GitHub Actions. Демонстрирует оркестрацию AI-агентов в продакшен-пайплайне: постановка задачи агенту, структурированный вывод, идемпотентность, проверка результата перед записью.

Описание: Мониторинг разнородного парка ASIC-майнеров для промышленного оператора (NDA — без названия и адресов площадок). В проде. Задача: единый real-time мониторинг парка (разные вендоры, прошивки, протоколы) без собственного backend и без ручного захода на каждую машину. Решение: автономный агент в Docker на ПК площадки. Опрос по LAN каждые 10 сек, дисковый буфер на 72 ч на случай потери связи, батч-отправка метрик в Grafana Cloud через Prometheus remote_write. Дашборды парка/площадки/аппарата, алерты на отказы, CLI-команды технику. Стек: async Python 3.12, aiohttp, pydantic v2, typer, structlog, prometheus-client, protobuf + snappy, Docker, Grafana Cloud. 48 тестов. Как построено: разработка через оркестрацию AI-агентов (Claude Code, Codex) — design-battles на критичных решениях, самообучающийся каталог ошибок, цикл brief → план → тесты → деплой, code review генерируемого кода до выкатки на живую площадку.

AI-система для анализа видео с компьютерным зрением и multimodal-обработкой. На входе длинное видео, на выходе — структурированная выжимка с таймкодами и анализом визуального контента. Автономный пайплайн. Эволюция решения Первая версия — через OpenAI API: Whisper + GPT-4 Vision. Стоимость ~$1 за 30-минутное видео. Вторая (текущая): гибрид с переносом тяжёлой части локально. — Транскрипция: faster-whisper локально (small/medium/large-v3, CPU + int8). Точность ~95%, 99 языков. — Извлечение кадров: ffmpeg, 1 кадр в 10 секунд, авто-именование по таймкодам. — Multimodal-анализ и выжимка: любая LLM с vision (Claude, GPT, Gemini, DeepSeek — есть бесплатные) по кастомному промту под нишу клиента. Запуск: закидываешь видео в папку → жмёшь .bat → получаешь выжимку. Бизнес-выгода — Стоимость обработки: с ~$1 за видео до нуля (в рамках уже имеющихся AI-подписок). — Время сотрудника: вместо часа просмотра — готовый артефакт с выводами под задачу. Пример: часовая планёрка → список принятых решений с ответственными, дедлайнами и таймкодами. Сотрудник не открывает видео ни на секунду. — Приватность: транскрипция и кадры обрабатываются локально. Применение: планёрки и демо, юристы и консалтинг, учебные центры, аналитика контента конкурентов, саммари для соцсетей. Отличия от Otter.ai / Fireflies: анализ визуального контента (не только речь), приватность сырых данных, кастомная структура выжимки под нишу.

Проектирую таблицы, SQL-запросы, витрины данных и BI-дашборды для контроля процессов: документы, заявки, сотрудники, звонки, качество обработки, статусы, ошибки, сроки и ключевые показатели. Я работаю не только как AI-разработчик, но и как SQL/BI-аналитик: умею превратить поток данных в понятную управленческую картину. Что делаю: - проектирую структуру таблиц и связей; - пишу SQL-запросы для аналитики; - готовлю витрины данных; - строю дашборды по статусам, срокам, качеству и ошибкам; - добавляю фильтры, детализацию и карточки объектов; - связываю дашборд с AI-обработкой и бизнес-процессом. Примеры метрик: - количество обработанных файлов/звонков/заявок; - ошибки распознавания или проверки; - точность извлечения данных; - статусы обработки; - динамика по менеджерам/сотрудникам/отделам; - сроки и узкие места процесса. Техническая часть: SQL, ClickHouse, PostgreSQL, BI, dashboard, data marts, automation tables, process analytics. Что получает заказчик: - не просто таблицу, а рабочий инструмент контроля; - понятные статусы и фильтры; - основу для регулярной аналитики и автоматических отчетов; - возможность связать BI с AI, ботом или web-интерфейсом.

Разрабатываю AI-ассистентов, которые отвечают по документам, регламентам, инструкциям, базам знаний и внутренним данным компании. Ассистент ищет релевантные фрагменты, учитывает историю диалога и выдает ответ на основе источников. Такой ассистент подходит для поддержки сотрудников, внутреннего helpdesk, юридических/технических инструкций, регламентов, обучения, клиентских консультаций и анализа корпоративных документов. Что входит: - загрузка документов, инструкций или базы знаний; - разбиение текста на чанки; - подготовка структуры для поиска; - классификация запроса пользователя; - поиск релевантных фрагментов; - генерация ответа с учетом контекста; - сохранение истории диалога; - интерфейс в Telegram, web-панели или внутреннем продукте; - дашборд/таблицы для анализа запросов (по необходимости). Техническая часть: RAG, embeddings, LLM, vector search, chunking, SQL/BI, Telegram/Web UI, Python/JS, LangChain или аналогичные подходы. Что получает заказчик: - AI-консультанта по своим документам; - снижение нагрузки на сотрудников поддержки; - быстрый поиск ответов в большом объеме документов; - возможность развивать ассистента в полноценного AI-агента.