Портфолио · системы, собранные с помощью ИИ

Ставлю задачу и собираю рабочие системы через ИИ

Я не пишу код руками. Я проектирую решение, собираю его с помощью ИИ (Claude по API и в CLI) и отвечаю за то, чтобы оно жило в проде круглые сутки: сервер, деплой, мониторинг, бэкапы. Ниже реальные системы, которые так и появились.

систем в проде

24/7

на своем сервере

AI-агентов в оркестрации

строк кода набрано руками

Данные заказчика обезличены под NDA: бренд показан как Nordika, все цифры демонстрационные. Пароли, доступы и реальные имена не раскрываются.

CatMan · дашбордlive

Выручка

14,7 млн

+18%

Чист. прибыль

3,1 млн

21% маржа

Средний чек

1 860

руб

CatMan - дашборд категорийного менеджера

HTMLEChartsAPI Ozon/WBnginx

Задача: Катменеджер сводил ассортимент из выгрузок Ozon и Wildberries руками в Excel, тратил полдня и смотрел на позавчерашние данные.
Как собрал: Однофайловый дашборд на ECharts, данные тянутся по API маркетплейсов, пересборка по расписанию, публикация на свой сервер под nginx.
Кто пользуется: Катменеджер и собственник бренда Nordika, заходят с телефона.

4 часа в неделюдо10 минутданные вместо возраста 2 дня стали суточными

Открыть живой демо-дашборд

Оркестрация 6 агентовсхема

Команда из 6 AI-агентов - оркестрация

Claude APIсубагентыролиQA-гейт

Задача: Один аналитик не закрывал поток: расчет прибыли, аудит рынка, контент и проверка цифр шли в одну голову и в очередь.
Как собрал: Разложил работу на 6 агентов-ролей. Оркестратор режет задачу на фазы и раздает, аудитор независимо пересчитывает ключевые цифры и дает красный или зеленый свет до публикации.
Кто пользуется: Я и агентство как внутренний конвейер обработки клиента.

2 дня ручной работыдо40 минутполный прогон клиента: выгрузка, расчет, проверка, публикация

Открыть визуализацию команды

Анализ рынка · доли лидеров9 листов xlsx

Продавец	Доля	Темп 3м
Продавец A		+12%
Продавец B		+7%
Продавец C		-3%
Продавец D		+4%
Nordika		+21%

Объем ниши

1,9 млрд

руб / год

Концентрация

HHI 0,18

умеренная

Активных SKU

8 240

в полосе

Анализ конкурентов и рынка

PythonAPI аналитикиopenpyxlxlsx

Задача: Понять, стоит ли заходить в нишу и кто в ней лидер, без недель ручного ресерча.
Как собрал: Пайплайн тянет данные по нише, чистит выбросы и наборы, считает размер рынка, темпы, концентрацию и сезонность, собирает отчет на 9 листов с источником у каждой цифры.
Кто пользуется: Собственники, которые выбирают нишу, и я на входе в клиента.

2 недели аналитикадо7 минутсбор данных плюс автосборка файла

Телеграм-бот24/7

Nordika · отчеты

bot · онлайн

Доброе утро. Сводка за вчера 1 из 310:00

Выручка 612 400 руб, заказов 331, выкуп 71%10:00

Остатки: 4 SKU уходят в ноль за 6 дней10:00

Новая заявка с сайта: карточка создана, топик открыт14:22

Телеграм-бот отчетов и лидов

Pythonsystemdwebhooksqlite

Задача: Клиент узнавал цифры по звонку, заявки с сайта терялись в почте.
Как собрал: Бот на Python живет на сервере под systemd с автоперезапуском. Утром сам присылает сводку, заявку с сайта превращает в карточку с отдельным топиком на клиента, держит двусторонний канал ответов.
Кто пользуется: Собственник Nordika и я как оператор.

первое касание - часыдоминутыработает круглосуточно без моего участия

База знаний отделаMarkdown

◈Методология расчета прибыли142 заметки

▸Правила метрик Ozonupd 2д

▸Формат отчетов и графиковupd 5д

◈Аудит ниши · шаблоны36 заметок

◈Читают агенты перед задачейсинхронно

База знаний отдела

Markdownсинк устройствRAG для агентов

Задача: Методики и правила расчета жили в головах и переписке, новый человек или агент не мог быстро войти в контекст.
Как собрал: Единая база знаний в Markdown с синхронизацией между устройствами. Из нее же читают контекст мои агенты, чтобы не расходиться с методологией.
Кто пользуется: Я, агенты-исполнители, любой новый участник.

онбординг - неделядопара часовагенты перестали выдавать ответы мимо правил

Открыть базу знаний

Автоматизация P&Lxlsx + JSON

Статья	Сумма, руб	%
Выкупы	14 720 400	100
Комиссия и логистика	-6 118 200	42
Себестоимость	-4 032 900	27
Реклама	-1 471 800	10
Чистая прибыль	3 097 500	21

Автоматизация P&L для бухгалтерии

Pythonpandasopenpyxlper-SKU

Задача: Чистую прибыль бухгалтер собирал руками из трех выгрузок целый день, с риском перепутать выкупы и деньги к перечислению.
Как собрал: Скрипт принимает выгрузки начислений, товаров и себестоимости, считает прибыль за период с разверткой по каждому SKU, отдает xlsx с финансовым форматом ячеек и JSON для дашборда.
Кто пользуется: Бухгалтерия и собственник.

день на клиентадоминутысходимость с личным счетом площадки в ноль

Открыть схему автоматизации

Hermes · доставка и алертингинфра

Hermes - слой доставки и алертинга

bashcronwatchdogretry-ladder

Задача: На российских серверах провайдер волнами режет IP Telegram, боты и алерты молча замолкали именно в момент сбоя.
Как собрал: Слой доставки Hermes: лестница ретраев с короткими таймаутами, пиннинг IP по расписанию, сторожа, которые следят за самими пайплайнами. Сторож живет отдельно от того, что сторожит.
Кто пользуется: Вся моя инфраструктура ботов и отчетов.

сбои - молчаниедопочти 0 потерьпро сбой узнаю от сторожа, а не от клиента

Открыть схему Hermes

n8n · оркестрация интеграцийворкфлоу

n8n - оркестрация интеграций

n8nDockerwebhookno-code flow

Задача: Связать разрозненные куски (форма на сайте, лид-сервис, чат, отчеты) без ручного клея на каждый стык.
Как собрал: Поднял n8n в контейнере и собрал сценарии-воркфлоу: ловят вебхуки, обогащают данные и раскидывают по адресатам. Часть связок ушла из кода в наглядные схемы.
Кто пользуется: Я как оператор конвейера.

интеграция - днидовечерсвязки видно глазами, чинить проще

Дальше

Готов показать любую систему вживую

Зайти на сервер, показать unit-файлы, крон, workflow в Actions и то, как это реально работает. Расскажу, как именно ИИ участвовал в каждой сборке.

hello@axima-ai.ru

Портфолио · бренд заказчика и цифры обезличены под NDA · без паролей и доступов