Open for complex projects

Technical Generalist &
AI-Augmented Engineer

Пишу код со скоростью нейросети, проектирую с качеством архитектора. Заменяю полный цикл разработки: от бэкенда до ML. Минимум бюрократии, максимум функционала.

Download_CV() [.pdf, 0.48MB]

core_logic.py interface.tsx

Tech Vision: 360°

E2E: Full Cycle

Code Review: 100%

AI-Augmented Development

Как я использую LLM для генерации кода уровня Senior с полным контролем качества.

01. Стратегическая декомпозиция

Делю «кита» на части. Любая сложная задача начинается с глубокой декомпозиции на атомарные подзадачи. Хаос превращается в четкий вектор решения еще до написания первой строчки кода.

02. Архитектура системы

Код — это лишь инструмент. Совместно с AI я проектирую структуру БД, API и потоки данных. Мы создаем фундамент, который выдержит масштабирование, исключая фатальные ошибки на старте.

03. Итеративная реализация

Я не пишу код руками, я управляю его созданием. Нейросеть получает изолированные задачи и генерирует решения модуль за модулем. Это позволяет в одиночку создавать масштабные продукты.

04. Code Review & Оптимизация

Фильтр качества. Сгенерированный код не попадает в прод вслепую. Цикл: ревью → тесты → оптимизация. Я отлавливаю edge-cases и гарантирую чистоту и работоспособность решения.

Сравнение Подходов

Почему традиционный фриланс больше не эффективен в эпоху ИИ.

Критерий	Стандартная разработка	AI-Enhanced Engineering
Фокус работы	Написание синтаксиса (Routine)	Архитектура и Бизнес-логика
Выбор технологий	Ограничен привычным стеком	SOTA-решения под задачу (Polyglot)
Контроль качества	Ручной (Risk: Human Factor)	AI-Валидация + Senior Review
Скорость итераций	Линейная (Недели)	Акселерированная (Дни)

Реализованные Протоколы

Примеры проектов, где подход AI-Augmented показал максимальную эффективность.

Flask SocketIO Redis Unity/C#

Real-time Multiplayer Platform

Архитектура полного цикла для онлайн-игры. Реализовал Backend API, игровую логику реального времени и кроссплатформенные клиенты (Web + Mobile). Система поддерживает JWT-аутентификацию и масштабируемую обработку соединений.

View Specs →

PyQt6 OpenCV YOLO PyAutoGUI

Intelligent Desktop Agent

Автономный ассистент для управления сторонним ПО. Вместо жестких скриптов используется Computer Vision для анализа экрана и принятия решений. Исключил ошибки человеческого фактора в рутинных операциях.

View Specs →

Vanilla JS Tailwind LLM-Pipeline Optimization

High-Performance B2B Portal

Срок: 12 часов (Concept-to-Production). Адаптивный сайт федерального дистрибьютора. AI использовался как Product Owner и генератор кода. Результат: Green Zone в PageSpeed и сложный UI без тяжелых фреймворков.

View Specs →

Технический Арсенал

Инструменты, которыми я владею и комбинирую для решения задач.

root@vaurr:~/backend#

init Flask --async install FastAPI SocketIO ai_stack --rag ChromaDB --llm connect_db(PostgreSQL, Redis) # Comment: High-Load, Real-time & AI-Integration

root@vaurr:~/automation#

import OpenCV, YOLOv8 run_desktop(PyQt6, PyAutoGUI) intercept --tool MITM --inject Frida emulate --adb --android_studio # Comment: CV, Reverse Engineering, Botting

root@vaurr:~/frontend#

npx install TailwindCSS generate_ui --mode=AI_Rapid build_client(Unity/C#) --target=WebGL optimize --vanilla-js --speed=100 # Comment: Cross-platform, Lightweight & Fast

// SYSTEM_NOTE: Это далеко не весь арсенал. Я придерживаюсь подхода Tech Agnostic — не навязываю любимые инструменты, а подбираю лучший стек конкретно под архитектуру вашей задачи.