03 // Кейсы из практики

Системы, которые уже можно запускать, проверять и развивать.

Telegram / LLM / Safety

Telegram Job Hunter / HermannBot

Локальная система, которая читает рабочие Telegram-чаты, фильтрует вакансии через LLM, готовит персонализированные отклики и отправляет их только после ручного подтверждения.

чаты LLM-фильтр черновик ручной send
Контрольedit / send / skip
Безопасностьнет массовой отправки без клика
Логистатусы, id сообщений, ошибки

Кейс показывает умение строить AI-автоматизацию вокруг реального рабочего процесса: парсинг, ранжирование, генерация, операторский контроль, отладка Telegram-индексации и защита от неаккуратных LLM-действий.

Desktop / MTProto / Outreach

TGFlow

Большой desktop-проект для Telegram-outreach: мультиаккаунты, очереди рассылки, dry-run, локальные состояния, логи и упаковка приложения под macOS.

аккаунты очередь антифлуд логи

Внутри: Flet/PyQt-контур, Pyrogram/MTProto, локальное хранение сессий и данных, resume-состояния для продолжения рассылки и разделение UI-слоя от backend-логики.

n8n / ReAct / Integrations

n8n ReAct assistant

Telegram-ассистент, который не просто отвечает в чат, а выбирает инструменты: Vision, веб-поиск, календарь и логирование.

текст vision tools sheets

Кейс полезен для команд, которым нужен быстрый прототип AI-оператора без тяжелой разработки с нуля, но с реальными действиями и прозрачным учетом запросов.

Product / Storytelling / Frontend

Пайплайн премиум-лендингов

AI-assisted процесс сборки визуальной подачи продукта: структура, тексты, Canvas/GSAP-анимации, Vercel-деплой и быстрая итерация по стилю.

идея стиль front deploy

Ближайший кейс к задачам AI Creative / premium-tech: не чистый brand design, а рабочая связка визуальной гипотезы, продуктового сторителлинга и живого сайта.

Agents / Knowledge / Architecture

Aisana Agent OS

Agent OS-подход: контекст, роли агентов, память, правила работы и операционный слой, чтобы AI-команда действовала как система, а не набор разрозненных чатов.

контекст агенты память контроль

Кейс показывает архитектурное мышление вокруг агентных систем: маршрутизация задач, правила, инструменты, безопасность и воспроизводимость результата.

Outbound / Research / Automation

AI Outbound Agent

Автоматизированная логика для поиска, квалификации и подготовки персонализированного outreach без превращения процесса в слепую массовую рассылку.

поиск скоринг контекст draft

Подходит как доказательство системного подхода к лидогенерации: собрать базу, оценить релевантность, подготовить контекст и оставить человеку финальный контроль.