⚡ Промпт-инженер · AI-ассистенты · RAG · Автоматизация рутинных действий

Строю
AI-системы
которые работают

Автоматизирую бизнес-процессы, создаю ИИ-агентов и пишу промпты, которые экономят часы работы ежедневно.

scroll
Prompt Engineering · AI Automation · Python · Web Scraping · LLM Fine-tuning · Claude API · OpenAI · Vibe Coding · AI Agents · Telegram Bots · Data Processing · Prompt Engineering · AI Automation · Python · Web Scraping · LLM Fine-tuning · Claude API · OpenAI · Vibe Coding · AI Agents · Telegram Bots · Data Processing ·

Привет, я Александр

Я практикующий промпт-инженер и разработчик AI-ассистентов. Собираю прикладные решения на Python: системные промпты, RAG-сценарии, Telegram-боты, мультимодальные workflows и инструменты автоматизации.

Мой фокус — ассистенты, которые умеют работать с контекстом, использовать документы и API, а их качество можно проверять через тестовые сценарии и объективную оценку качества. Каждый проект — это решение конкретной бизнес-задачи, позволяющей экономить ресурсы и время на выполнение, а значит сокращать расходы и увеличивать прибыль.

Python Prompt Engineering RAG Claude API OpenAI API Playwright curl-cffi AI Agents Автоматизация рутинных действий Telegram Bot API
5.0
Рейтинг заказчиков
100%
Заказов сдано в срок
6+
Проектов завершено
24/7
На связи
Александр — промпт-инженер и разработчик AI-ассистентов // prompt_engineer.py

Зачем это вашему бизнесу

AI-ассистент — это не про «модно», а про конкретную экономию. Вот что он даёт на практике.

до 20 ч/нед

Экономия времени

Рутинные ответы, расчёты и обработку данных берёт на себя ассистент — команда занимается продажами, а не копипастом.

до −40%

Снижение затрат

Меньше ручного труда на типовых задачах плюс умный роутинг моделей — оптимизирую и расходы на сам AI.

24/7

Работает без перерыва

Бот принимает заявки и отвечает клиентам ночью, в выходные и в пик нагрузки — ни один лид не потерян.

0 «выдумок»

Предсказуемость

Расчёты выполняет код, а ответы берутся строго из вашей базы знаний — результат можно проверить, а не «на глаз».

×5

Быстрее рутина

Генерация карточек товара, контента и документов ускоряется в разы по сравнению с ручной работой.

под ключ

Полный цикл

От постановки задачи до работающего решения с инструкцией для заказчика — без «соберите сами из кусков».

Избранные работы

Реальные инструменты, решающие реальные задачи. Каждый проект — это полный цикл от постановки проблемы до работающего кода.

PROJECT 01 / FEATURED

BuildMaterials.Pro — AI-консультант по стройматериалам

Реальный оплаченный заказ (Kwork): B2B-ассистент для интернет-магазина стройматериалов. Отвечает клиентам строго по базе знаний компании и сам точно считает материалы — кирпич, блоки, утеплитель, стяжку — без арифметических ошибок модели.

Python Flask ChromaDB GigaChat SQLite Telegram Bot Docker
83%
Hit-rate@5 ретривера
2
Интерфейса из одного ядра
20-40%
Экономия на LLM
// проблема

Менеджеры строительной компании отвечают на одни и те же вопросы клиентов (доставка, сроки, возврат, характеристики, опт) и вручную считают, сколько кирпича, блоков или утеплителя нужно на объект. Медленно, отвлекает от продаж и даёт ошибки в расчётах.

// решение
  • Детерминированный калькулятор — материалы считает код, а не LLM, поэтому без арифметических ошибок
  • RAG строго по базе знаний — ответы только из документов компании, без «выдумок»
  • Гибридный поиск — BM25 + вектор на эмбеддингах GigaChat, слияние по RRF, опциональный reranker
  • Роутинг моделей — простые вопросы на базовую модель, сложные на Pro
  • Лид-воронка — мягкий сбор контакта клиента и эскалация сложных случаев менеджеру
Вопрос input
Калькулятор детерминированный
Q/A Cache SQLite + TTL
Hybrid Retrieval BM25 + вектор → RRF
GigaChat auto / default / smart
+
Session Memory SQLite
rag_system.py — роутинг ответа
async def answer(self, question: str, session_id: str) -> str:
    # 1. Детерминированный расчёт — не через LLM, без ошибок в арифметике
    if result := self.calculator.try_calculate(question):
        return result

    # 2. Кеш Q/A — мгновенный ответ, если вопрос уже встречался
    if cached := self.cache.get(question):
        return cached

    # 3. Гибридный retrieval: BM25 + вектор → RRF → reranker
    chunks = await self.retriever.hybrid_search(question, top_k=5)

    # 4. Роутинг: простой вопрос → base, сложный → Pro
    model = self.router.select_model(question, chunks)
    answer = await self.llm.generate(question, chunks, model=model)

    self.cache.set(question, answer)
    self.memory.save(session_id, question, answer)
    return answer
🖼️
Gemini 2.5 Flash OpenRouter Telegram Bot

Sudden Picture — AI-редактор фото

→ Готовый монтаж за секунды, без Photoshop и дизайнера

Telegram-бот на Google Gemini 2.5 Flash Image через OpenRouter. Редактирует фото по инструкции и совмещает два фото в одно — просто отправь альбом.

Открыть проект →
🥷
Python 3.11+ asyncio Cloudflare bypass

Autoparser — Стелс-парсер

→ Данные с сайтов, которые обычно не парсятся

Асинхронный парсер с обходом Cloudflare и TLS-fingerprinting (curl-cffi + Playwright Stealth). Auto-mode, персистентные сессии, вывод в файл/API/БД.

Открыть проект →
🛍️
GigaChat-2 LangChain Telegram Bot

Генератор карточек товаров WB / Ozon

→ Карточка товара за минуту вместо часа копирайтинга

Telegram-бот на GigaChat-2 + LangChain. Принимает описание товара → генерирует полную карточку: название, SEO-ключи, преимущества, характеристики. PDF-инструкция как контекст через File API.

Открыть проект →
🧩
ChromaDB GigaChat RAG + Telegram

Telegram RAG-бот с памятью

→ Отвечает клиентам 24/7 строго по вашей базе знаний

Модульный RAG-бот: 7 компонентов — VectorDatabase, PromptBuilder, ContextRetriever, SessionManager. Отвечает по базе знаний с историей диалога.

Открыть проект →
🔍
ChromaDB OpenAI Embeddings Semantic Search

RAG-система семантического поиска

→ Находит нужный документ по смыслу, а не по ключевым словам

Полноценная RAG-система: TXT/HTML загрузчики, чанкинг, OpenAI Embeddings → ChromaDB. Поиск с оценкой релевантности и фильтрацией по типу.

Открыть проект →
📊
GigaChat LLM-as-Judge RAG Evaluation

Автоматическая оценка качества RAG

→ Проверяет качество ответов автоматически, а не «на глаз»

GigaChat как LLM-judge. Метрики: Context Precision, Answer Relevancy, Answer Length Score. Автоматический отчёт по качеству RAG-системы.

Открыть проект →

Чем могу помочь

Работаю как фрилансер и строю AI-агентство. Помогу внедрить AI туда, где это реально приносит результат.

🐍

Парсер сайта на Python

Живой кворк на Kwork: выгружаю данные с любого сайта в Excel или базу данных. ⭐ 5.0 по отзывам, 100% заказов сдано в срок.

2 500 ₽ · Заказать на Kwork →
🧠

Промпт-инжиниринг

Создание системных промптов, цепочек рассуждений, RAG-систем. Оптимизация под конкретную модель и задачу.

от 5 000 ₽ / проект
🤖

AI-агенты и боты

Telegram-боты, автономные агенты, чат-поддержка с AI. Подключение к вашим данным и API.

от 10 000 ₽ / проект
🕷️

Парсинг и сбор данных

Сбор данных с любых сайтов, включая защищённые Cloudflare. Обработка и структурирование через AI.

от 8 000 ₽ / проект

Автоматизация процессов

Выявляю рутинные задачи в вашем бизнесе и автоматизирую их с помощью AI и no-code/low-code инструментов.

от 12 000 ₽ / проект
📋

AI-консалтинг

Разбираю ваш рабочий процесс и предлагаю конкретные точки внедрения AI. Без воды и маркетинга.

от 3 000 ₽ / час

Давайте работать вместе

Есть задача, идея или просто хотите узнать возможности AI для вашего бизнеса — пишите, отвечу быстро.