Начинаю с задачи
Разбираю процесс, ограничения и цену ошибки. AI появляется там, где действительно усиливает человека.
I build AI systems
that do the work.
Проектирую и запускаю AI‑продукты: от локальных мультимодальных инструментов до автономных контент‑систем и production‑инфраструктуры.
HUMANAGENTPRODUCTION
01
От идеи
до production
02
AI + продукт
+ инфраструктура
03
Human-in-the-loop
по умолчанию
04
Наблюдаемость
и безопасный rollback
01 / Multi-product AI platformPUBLIC ARCHITECTUREFarfello Platform
＋Production‑платформа с единым Next.js host и двумя build-time профилями: общие mail‑контракты, safety-first AI‑классификация и независимые релизы.
- Next.js
- TypeScript
- PostgreSQL
- Prisma
- LLM pipelines
Farfello Platform
＋Production‑платформа с единым Next.js host и двумя build-time профилями: общие mail‑контракты, safety-first AI‑классификация и независимые релизы.
- Next.js
- TypeScript
- PostgreSQL
- Prisma
- LLM pipelines
Контекст
Повторно использовать UI, доменные контракты и AI‑компоненты, не объединяя базы, credentials, runtime и failure domains двух продуктов.
Решение
Статическая привязка профиля, изолированные runtime‑деревья, durable processing/outbox и immutable profile-scoped releases с candidate health‑check.
Результат
Открыть репозиторий ↗Общий инженерный фундамент без связанного деплоя: каждый продукт собирается, проверяется, активируется и откатывается отдельно.
02 / Hybrid OCR / computer visionPUBLIC SHOWCASEKIZ Vision Extractor
＋Local-first система извлекает GTIN, КИЗ и характеристики товара из фотографий этикеток, отправляя в Gemini только сложные случаи.
- Python
- PaddleOCR ONNX
- OpenCV
- Gemini
- FastAPI
KIZ Vision Extractor
＋Local-first система извлекает GTIN, КИЗ и характеристики товара из фотографий этикеток, отправляя в Gemini только сложные случаи.
- Python
- PaddleOCR ONNX
- OpenCV
- Gemini
- FastAPI
Контекст
Стабильно читать DataMatrix и мелкий текст на повёрнутых, размытых и неоднородных фотографиях без дорогой облачной обработки каждого кадра.
Решение
PaddleOCR через ONNX, авторотация, layout-aware parser, GS1-декодирование, условный Gemini fallback и majority consensus по общему GTIN.
Результат
Открыть репозиторий ↗Практический document-AI конвейер превращает папку фотографий в проверенную Excel-выгрузку для учётного процесса.
03 / Unified Windows AI workspacePRIVATE CASE STUDYWeChat AI Hub
＋Единое Windows‑приложение объединяет официальный Weixin и AI‑панель: зеркалирует активный чат, переводит сообщения и готовит проверяемые черновики ответов.
- .NET 10
- WebView2
- Python
- Node.js
- PostgreSQL
WeChat AI Hub
＋Единое Windows‑приложение объединяет официальный Weixin и AI‑панель: зеркалирует активный чат, переводит сообщения и готовит проверяемые черновики ответов.
- .NET 10
- WebView2
- Python
- Node.js
- PostgreSQL
Контекст
Собрать мессенджер и AI‑ассистента в одно рабочее место, не вмешиваясь в процесс Weixin и сохраняя приватность, надёжность доставки и контроль над отправкой.
Решение
WebView2‑workspace, read-only DB/WAL reader, SQLite outbox и WSS с ack; per-chat черновики, guarded UI Automation без Enter, observed receipt и персональные device‑токены.
Результат
AI‑панель следует за активным чатом, синхронизирует контекст и ускоряет ответ, а вставка и фактическая отправка остаются проверяемыми действиями пользователя.
Исходный код приватный · детали по запросу
04 / Autonomous content operationsPUBLIC SHOWCASEGriffinAI
＋Production‑система генерирует, планирует и распространяет контент между VK, Telegram и Instagram; публичный showcase раскрывает её orchestration core.
- Python
- aiogram
- Playwright
- LLM agents
- systemd
GriffinAI
＋Production‑система генерирует, планирует и распространяет контент между VK, Telegram и Instagram; публичный showcase раскрывает её orchestration core.
- Python
- aiogram
- Playwright
- LLM agents
- systemd
Контекст
Автоматизировать контент‑цикл с большими медиафайлами и нестабильными внешними API, сохранив наблюдаемость и ручной контроль.
Решение
LLM‑агенты, approval boundary, планировщик, локальный Telegram Bot API, tracing и guarded deployment с backup, health‑check и rollback.
Результат
Открыть репозиторий ↗Один управляемый контур закрывает подготовку, согласование, расписание, репостинг и диагностику публикаций.
05 / Local multimodal dataset toolPUBLIC REPOSITORYRuCaptioner
＋Open-source Windows‑инструмент для подготовки LoRA‑датасетов: локальные captions, перевод, quality review, culling и экспорт без облачных API.
- Electron
- FastAPI
- Python
- Vision LLM
- SQLite
RuCaptioner
＋Open-source Windows‑инструмент для подготовки LoRA‑датасетов: локальные captions, перевод, quality review, culling и экспорт без облачных API.
- Electron
- FastAPI
- Python
- Vision LLM
- SQLite
Контекст
Сделать обработку больших визуальных датасетов быстрой и воспроизводимой без ручного captioning и сложной настройки ML‑окружения.
Решение
Portable Electron‑приложение, FastAPI backend и локальные vision‑модели через LM Studio; seed control, safe trash и пакетная обработка встроены.
Результат
Открыть репозиторий ↗Готовый desktop‑продукт: пользователь скачивает release, подключает локальную модель и сразу начинает работу с датасетом.
06 / Agentic editorial automationPUBLIC SHOWCASEDzen AI Publisher
＋Production‑pipeline проводит статью от темы до публикации; публичная версия показывает AI‑агентов, safety review, hybrid RAG, approval и evals.
- Python
- AI agents
- Hybrid RAG
- Human-in-the-loop
- Evals
Dzen AI Publisher
＋Production‑pipeline проводит статью от темы до публикации; публичная версия показывает AI‑агентов, safety review, hybrid RAG, approval и evals.
- Python
- AI agents
- Hybrid RAG
- Human-in-the-loop
- Evals
Контекст
Автоматизировать редакционный цикл, не потеряв качество текста, релевантность рекомендаций и контроль человека перед публикацией.
Решение
Специализированные AI‑агенты, TF‑IDF + semantic routing, обязательное согласование, correlated tracing и воспроизводимый offline eval‑набор.
Результат
Открыть репозиторий ↗Измеримая и расширяемая архитектура: LLM, каталог и каналы подключаются через adapters без изменения orchestration pipeline.
Моя роль
Связываю модель,
продукт и реальный
рабочий процесс.
Проектирую контур
Контракты, очередь, данные, модель, fallback и human approval складываются в одну проверяемую систему.
Довожу до production
Тесты, tracing, health-check, безопасный деплой и rollback — часть продукта, а не работа «на потом».
AI / Agents
OpenAI · Claude · Gemini · local VLM · RAG · tool use · tracing · evals
Application
TypeScript · Next.js · Node.js · Python · FastAPI · .NET · Electron
Data / Runtime
PostgreSQL · SQLite · Prisma · WebSocket · Docker · Nginx · systemd
Delivery
Git · tests · CI gates · health checks · guarded deploy · automatic rollback