Прокси и доступы
Маршрутизация запросов к моделям, ключи, лимиты, мониторинг, панель управления и безопасный публичный контур.
Systems · Agents · Infrastructure
Делаю инженерные системы, которые ускоряют работу с ИИ.
Привет, я Андрей. Собираю прокси-инфраструктуру, agent workflows, внутренние инструменты и интерфейсы для команд, которым важно быстро проверять идеи, управлять доступами и держать разработку под контролем.
- быстрый MVP без лишней архитектурной тяжести
- понятный runtime: логи, health checks, лимиты, деплой
- код и процессы, которые можно сопровождать после запуска
Обо мне
Инженерия на стыке продукта, инфраструктуры и вкуса.
Мне интересны системы, которые ощущаются лёгкими в работе: понятная архитектура, быстрый feedback loop, прозрачная эксплуатация и интерфейс без лишнего шума. В проектах я соединяю backend, devops, UX и современные agent-based подходы.
Что делаю
Направления работы
Agent workflows
Настройка Codex, MCP, профилей работы, subagents и сценариев, где ИИ помогает реально писать и сопровождать код.
Инструменты для команд
Внутренние панели, автоматизация, диагностика, deploy-процессы и понятные интерфейсы для повседневной работы.
Проекты
Примеры задач и систем
AI infrastructure
Python · Go · TypeScript · nginx
Прокси-инфраструктура для AI-клиентов
Прокси-контур для удалённой работы с модельными API: пул авторизаций, персональные API-ключи, лимиты, учёт использования, management API и операционная панель управления.
- Алгоритм
- прозрачная передача запросов, ingress-проверка ключей, out-of-band telemetry и раздельные runtime-порты
- Функционал
- выдача/ротация доступов, диагностика токенов, статистика по ключам, runbook-проверки и systemd deployment
Client automation
Python · Telegram · RAG · Scheduler
Агент сопровождения клиентов
AI-система сопровождения клиентов: Telegram-бот, web-widget, сценарии общения, knowledge blocks, интеграции с GetCourse и управляемая state machine.
- Алгоритм
- детерминированный router по knowledge-блокам, сборка prompt context и сценарные ветки без тяжёлой vector DB
- Функционал
- регистрация, dev-команды, scheduler, клиентские сценарии, импорт базы знаний и runtime-проверки LLM
Data pipeline
Python · Scraping · Google Sheets · Web UI
Исследовательский агент по данным
Внутренний MVP для поиска, валидации и экспорта данных по отелям из Booking, Ostrovok, TopHotels, Coral, Google Maps и официальных источников.
- Алгоритм
- каскад источников, координатная валидация, controlled retry, deterministic enrichment и beach-distance fallback
- Функционал
- batch jobs, Google Sheet input/output, manager export, артефакты по каждому запуску и UI для workflow
Internal product
Flask · React · SQLAlchemy · Redis
Внутренняя система учёта времени
Система учёта рабочего времени для внутренней команды: таймеры, отчёты, календарь, роли, профиль пользователя, REST API и административный мониторинг.
- Алгоритм
- use-case слой, стандартизированные API-ответы, DI registry, rate limiting и security event logging
- Функционал
- SPA-интерфейс, отчётность, REST API, Prometheus metrics, health checks и quality gates в CI
Shopping agent
Python · Telegram · SQLite · OpenRouter
Шопинг-агент по каталогу
Telegram-бот для покупательского поиска по каталогу магазина: понимает бытовые запросы, ищет товары по нормализованным понятиям и помогает собирать группы товаров под конкретный кейс.
- Алгоритм
- concept-first поиск: conversational parser, normalized aliases/concepts, связи concept-product и deterministic fallback
- Функционал
- импорт live-каталога, SQLite-слой, правила нормализации, разрешённые чаты, regression-тесты покрытия и systemd deploy
Catalog utility
Python · Playwright · OpenRouter · Pillow
Генератор карточек каталога
Небольшая утилита для подготовки визуальных карточек каталога: собирает характеристики и фото автомобиля, выбирает лучшие референсы и генерирует готовый постер.
- Алгоритм
- парсинг 5-уровневой структуры сайта, обход защиты браузером, scoring фото по качеству и AI-генерация студийного изображения
- Функционал
- фильтры по модели/году, загрузка галерей, Pydantic-модель данных, генерация вариантов и рендер PNG 1440x1920
Публичный код
Демо-репозитории
Это обезличенные демо на основе реальных инженерных задач. В них нет клиентских данных, токенов, инфраструктурных деталей и внешних LLM-вызовов: только структура, подход и mock-логика.
Shopping agent
Python · Search · Mock LLM
Агент подбора товаров
Демо покупательского агента: понимает бытовой запрос, нормализует намерение, подбирает товары из mock-каталога и собирает группы товаров под сценарий.
- Задача
- превратить свободный покупательский запрос в понятный набор товаров и рекомендаций
- Показывает
- разделение parser/search/recommendation слоёв, deterministic mocks и тестируемую логику подбора
Task planning
Python · Clean architecture
Агент планирования задач
Демо агента, который разбирает русскоязычные планы в структурированные задачи, дедлайны и напоминания без реальных Telegram, БД и LLM-интеграций.
- Задача
- разложить естественный рабочий план на задачи, дедлайны и контрольные напоминания
- Показывает
- domain/use-case/infrastructure границы, парсинг естественного языка и проверяемую бизнес-логику
Agent SaaS
Python · FastAPI · Control plane
Control plane для агентных задач
Минимальный SaaS-скелет для координации AI-агентов: проекты, роли, очередь задач, зависимости, stage-модель и операторский snapshot.
- Задача
- дать оператору единое место для очереди, ролей, зависимостей и текущего состояния агентных задач
- Показывает
- dispatch policy, evidence-first acceptance, read models для dashboard/API и безопасный mock runtime
Observability
Python · FastAPI · Monitoring
Мониторинг долгих jobs
Демо слоя наблюдаемости для render/batch jobs: lifecycle статусы, stale/timeout детекция, retry plan, event history и health snapshot для панели.
- Задача
- следить за долгими процессами, вовремя видеть зависание и планировать безопасный retry
- Показывает
- правила надежности, диагностику зависших процессов, retry-ограничения и dashboard-friendly API
Подход
Как довожу идею до рабочего контура
Фиксируем полезный результат
Определяем пользователя, входные данные, ограничения, критерии готовности и самый короткий путь к проверке.
Собираем проверяемый workflow
Делаю прототип с понятными границами: API, хранение, роли, моками или реальными интеграциями там, где это нужно.
Добавляем эксплуатацию
Подключаю логи, health checks, лимиты, deploy, документацию и интерфейс, чтобы системой можно было пользоваться дальше.
Стек
Технологии и практики
Запросы
С чем можно обратиться
Разбор идеи или системы
Помогу быстро разобрать архитектуру, риски, интеграции, данные и реалистичный путь к рабочему MVP.
Автоматизация процессов
Соберу workflow для поиска, проверки, обогащения данных, генерации материалов или операционной рутины.
AI-инструменты для команды
Настрою agent workflow, внутренний сервис, прокси-контур, панель управления или интеграции с существующим стеком.
Контакт
Если нужен быстрый инженерный разбор или сборка системы под задачу.
Напишите в Telegram или на email. Достаточно 3-5 предложений о задаче, данных и желаемом результате.