6 часов. Yandex AI API.
Интеграция модели в командный проект, техническая настройка окружения, работа в коротком конкурсном формате.
ИССЛЕДОВАНИЕ × КОМАНДА × ТЕХНОЛОГИИ
Собираю людей, нахожу смысл в сложных задачах и превращаю разрозненные идеи в продукты, которые можно показать, проверить и защитить.
СМОТРЕТЬ ИСТОРИИ
ОДНА ИЗ
ВЫСШИХ
ОЦЕНОК
IT-ЭКСПЕРТОВ.

Для Государственного исторического музея разработать систему работы с волонтёрскими заявками: AI-уточнения, оценка по критериям и рекомендации координатору.
Один пользовательский запрос — и целый маршрут: диалог, перелёт, отель, сравнение вариантов и оформление DEMO-заказа.
PRODUCT FLOW / ARCHITECTUREПользователь задаёт направление, даты, число путешественников и бюджет обычным текстом.
Извлечение условий, уточнения и подготовка поиска.
Сбор предложений перелёта и проживания из подключённых источников.
Варианты, бюджет, объяснение выбора и оформление DEMO-заказа.
USER INPUT → AI UNDERSTANDING → PROVIDERS → ITINERARY
Я координировал работу Ильи, Сергея, Сани и ИИ-агентов: соединял интерфейс, backend, маршрутизацию LLM и поставщиков, организовывал ревью и приёмку пользовательского сценария.
Три дня исследования. Десятки компаний, сравнительная матрица, проверки источников — и один аргументированный выбор.
Основной выбор — Chainguard. Альтернатива — Vanta.
Один фактор роста: превращение сопровождения сторонних программных компонентов в готовый продукт, который снимает эту работу с клиента.
Адаптированная выдержка из реального исследовательского отчёта команды. Полный анализ: 5 400 слов.
Первичный скрининг 24 компаний: сектор, бизнес-модель, история продукта, подтверждение оценки и потенциал объяснить фактор роста.
Интервью основателей, события в продукте, первоисточники и инвестиционные материалы.
Шесть критериев оценки; четыре финалиста; аргументы по каждому сравнению.
Реестр источников, проверка дат и разбор конкурирующих объяснений роста.
Собрал исследование в понятную аргументацию для минутного видео.
Прототипирование, технические компромиссы и выбор версии, которая работает, когда до сдачи остаются минуты.
Начал с Godot и 2D-подхода к игровому прототипу.
Экспериментировал с реализацией через Gemini, Antigravity и Codex.
С командой сравнивал варианты и участвовал в выборе финальной стабильной сборки перед дедлайном.
Это визуальная схема моего процесса координации, а не диаграмма формального состава команды.
Разобрался в сильных сторонах участников и превратил идеи в задачи.
Связал части работы, организовал промежуточные результаты и обсуждение решений.
Помог согласовать пересекающиеся зоны ответственности и собрать общую концепцию санаториев и медицинских данных.
Интеграция модели в командный проект, техническая настройка окружения, работа в коротком конкурсном формате.
Форсайт о снижении рутинной нагрузки врачей и встраивании ИИ в существующие сценарии.