Строю
AI-системы
которые работают
Автоматизирую бизнес-процессы, создаю ИИ-агентов и пишу промпты, которые экономят часы работы ежедневно.
// обо мне
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.
// почему AI
Зачем это вашему бизнесу
AI-ассистент — это не про «модно», а про конкретную экономию. Вот что он даёт на практике.
Экономия времени
Рутинные ответы, расчёты и обработку данных берёт на себя ассистент — команда занимается продажами, а не копипастом.
Снижение затрат
Меньше ручного труда на типовых задачах плюс умный роутинг моделей — оптимизирую и расходы на сам AI.
Работает без перерыва
Бот принимает заявки и отвечает клиентам ночью, в выходные и в пик нагрузки — ни один лид не потерян.
Предсказуемость
Расчёты выполняет код, а ответы берутся строго из вашей базы знаний — результат можно проверить, а не «на глаз».
Быстрее рутина
Генерация карточек товара, контента и документов ускоряется в разы по сравнению с ручной работой.
Полный цикл
От постановки задачи до работающего решения с инструкцией для заказчика — без «соберите сами из кусков».
// проекты
Избранные работы
Реальные инструменты, решающие реальные задачи. Каждый проект — это полный цикл от постановки проблемы до работающего кода.
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.
- 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
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
Sudden Picture — AI-редактор фото
→ Готовый монтаж за секунды, без Photoshop и дизайнераTelegram-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 →Autoparser — Стелс-парсер
→ Данные с сайтов, которые обычно не парсятсяАсинхронный парсер с обходом Cloudflare и TLS-fingerprinting (curl-cffi + Playwright Stealth). Auto-mode, персистентные сессии, вывод в файл/API/БД.
Открыть проект →Генератор карточек товаров WB / Ozon
→ Карточка товара за минуту вместо часа копирайтингаTelegram-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 →Telegram RAG-бот с памятью
→ Отвечает клиентам 24/7 строго по вашей базе знанийМодульный RAG-бот: 7 компонентов — VectorDatabase, PromptBuilder, ContextRetriever, SessionManager. Отвечает по базе знаний с историей диалога.
Открыть проект →RAG-система семантического поиска
→ Находит нужный документ по смыслу, а не по ключевым словамПолноценная RAG-система: TXT/HTML загрузчики, чанкинг, OpenAI Embeddings → ChromaDB. Поиск с оценкой релевантности и фильтрацией по типу.
Открыть проект →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 →// услуги
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.
AI-агенты и боты
Telegram-боты, автономные агенты, чат-поддержка с AI. Подключение к вашим данным и API.
Парсинг и сбор данных
Сбор данных с любых сайтов, включая защищённые Cloudflare. Обработка и структурирование через AI.
Автоматизация процессов
Выявляю рутинные задачи в вашем бизнесе и автоматизирую их с помощью AI и no-code/low-code инструментов.
AI-консалтинг
Разбираю ваш рабочий процесс и предлагаю конкретные точки внедрения AI. Без воды и маркетинга.
// контакты
Давайте работать вместе
Есть задача, идея или просто хотите узнать возможности AI для вашего бизнеса — пишите, отвечу быстро.