Услуги
Четыре направления. Каждое продаёт результат, описывает состав и ссылается на доказательства.
01 · backend-platform
Бэкенд / Платформенные контракты
Сможет ли он построить или стабилизировать ядро системы?
Бэкенд и платформа — моё основное ремесло: сервисы на Go и Python, данные в PostgreSQL и ClickHouse, события в Kafka, кэши и очереди на Redis. Довожу системы от идеи до продакшена и сохраняю их надёжными по мере роста.
Что входит
- API
- Интеграции
- Внутренние платформы
- Бэкенд-системы
- Надёжность и операционное качество
- Архитектура и техническое направление
- Системы поставки (delivery)
Результаты
- Ядро системы, на котором можно выпускать фичи без страха
- Интеграции, переживающие изменения партнёрских API
- Аналитика и отчётность, которые остаются быстрыми по мере роста данных
- Задокументированные архитектурные решения, на которые команда может опираться
Подходит, когда
- Нужно построить, расширить или стабилизировать бэкенд или платформу
- Данные и интеграции переросли исходный дизайн
- Нужно senior-направление, а не просто ещё руки
02 · ai-automation
Системы AI-автоматизации
Сможет ли он превратить нашу рутину в AI-процесс?
AI-автоматизацию я строю как инженерную дисциплину: понятный поток данных, ретраи, наблюдаемость, человеческие контрольные точки там, где высока цена ошибки. Цель — рычаг, которому можно доверять, а не хрупкое демо.
Что входит
- Агентные воркфлоу
- LLM-интеграции
- Документные и data-пайплайны
- Автоматизация операций
- Внутренние AI-инструменты
- Процессы с участием человека (human-in-the-loop)
Результаты
- Рутинные операции превращены в контролируемые автоматические процессы
- LLM-функции интегрированы с настоящими инженерными контролями
- Пайплайны обрабатывают документы и данные без ручных шагов
- Внутренние инструменты, которыми команда реально пользуется
Подходит, когда
- Команда тратит часы на работу, которую мог бы делать контролируемый агент
- Нужны LLM-фичи с инженерной дисциплиной, а не демо
- Нужна автоматизация, которую человек может проверить и переопределить
03 · ai-dev-culture
AI-культура разработки
Сможет ли он научить нашу команду использовать AI как серьёзные инженеры?
Я работаю AI-native каждый день: собственные агентные плагины, скиллы, хуки, токен-оптимизированный тулинг и структурированная верификация. Помогаю командам внедрить ту же дисциплину — AI как множитель инженерного суждения, а не его замена.
Что входит
- Плагины для разработки
- Воркфлоу для Codex и AI-агентов
- Ритуалы ревью
- Промпт-системы
- Командные практики
- Системы AI-ассистированной разработки
Результаты
- Разработчики получают реальный рычаг от AI без потери качества
- Плагины, скиллы и хуки под вашу кодовую базу и процесс
- Ритуалы ревью, ловящие ошибки AI до продакшена
- Общая система промптов и контекста вместо личных лайфхаков
Подходит, когда
- Команда внедрила AI-инструменты, но качество результата нестабильно
- Нужны инженерные AI-воркфлоу, а не стихийный промптинг
- Нужен человек, который сам живёт в этом процессе, а не презентация
04 · quality-knowledge
Системы качества и знаний
Сможет ли он сделать нашу инженерию более контролируемой и переиспользуемой?
Масштабируется контролируемая инженерия, а не героизм. Я выстраиваю циклы — тесты, ревью, QA-гейты, оценки — и слой знаний: AI-читаемую документацию, архитектуру контекста, записи решений. Чтобы работа команды накапливалась, а не испарялась.
Что входит
- QA-гейты
- Циклы тестов и ревью
- Системы оценки (evaluation)
- AI-читаемая документация
- Архитектура памяти и контекста
- Командные базы знаний
Результаты
- Гейты качества, останавливающие регрессии до релиза
- Документация, которой реально пользуются и люди, и AI-инструменты
- Базы знаний, переживающие смену состава команды
- Циклы оценки AI-фич — качество измеряется, а не предполагается
Подходит, когда
- Процесс разрознен, качество держится на героизме отдельных людей
- Документация устарела, живёт в головах или нечитаема для AI
- Хотите фиксировать решения и контекст один раз — и переиспользовать