Портфолио и кейсы фрилансеров по разработке программ на заказ

Folder Organizer — настольное Windows-приложение на C# / .NET для анализа содержимого папок и автоматической сортировки файлов по категориям. Приложение сканирует выбранную папку, показывает статистику по типам файлов и позволяет организовать содержимое без ручной сортировки. Что реализовано: - выбор и анализ локальной папки; - подсчёт общего количества файлов; - определение изображений, документов, видео и других типов; - просмотр списка найденных файлов; - фильтрация результатов по категориям; - автоматическая сортировка файлов; - работа с файловой системой Windows; - асинхронная обработка без зависания интерфейса; - MVVM и разделение логики приложения; - локальная работа без облачных сервисов. Технологии: C#, .NET 8, WPF, MVVM, async/await, файловая автоматизация, xUnit, Git. Готовая версия Windows x64: https://github.com/ITaEE/folder-organizer-wpf/releases/tag/v1.0.0

CERVAYNE — настольный редактор изображений для Windows, разработанный на C# / .NET и WPF. В проекте реализованы работа с изображениями и графическими объектами, импорт и экспорт файлов, создание фигур и блок-схем, перемещение и выравнивание объектов, сетка и привязка, шаблоны проектов, сохранение и открытие проектов. Приложение работает локально, без обязательного подключения к интернету. При разработке основное внимание уделял архитектуре приложения, интерфейсу, обработке графики и удобству работы с объектами. Технологии: C#, .NET 8, WPF, SkiaSharp, Git. Проект находится в активной разработке и используется как пример моего опыта создания Windows-приложений с нуля.

Автоматизация и продление Google Таблицы с помощью Google Apps Script. Разработан скрипт, который автоматически расширяет таблицу и добавляет новые строки по заданной логике, избавляя от необходимости вручную копировать формулы, форматирование и структуру данных. Что было реализовано: - автоматическое продление таблицы при добавлении новых данных; - перенос необходимых формул и логики обработки данных; - сохранение структуры и форматирования; - автоматизация рутинных действий; - корректная работа с большими объёмами данных; - снижение количества ручных операций и риска ошибок. В результате Google Таблица стала автоматически поддерживать актуальную структуру без постоянного ручного вмешательства. Инструменты: Google Sheets, Google Apps Script.

Система учёта клиентов и сделок в Excel / Google Таблицах Разработал удобную систему для ведения клиентской базы, контроля сделок и отслеживания оплат. Что реализовано: • единая база клиентов с контактными данными; • учёт источников заявок и ответственных менеджеров; • статусы клиентов и сделок; • учёт суммы сделки и фактических оплат; • автоматический расчёт задолженности; • фильтрация и быстрый поиск по клиентам; • автоматический отчёт по продажам; • сводная информация по менеджерам; • визуальные диаграммы и основные показатели. Система позволяет отказаться от ручного ведения нескольких таблиц и получать актуальную информацию по клиентам, продажам и оплатам в одном месте. Инструменты: Microsoft Excel, Google Таблицы, формулы, автоматизация расчётов, отчётность, визуализация данных.

- Настройка бэкапа, - настройка Linux и Windows, - деплой через Docker, - настройка веб-серверов и баз данных, - Установка и настройка хостингов, - Поддержка и консультирование по работе с сервисами Yandex Cloud / Timeweb Cloud.

Разработан Python-инструмент для автоматизации рутинной работы с данными: загрузки информации из файлов и внешних источников, обработки, формирования отчётов и запуска задач по расписанию. Система позволяет сократить количество ручных операций и уменьшить вероятность ошибок при регулярной обработке больших объёмов информации. Реализовано: - импорт данных из Excel, CSV, PDF и баз данных; - очистка, преобразование и объединение данных; - автоматическое формирование отчётов; - работа с внешними API; - отправка уведомлений; - запуск задач по расписанию; - обработка ошибок и логирование; - настройка под различные бизнес-процессы; - экспорт результатов в удобные форматы; - возможность дальнейшего расширения функционала. Решение может использоваться для подготовки отчётности, обработки выгрузок, синхронизации данных между сервисами, регулярных расчётов и других повторяющихся операций. Технологии: Python, Pandas, OpenPyXL, Requests, SQLite/PostgreSQL, REST API, Linux, Git. Что выполнялось: разработка логики автоматизации, обработка файлов и данных, интеграция API, настройка сценариев выполнения, логирования и формирования результатов. Результат: рабочий инструмент, который заменяет повторяющиеся ручные действия и ускоряет обработку данных.

Разработан Telegram-бот для автоматизации учёта товаров и работы с данными прямо из Telegram. Бот позволяет добавлять, редактировать и удалять позиции, выполнять поиск, просматривать остатки и статистику, получать уведомления и управлять данными без отдельного приложения. Реализовано: - удобное меню и система команд; - добавление, редактирование и удаление товаров; - поиск и фильтрация данных; - хранение информации в базе данных; - статистика и отчётность; - уведомления о событиях; - разграничение прав пользователей; - интеграция с внешними API; - обработка ошибок и логирование; - возможность дальнейшего расширения функционала. Архитектура позволяет адаптировать решение под складской учёт, заявки, внутренние сервисы компании, CRM-процессы и другие задачи автоматизации. Технологии: Python, Telegram Bot API, Aiogram, SQLite/PostgreSQL, REST API, Webhooks, Linux, Git. Что выполнялось: проектирование логики бота, разработка команд и сценариев взаимодействия, работа с базой данных, API-интеграции, настройка уведомлений и обработка пользовательских действий.

Разработана система управления и автоматизации с центральным сервером, веб-интерфейсом и обменом данными между отдельными модулями. Проект построен на Java / Spring Boot. Для взаимодействия компонентов используется MQTT, для управления и интеграций — REST API. В системе реализованы: - централизованное управление подключёнными модулями; - веб-интерфейс оператора; - выполнение автоматических сценариев и последовательностей действий; - обмен командами и состояниями через MQTT; - REST API; - мониторинг состояния системы; - журналирование событий и ошибок; - управление оборудованием в реальном времени; - сохранение и загрузка пользовательских сценариев; - обработка ошибок связи и контроль доступности модулей. Архитектура проекта разделяет центральную логику, пользовательский интерфейс и исполнительные модули, благодаря чему систему можно расширять и подключать новые компоненты без переработки основной части приложения. Технологии: Java, Spring Boot, REST API, MQTT, Vaadin, Linux. Что выполнялось: проектирование архитектуры, backend-разработка, разработка интерфейса, протоколов взаимодействия, системы сценариев, логирования и интеграции компонентов.

Клиент обратился к нам с задачей перенести большой товарный каталог с маркетплейса на собственный сайт WordPress + WooCommerce. В ассортименте было около 5000 позиций, но простая загрузка выгрузки с WB не решала главную проблему: категории маркетплейса часто не совпадают с реальными поисковыми запросами покупателей, а значит сайт рисковал получить слабую SEO-структуру и потерять органический трафик. Мы разработали Python-пайплайн, который превращает маркетплейсный каталог в полноценный SEO-каталог для сайта. На первом этапе система очищает и нормализует выгрузку: убирает дубли, приводит цены и описания к единому формату, сохраняет SKU и создаёт технические хэши для будущих обновлений. Затем мы подключили Wordstat API и собрали релевантные поисковые запросы для товарных направлений клиента. На основе этих данных сформировали SEO-категории, ориентированные не на внутреннюю структуру маркетплейса, а на поисковые запросы. После этого каталог был автоматически кластеризован по новым категориям. Для спорных случаев использовалась гибридная логика: правила, смысловое сравнение и OpenAI API. Далее система сгенерировала для товаров более разнообразные названия, краткие описания, SEO-описания, метаданные и теги для WooCommerce. В результате клиент получил готовый файл для импорта на сайт, сэкономил большое количество ручной работы и получил каталог, изначально подготовленный под SEO-продвижение. Дополнительно мы сохранили весь пайплайн для будущего добавления и изменения товаров.

Набор сценариев в n8n: интеграции между сервисами, обработка ошибок и формирование отчётности без ручной сборки. На иллюстрации показаны связанные цепочки действий и ветвления логики. Такой формат позволяет видеть путь данных и разбирать работу отдельных этапов процесса. Это пример из портфолио INTEGRASD. Дополнительные схемы опубликованы на сайте в разделе «Процессы и автоматизации в n8n».