Портфолио и кейсы фрилансеров по веб-программированию

Сайт-пространство для работы над собой. Здесь представлены материалы для чтения, цитатник, еженедельные инсайты. Сайт имеет и PWA приложение, уведомления о новых материалах, цитатах, сообщениях появляются у пользователей на моб. устройствах. Поскольку статьи довольно большие - реализована возможность продолжить чтение на другом устройстве, не заботясь о запоминании места где остановился ранее.

Информационный сайт для ДОСААФ, с описанием специальностей и возможностью записаться на понравившийся курс. У сайта есть админ панель, подключен MAX-бот.

Клиент - сеть e-commerce магазинов электроники. Цель: Автоматизировать сбор розничных цен и складских остатков конкурентов на 4 крупнейших торговых площадках, исключив ручной мониторинг менеджерами, и предоставить инструмент для гибкого управления собственной ценовой политикой. Задачи: Спроектировать отказоустойчивую систему регулярного парсинга более 150 000 товарных позиций в сутки с обходом защиты от ботов (Cloudflare, динамическая подгрузка контента, капчи). Создать веб-панель для маркетологов и аналитиков с отображением истории колебания цен, динамическими графиками и возможностью настройки триггеров на демпинг со стороны конкурентов. Реализовать экспорт отчетов и webhook-уведомления в Telegram-чат отдела продаж. Результат: Ручной сбор цен полностью упразднен: система в автоматическом режиме сканирует 150 000+ карточек за 40 минут с частотой запуска каждые 3 часа. Время ответа API дашборда при выборке истории за 6 месяцев составляет менее 80 мс. Сервис введен в ежедневную коммерческую эксплуатацию отделом ценообразования. За счет оперативной реакции на изменения цен конкурентов прибыль клиента с маржинальных категорий выросла на 18% в первый же месяц.

У одной идеи может быть несколько технических путей реализации. Discovery Tech помогает исследовать подходы до разработки, проверить гипотезы и выбрать решение с учётом задач, ограничений и развития продукта. Технический Discovery — это техническое исследование, в котором ДзенКод изучает требования, сравнивает варианты и формирует обоснованное решение. Определяем цели, функции, сценарии, компоненты системы, работу с данными и интеграциями. Сравниваем архитектуры и технологии с учётом нагрузки, безопасности и масштабирования, выявляем зависимости, узкие места и риски. Для проверки гипотезы создаём PoC или технический прототип. В результате вы получаете Technical Solution with Estimate: архитектурную концепцию, технологии, компоненты и интеграции, подход к данным и инфраструктуре, ограничения, декомпозицию, этапы, оценку ресурсов, сроков и бюджета. Услуга подходит, если: - способ реализации ещё не определён; - нужно выбрать из нескольких подходов; - продукт зависит от интеграций, API или данных; - требуется проверить реализуемость функции или гипотезы; - важны производительность, безопасность и масштабирование; - нужно определить структуру и этапы реализации; - требуется выявить ограничения и технические риски; - нужна база для планирования сроков и бюджета. ДзенКод исследует технический путь продукта до начала основной разработки. Мы проверяем варианты и гипотезы, выявляем ограничения и формируем решение, на которое можно опираться при дальнейшей реализации продукта.

Разработал агрегатор обновлений из RSS и Atom. Он приводит даты к UTC, удаляет дубли, фильтрует заголовки и сохраняет записи в SQLite. Поддерживает периодические проверки, историю изменений, журнал ошибок и экспорт CSV/JSON. Проверено на лентах релизов Python и Vite: получено 20 записей. Стек: Python, RSS / Atom, defusedxml, SQLite, CSV / JSON.

Разработал личного помощника для целей и задач. AI предлагает план, пользователь подтверждает сохранение шагов. Есть список задач, отметки выполнения, даты и часовые пояса. Напоминания записываются в очередь и восстанавливаются после перезапуска. Валидируется структура AI-ответа; данные пользователей разделены. Стек: Python, AI API, SQLite, zoneinfo, Docker.

Разработал AI-помощника для ответов на вопросы о компании. Бот находит релевантные статьи, передаёт их модели и сохраняет отдельный контекст каждого пользователя. Есть ссылки на использованные статьи, очистка истории и передача обращения оператору. При недоступности модели возвращается материал из базы знаний. Проверен реальный запрос к бесплатной модели через OpenRouter. Стек: Python, AI API, SQLite, Telegram Bot API, Docker.

Разработал Telegram-бота, который собирает структурированную заявку: имя, услугу, бюджет, срок и контакт. Встроены проверка полей, отмена и подтверждение перед отправкой. Заявки сохраняются в SQLite, менеджер получает уведомление и меняет статус. Повторный update_id не создаёт повторную заявку; исходящие сообщения проходят через очередь с повторными попытками. Стек: Python, Telegram Bot API, SQLite, httpx, Docker.