К основному содержимому

Автоматизация,
Telegram-боты
и AI-сервисы

Разрабатываю прикладные AI-инструменты: Telegram-боты; обработку PDF, сканов и аудио; сервисы автоматизации для бизнеса и не только.

Инженерный подходБыстрые MVPРеальные кейсы

AI Telegram Bot

Онлайн

Привет! Я AI-бот 🤖 Готов помочь с контентом и автоматизацией.
Сгенерируй пост про запуск нового продукта
Вот готовый вариант поста для вашего запуска ↓

Scan2Edit OCR

Распознано

scan.pdf

РезультатAa
Точность распознавания98%

О подходе

Кто стоит за разработкой

Портрет Никиты

Никита

Разработчик AI-сервисов

Я разрабатываю прикладные AI-системы на стыке инженерного подхода, backend-разработки и современных AI/ML-инструментов. Моя задача - не просто собрать демонстрационный прототип, а довести решение до рабочего состояния: продумать архитектуру, бизнес-логику, интеграции, хранение данных, пользовательские сценарии, деплой и возможности дальнейшего развития.

В работе использую AI-assisted development как инструментальный подход, который помогает ускорять проектирование, разработку, анализ кода и подготовку технических решений без потери инженерного контроля над результатом.

Инженерный подход

Рабочие MVP

AI-assisted workflow

Услуги

Услуги под ключ

Цена может варьироваться в зависимости от конкретной реализации услуги.

AI Telegram-боты

Боты с AI-логикой для генерации контента, обработки заявок, консультаций, уведомлений и интеграций с внешними сервисами.

Telegram Bot API
Интеграция с LLM API
RSS-мониторинг и агрегация контента
База данных и backend-логика

OCR и обработка документов

Автоматизация обработки PDF, сканов и документов: распознавание текста, извлечение структуры, конвертация в Markdown или DOCX.

OCR-пайплайн
Обработка PDF и изображений
Экспорт в Markdown/DOCX
Очередь задач и обработка файлов

Локальное распознавание речи

Windows-приложение для диктовки: запись аудио по горячей клавише, локальное распознавание через Whisper и вставка текста в активное окно.

Запись по горячей клавише
Локальная ML-модель Whisper
Буфер обмена и автоподстановка
Настройки микрофона и модели

Свой проект с AI/ML-автоматизацией

Быстрый прототип или внутренний AI-инструмент под конкретную бизнес-задачу.

Разбор идеи
Прототип
Backend
Деплой

Кейсы

Реальные проекты и рабочие прототипы

Каждый кейс - это проверенное на практике решение, которое можно адаптировать под задачи вашего бизнеса.

Возможности

Модули для индивидуальной AI-системы

Можно собрать решение под конкретный запрос: от Telegram-бота и AI-генерации до OCR, обработку документов, базы данных, уведомлений, админки и деплоя. Необходимые возможности системы обсуждаются индивидуально.

AI / LLM-интеграции

Подключение OpenAI, Gemini, Claude или других LLM API для генерации текста, анализа данных, классификации и принятия решений по заданным правилам.

LLM APIPrompt logicStructured output

Telegram-боты

Пользовательский интерфейс через Telegram: команды, сценарии, уведомления, роли, история действий и интеграция с backend-логикой.

Telegram Bot APICommandsAlerts

OCR и документы

Распознавание PDF и сканов, извлечение текста, таблиц и структуры с подготовкой результата в редактируемых форматах.

PDFOCRDOCX / Markdown

Мониторинг источников

Сбор данных из RSS, открытых источников, API и внутренних списков с фильтрацией, дедупликацией и подготовкой к AI-анализу.

RSSAPIDeduplication

Данные и история

Хранение пользователей, настроек, результатов генерации, истории запросов, статусов задач и служебной аналитики.

SQLitePostgreSQLHistory

Оценка лидов

Оценка входящих заявок, заказов или лидов по заданным критериям с отправкой приоритетных результатов в Telegram или CRM.

ScoringTelegram alertsCRM

Админ-панели

Простые интерфейсы для управления источниками, промптами, пользователями, лимитами, статусами и параметрами системы.

Admin UISettingsRoles

Деплой и эксплуатация

Запуск решения на сервере, настройка окружения, логирование, базовая документация и подготовка к дальнейшему развитию.

VPSLogsDocs

Не нашли нужный модуль? Можно собрать решение под конкретный запрос.

Обсудить задачу

Процесс

Как проходит работа над проектом

Начинаем с понятного сценария и минимальной рабочей версии, затем усиливаем архитектуру, интеграции, UX и эксплуатацию, подготавливаем проект к деплою.

01

Разбор задачи и ограничений

Фиксируем задачу, начальные условия, детали и нюансы, ограничения, риски и критерии успешного результата.

Результат: понятное направление MVP и список приоритетных функций.

02

Проектирование сценария и архитектуры

Описываем, как пользователь будет работать с системой, какие модули нужны, где будут храниться данные и какие интеграции подключаются.

Результат: схема решения и структура первой версии.

03

Рабочий прототип с основными функциями

Собираем минимальную рабочую версию, которую можно проверить на реальных примерах, а не только на абстрактном демо.

Результат: работающий MVP для теста пользы.

04

Интеграции и пользовательский сценарий

Подключаем API, Telegram, базы данных, уведомления, админские настройки или другие модули, необходимые для реального использования.

Результат: система становится удобной для практической работы.

05

Тестирование, деплой и передача

Проверяем ключевые сценарии, обрабатываем ошибки, настраиваем запуск, окружение, базовую документацию и передачу результата.

Результат: рабочая версия, которую можно развивать.

06

Поддержка и развитие

После запуска можно добавить роли, админку, аналитику, новые источники, автопубликацию, RAG или другие модули по фактической пользе.

Результат: понятный roadmap без лишнего перегруза.

Можно начать с небольшого MVP и расширять систему только после проверки пользы.

Получить консультацию

Доверие

Что снижает риски проекта

Перед разработкой фиксируются ограничения, сценарии и критерии результата, а сама работа строится вокруг проверяемой MVP-версии.

Рабочий результат вместо макета

Фокус на сценариях, которые можно проверить: форма, бот, обработка данных, уведомления, хранение истории и понятные состояния ошибок.

Проверяемая архитектура

Логика, данные и UI разделяются по модулям, чтобы проект было проще поддерживать, расширять и передавать дальше.

Постепенное развитие

Сначала собирается рабочее ядро, затем добавляются роли, админка, аналитика и интеграции, если они действительно нужны.

Прозрачные ограничения

На старте фиксируются зависимости, риски, неизвестные данные и то, что требует проверки на реальных примерах.

Быстрый цикл обратной связи

MVP позволяет быстро понять, где автоматизация полезна, а где лучше изменить сценарий до усложнения системы.

Документация и передача

После реализации остаются команды запуска, окружение, описание модулей и понятные точки дальнейшего развития.

Если задача пока не оформлена в ТЗ, можно начать с разбора процесса и понять, что автоматизировать первым.

Получить индивидуальный разбор

Контакты

Получите индивидуальный план или консультацию

Опишите задачу, текущий процесс и желаемый результат. Я разберу вводные и предложу, с какого MVP или решения лучше начать. Договоримся об условиях.

Что вы получите после заявки

  • первичный разбор задачи и ограничений
  • предложение по минимальной рабочей версии
  • рекомендации по модулям, интеграциям и этапам
  • понимание примерной сложности, сроков и бюджета

Не обязательно иметь готовое ТЗ — достаточно описать текущий процесс и желаемый результат.

Telegram-ботыOCR / PDF automationLLM APILead generationMVP под нишу

Ответ зависит от сложности задачи и полноты описания.