Занимаюсь консалтингом и обучением разработчиков в агентской разработке ADD. Вайб кодингу (менеджеров). Проектирую, преподаю и пишу код. Мой курс — замкнутый механизм, а не четыре папки в разных углах КТО Я И ЧТО УМЕЮ Короткая формула: строю обучающие системы, в которых методология, курс, инструменты и корпус знаний работают как один живой механизм — а не как четыре папки в разных углах проекта. Обычно это делает команда из пяти человек: методолог пишет правила, педагогический дизайнер собирает программу, преподаватель ведёт занятия, разработчик автоматизирует рутину, а знаниевый хранитель следит, чтобы ничего не потерялось. Я закрываю все пять ролей в одном лице — и делаю это так, чтобы они усиливали друг друга, а не конкурировали. ПЯТЬ РОЛЕЙ — ОДИН ЗАМКНУТЫЙ КРУГ ───────────────────────────────── Методолог. Проектирую правила, по которым всё живёт: стандарты занятий, критерии качества, принципы принятия решений. Инструктор. Веду живые потоки — фиксированный тайминг, артефакт-гейты, работа с домашками и когортой. Учитель. Масштабирую за пределы живого эфира — видеокурсы, библиотека концепций, воронка доступа, самостоятельные материалы. Разработчик. Делаю инструменты, которых ещё нет: автотранскрипция, видеопроизводство, синхронизация с LMS, агентская оркестрация. Хранитель знаний. Слежу, чтобы корпус оставался живым: канон, граф знаний, долгая память между сессиями, документация как часть продукта. Каждая роль питает остальные. Преподавание даёт обратную связь методологии. Разработка автоматизирует то, что повторяется в курсе. Хранитель знаний следит, чтобы решения предыдущих сессий не забывались и не придумывались заново. 1. МЕТОДОЛОГ — ПРОЕКТИРУЮ КУРС КАК КОД ────────────────────────────────────── Работаю с зрелыми инженерными методологиями и применяю их не на бумаге, а в живом продукте: - FPF (First Principles Framework) — структурное мышление: цикл ADI (гипотеза → предсказание → проверка), Trust Calculus, F-G-R-оценка качества решений - BMAD — 13-шаговая валидация требований - OpenSpec — разработка через спецификации и дельта-изменения - AI-SDLC — шестифазный цикл: бриф → дизайн → спецификация → реализация → проверка → выкатка - SPARC, RIPER, DDD (ограниченные контексты), Context Engineering У меня собственный регламент принятия решений Forgeplan: 28 артефактов (PRD, ADR, RFC, Evidence, Epic) с контрольными точками качества и отслеживанием устаревания доказательств. Всё версионируется и переживает смену людей в проекте. Свои стандарты: Session Pack (8 обязательных артефактов на каждое занятие), иерархия правды (5 уровней — от скрипта занятия до выгрузки в LMS), Signature Stack для концепций (теория → сжатый конспект → демо → практика → подводные камни → критерий зачёта). 2. ИНСТРУКТОР — ВЕДУ ЖИВЫЕ ПОТОКИ ─────────────────────────────── Три активные программы в платной эксплуатации: - Dev Velocity: Build — 3 недели, 150 000 ₽, 9 живых занятий + 21 материал для самостоятельной работы - Dev Velocity: Scale — 3 недели, 250 000 ₽, 9 живых занятий - Dev Velocity Full — 6 недель, 350 000 ₽, полная связка В среднем поток — 12 человек. Каждое занятие — 180 минут с жёстким каркасом (открытие → повтор → теория → демо → практика → разбор → домашка). На каждом шаге — гейт артефакта: нет результата в репозитории студента. Сдача и оценивание домашних работ идут через собственный сервис на основе протокола MCP с контролем прав и возможностью. Для других преподавателей собрал комплект сопровождения: гайды ведения, приветственный пакет, план записей, шаблон компенсации пропущенного материала между занятиями, отчёт о динамике преподавания по всем 18 сессиям. 3. УЧИТЕЛЬ — МАСШТАБИРУЮ ЗА ПРЕДЕЛЫ ЖИВОГО ЭФИРА ───────────────────────────────── 57 опубликованных уроков на платформе app.extraboost.ai. Три курса плюс четвёртый — библиотека бонусных модулей. 21 бонусный модуль в четыре слоя: 1) Фундамент — основы больших языковых моделей, управление контекстом, работа с промптами 2) Мышление — глубокое погружение во FPF 3) Методологии — BMAD, OpenSpec, AI-SDLC, SPARC, RIPER 4) Инструменты — Claude Code, Forgeplan, QuintCode, работа с памятью, тестирование, стоимость, RAG, создание собственных серверов MCP, безопасность В сумме — около 12 часов видеоматериала, материал полностью обкатан в производстве. Пять вариантов одной программы собираются из единой библиотеки концепций — без копирования содержимого. Если правлю концепцию, исправление автоматически подхватывается во всех пяти программах. Это даёт 6 готовых продуктов от бесплатного двухчасового вводного курса до платной полной программы на 6 недель. 4. РАЗРАБОТЧИК — ДЕЛАЮ ИНСТРУМЕНТАРИЙ ──────────────────────────────────── - Автотранскрипция живых записей через Gemini 2.5 Flash (с нарезкой, перекрытием и пересчётом таймкодов). - Видеопроизводство - Синхронизация с LMS - Аналитика: проверка покрытия концепций (что преподаватель реально озвучил на живой записи против плана), сравнение планового и фактического тайминга через векторные представления и косинусное сходство - Граф знаний Агентская оркестрация — основной рабочий инструмент: - Параллельные саб-агенты (Agent Teams) с топологическими зависимостями задач и общим списком дел - Собственные навыки и правила (skills) - Свои сервера MCP (Model Context Protocol): банк памяти, управление артефактами Forgeplan, дизайн через Pencil, автоматизация браузера через Playwright, живая документация Context7, собственный сервер для управления LMS на 46 инструментов Производство видео построил на базе AI (клонирование голоса и аватар) + (генерация слайдов прямо из кода) + OBS (запись экрана) + ffmpeg. Цена всей цепочки — 24 $ за курс вместо типовых 1500+ $ на Figma и DaVinci Resolve. 5. ХРАНИТЕЛЬ ЗНАНИЙ — КОРПУС ЖИВОЙ, А НЕ СВАЛКА ────────────────────────────── - 9 смысловых областей (bounded contexts) в рабочей папке курса: канон, первоисточники, сессии, слайды, бонусы, раздаточные материалы, отслеживание, производство, архив - Пятиуровневая иерархия правды — при конфликте понятно, кто главный (скрипты занятий → общая карта → производные проекции → библиотека концепций → выгрузка в LMS) - Библиотека концепций — 60+ переиспользуемых блоков (полный и сжатый вид в одном файле) - Граф знаний + поисковый движок для RAG - Банк долгой памяти — решения, changelog, открытые проблемы и итоги каждой рабочей сессии переживают смену чатов и участников. Обязательный регламент: в начале сессии вспомнить контекст, во время работы сохранять вехи, в конце записать итоги - 26 тематических гайдов в docs/guides/, управление через вложенные CLAUDE.md в каждой значимой папке - Дисциплина передачи: собрал 49-файловый пакет для внешней команды LMS (архитектура + миграции SQL + примеры данных + 7 технических требований) ЧЕМ ОТЛИЧАЮСЬ ОТ СОСЕДЕЙ ПО РЫНКУ ──────────────────────── 1) Замкнутый круг пяти ролей без проседаний — редкая композиция. Обычно человек силён в двух-трёх из пяти, остальные делегирует. 2) Всё уже работает в проде — это не учебный проект. 57 уроков опубликованы, платящие потоки идут. 3) Инженерное отношение к стоимости: 24 $ вместо 1500 $ на видеопроизводство, 1,64 $ на автотранскрипцию занятия. 4) Документация — часть продукта, а не остаток после спринта. 26 гайдов, 28 артефактов Forgeplan, вложенные CLAUDE.md как конституция каждого слоя. 5) Методологический арсенал применён на практике: FPF, BMAD, OpenSpec, AI-SDLC, SPARC, DDD — не просто прочитаны, а встроены в рабочий процесс. 6) Глубокая экспертиза по Ai — один из самых востребованных навыков 2025–2026 годов. У меня реальный производственный опыт и собственные проекты и кластер k8s для обучения. 7) Двуязычие: основное содержимое на русском, технические термины на английском — естественно и без перекосов.

ForgePlan — мой личный open-source проект, который я веду соло: от идеи, архитектуры и кода до документации, релизов, CI/CD и дистрибуции через Homebrew. Без команды, без внешнего финансирования. Исходный код открыт (лицензия MIT), доступен в публичном репозитории на GitHub. Это инструмент для ведения проектов от идеи до реализации. Написан на Rust, состоит из консольной утилиты и сервера MCP (Model Context Protocol), который подключается к AI-помощникам (Claude Code, Cursor, Aider and etc). Главная задача — навести порядок в принятии проектных решений: что строим, как, зачем и на каких основаниях. Для этого в системе ведётся десять типов документов (PRD, RFC, ADR, Epic, Spec, доказательства, заметки и т.д.) со связями между ними, оценкой качества и автоматической проверкой полноты. Масштаб (соло, за ~6 месяцев): около 60 000 строк Rust, 1 400+ тестов, 58 команд в консоли, 50 инструментов MCP, 24 релиза (v0.1 → v0.24), документация на двух языках (около 144 страниц). ЧТО Я СДЕЛАЛ (всё — один, без команды) Архитектура Спроектировал и реализовал проект на Rust из трёх модулей: ядро, консольная утилита, сервер MCP. Применил подход с чёткими границами слоёв (hexagonal / ports-and-adapters): предметная область отделена от хранилища, поиска и AI. Хранилища подключаются через типажи (traits), реализацию можно заменить без переписывания логики. Разделил ответственность между тремя внешними системами: ForgePlan отвечает за «что и как», Orchestra — за задачи и сроки, Claude Code — за исполнителя. Данные не дублируются. Логика принятия решений Реализовал формулу оценки доверия R_eff: качество решения равно самому слабому доказательству (правило weakest-link), а не среднему. Это защищает от «размазывания» качества. Добавил учёт устаревания доказательств (decay): свежий бенчмарк полугодовой давности теряет вес. Ввёл штраф за уровень согласованности (CL0–CL3): мнение одного человека «весит» на 90% меньше, чем проверенное в production. Построил цикл рассуждения ADI (Abduction → Deduction → Induction): 3+ гипотезы, вывод следствий, проверка по доказательствам. Добавил оценку по трём осям F-G-R (формальность, детализация, надёжность) с геометрическим средним — штрафует перекосы. Хранилище и поиск Интегрировал LanceDB (встраиваемая векторная база) и Arrow для колоночного хранения. Сделал гибридный поиск: ключевые слова (BM25) + семантика (эмбеддинги BGE-M3 через fastembed) + расширение по графу связей. Поддержал русскую морфологию. Выбрал подход «Markdown — источник правды, LanceDB — производный индекс»: документы в git, индекс перестраивается одной командой. Зафиксировал как ADR-003. Интерфейсы Написал 58 консольных команд (на clap) и 50 инструментов MCP с единой схемой JSON Schema. Сделал обратимые деструктивные операции: soft-delete с квитанциями, откат в течение TTL. Защитил от атак типа path-traversal. Подключил AI-провайдеров: OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama — через общий шлюз на reqwest + rustls. Координация нескольких AI-агентов Реализовал распределитель задач (dispatcher) между 2–5 агентами: топологическая сортировка зависимостей (алгоритм Кана), упаковка параллельных групп, обнаружение конфликтов по пересечению файлов (Jaccard ≥ 0.3). Добавил блокировки (claims) с TTL и захват идентичности агента — чтобы два агента не правили один файл одновременно. Сборка и распространение Настроил мультиплатформенный релиз через cargo-dist: сразу macOS (Apple Silicon + Intel), Linux (ARM + x64), Windows. С автообновляемой формулой для Homebrew. Собрал GitHub Actions: проверки стиля, сборки, линтер clippy с флагом «предупреждение = ошибка», тесты, валидация документации на уровне PR. Оптимизировал релизный бинарник: с 163 МБ до 41 МБ (−75%) через strip + LTO + уменьшение размера вместо скорости. Написал 6 shell-хуков как предохранители: блокируют force-push, rm -rf, cargo publish, коммит без форматирования, новую публичную функцию без теста, PR с незакрытыми критическими пунктами. Качество 1 400+ тестов: юнит, интеграционные и сквозные (E2E) сценарии на чистом рабочем пространстве. 0 предупреждений под Rust 1.95 (более строгий clippy, чем в 1.94). Практика многокруговых adversarial code review с AI-агентами как заменителями ревьюера: в одном спринте закрыто 30+ замечаний. Методология и документация Синтезировал подход ForgePlan из пяти источников: Quint-code (scoring), BMAD (структура PRD из 13 шагов), OpenSpec (граф зависимостей), FPF (фреймворк мышления с ADI и границами контекстов), git-adr (командная строка). Сам пишу и поддерживаю всю документацию на двух языках — русском и английском, около 144 страниц. ТЕХНОЛОГИИ Язык: Rust 1.95 (edition 2024). Асинхронность: Tokio, async-trait, futures. Хранилище: LanceDB, Arrow, petgraph, fs2, notify. Поиск и эмбеддинги: BM25, fastembed (BGE-M3, E5, Jina), tokenizers. AI-провайдеры: reqwest + rustls → OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama. Интеграции: rmcp (MCP-сервер, stdio), schemars (JSON Schema). Консоль: clap (derive), cliclack (интерактив), console, ctrlc. Парсинг: pulldown-cmark, serde, serde_json, serde_yaml, regex, chrono. Логи и ошибки: tracing, tracing-subscriber, thiserror, anyhow. Тестирование: assert_cmd, predicates, tempfile, insta. Сборка и релиз: cargo-dist, Homebrew, GitHub Actions.

Gerts.ai — платформа корпоративного уровня для работы со знаниями на основе Graph RAG (поиск с дополненным контекстом через граф знаний). Построена как монорепозиторий на TypeScript с общим управлением зависимостями через pnpm и Turbo. Масштаб: около 2 500 000 строк промышленного кода, свыше 50 внутренних библиотек (packages), 8 приложений (apps), более 4 246 автоматических тестов, более 50 утверждённых архитектурных решений (RFC). Готовность к промышленной эксплуатации: многопользовательский режим (multi-tenant), совместимость с API OpenAI, агенты на основе подхода ReAct, полный набор средств наблюдаемости, безопасность уровня предприятия (OIDC, ReBAC, HSM). ЧЕМ ЗАНИМАЛСЯ Архитектура платформы. Спроектировал и реализовал микросервисную архитектуру на базе Moleculer: 17+ служб за единым брокером сообщений. Ввёл событийную модель на основе Nats JeStreams вместо обычных событий — это гарантирует сохранность событий при перезапуске. Реализовал шаблоны распределённых систем: Saga, Outbox, Circuit Breaker, Dead Letter Queue, Idempotency Keys. Построил хранилище событий (Event Sourcing) и проекции поверх PostgreSQL через Prisma. Ввёл единый стандарт работы с настройками: каскадная конфигурация от уровня тенанта к глобальным значениям по умолчанию, без «магических» чисел в коде. Оформил свыше 50 архитектурных решений в виде RFC с едиными шаблонами, прогресс-барами и журналом реализации. Искусственный интеллект и поиск по графу знаний (Graph RAG). Реализовал восемь режимов поиска: Local, Global, Hybrid, DRIFT, HippoRAG, Think-on-Graph, IRCoT и поиск по подграфам. Реализовал многосигнальное объединение результатов (Fusion): плотные векторы, разреженные векторы, BM25, графовые сигналы; объединение через Reciprocal Rank Fusion (RRF) с последующим перевзвешиванием через cross-encoder reranker и MMR. Построил Ontology Management Studio с поддержкой OWL 2.0 и SKOS, многоязычных меток (aliases), композиции онтологий из нескольких доменов и трёхуровневого кэширования. Реализовал разрешение сущностей (Entity Resolution) по каскадной схеме: точное совпадение, затем гибридный семантический поиск, затем вызов языковой модели; с поддержкой псевдонимов и кросс-языкового сопоставления. Реализовал инкрементальное выделение сообществ в графе по алгоритмам Louvain и Leiden, генерацию их описаний через LLM и иерархическую агрегацию для глобального поиска. Реализовал цикл агента по схеме ReAct (Reasoning + Acting): сессии, реестр инструментов, вызовы функций, структурированные ответы через Typia. Построил многослойную память агентов: пять уровней — разговор, эпизодическая память, DIM, знания, кросс-связи. Интегрировал поставщиков моделей: OpenAI, Anthropic (Claude), Google Gemini, локальные эмбеддинги Infinity (BGE-M3), единый шлюз моделей LiteLLM. Реализовал выбор модели на уровне тенанта и домена и отслеживание стоимости запросов для 2 600+ моделей. Разработал платформу оценки качества (Eval Platform): 20+ метрик, запускатор тестов, хранение результатов в ClickHouse, веб-интерфейс для сравнения версий. Серверная часть и распределённая обработка. Построил систему очередей заданий на BullMQ с разделением на секции (partition workers), ключами идемпотентности, изоляцией по тенантам, оркестрацией Saga и потоковой передачей прогресса по Server-Sent Events (SSE). Реализовал движок ETL на основе направленных ацикличных графов (DAG) с точками восстановления, хранилищем артефактов и событиями жизненного цикла. Реализовал ограничитель частоты запросов (Rate Limiter) на Redis со скриптами на Lua (алгоритмы «скользящее окно» и «корзина токенов») с гранулярностью по тенанту, IP и пользователю. Разработал собственный потоковый протокол GSP/1.0 для передачи ответов языковой модели: 15 типов блоков, совместимый с OpenAI шим, транспортная независимость (WebSocket и SSE). Реализовал более 17 служб: LLM-прокси, граф, извлечение документов, вектор, файлы, чат, планировщик, конфигурация тенанта, администрирование, OIDC, IAM, ETL, память. Клиентская часть (веб-приложение). Разработал веб-приложение на Next.js 15 (маршрутизация App Router) и React 19 с более чем 25 страницами: IAM, консоль Graph RAG, наблюдаемость, площадка для отладки извлечения, Ontology Studio. Построил генерацию клиента по контракту: TypeScript-типы через Typia генерируют схему OpenAPI 3.1, далее openapi-typescript строит типобезопасный HTTP-клиент, контракты проверяются в CI. Реализовал полный поток аутентификации OIDC через конечные автоматы XState: вход, многофакторная аутентификация, SSO, passkeys, TOTP, поток авторизации устройств, одноразовые ссылки. Использовал современный стек: TailwindCSS, shadcn/ui поверх Radix UI, тема оформления Vercel Geist, Zustand 5 для локального состояния, React Query 5 для работы с API. Встроил Monaco Editor, граф-редактор @xyflow/react, диаграммы Mermaid, таблицы @tanstack/table с виртуализацией, потоковый чат через AI SDK. Применил архитектурный подход Feature-Sliced Design (FSD): shared, entities, features, views, widgets, app. Безопасность и управление доступом. Реализовал провайдер OIDC: authorization code, device flow, обновление токенов, introspection, JWKS. Ввёл ротацию ключей JWT в трёх режимах: ephemeral (для разработки), file (для окружения тестирования), Vault (для промышленной среды). Закрыл уязвимости IDOR (CWE-639) через строгое определение тенанта более чем в 130 конечных точках. Построил тонкое управление доступом на основе связей (ReBAC) через OpenFGA по модели Zanzibar. Интегрировал корпоративный вход: SAML, LDAP, SCIM, пять и более поставщиков (Google, Microsoft, Atlassian, Slack, Okta). Реализовал WebAuthn и Passkeys, TOTP, отпечатки устройств, блокировку учётной записи, подписывание сессий HMAC-SHA256. Реализовал сходящееся шифрование содержимого файлов (Convergent Encryption) для дедупликации в хранилище: ключи не покидают HashiCorp Vault (Transit backend); поддержаны запасные провайдеры AWS KMS и Azure Key Vault. Инфраструктура и наблюдаемость. Развернул полный стек наблюдаемости: OpenTelemetry Collector собирает данные и направляет в Tempo (трассировка), Loki (логи), Pyroscope (профилирование) и Prometheus (метрики); визуализация в Grafana с пятью готовыми панелями мониторинга. Настроил Kubernetes и Helm с автоматическим масштабированием воркеров через KEDA по длине очереди. Выстроил стратегию контейнеров на docker-compose с профилями (разработка, шлюз API, воркеры) и возможностью горизонтального масштабирования. Реализовал мост Tempo в Claude Code через собственный MCP-сервер — инструмент для прямого анализа трассировок из среды разработки. Настроил CI/CD на GitHub Actions: контроль качества извлечения (extraction quality), шлюз оценки (eval gate) с пороговыми значениями. Настроил git-хуки: Husky, Commitlint, lint-staged. Настроил среду разработки через Devbox (Node.js 22, Python 3.12, Go 1.24, Rust) — воспроизводимо на любой машине. ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Языки и среда исполнения. TypeScript 5.9 (строгий режим), Node.js 22, Python 3.12, Go 1.24, Rust. Пакетный менеджер pnpm 10, сборка через Turbo 2.5. Серверная часть. Moleculer 0.14, NATS, Redis Streams, BullMQ 5, ioredis, RedLock, Hono, isolated-vm (песочница для пользовательского кода), Typia (валидация на этапе компиляции). API и протоколы. REST (OpenAPI 3.1), OIDC и OAuth2, JWT (jose), WebSocket, Server-Sent Events (SSE), JSON-RPC 2.0, Model Context Protocol (MCP), генерация клиента через openapi-typescript. Базы данных и хранилища. Реляционная база PostgreSQL 16 с Prisma 6 (Event Sourcing и проекции). Векторные базы: Milvus (с поддержкой BM25 и разреженных векторов), Qdrant, Weaviate, Pinecone, Chroma, pgvector. Графовые базы: FalkorDB, Neo4j. Аналитическая база: ClickHouse. Кэш и потоки событий: Redis 7. Файловое хранилище: MinIO (S3-совместимое). Искусственный интеллект и машинное обучение. OpenAI SDK, Anthropic SDK (Claude), Google Generative AI (Gemini), LiteLLM (шлюз моделей), Infinity (локальный сервер для эмбеддингов BGE-M3), Tesseract.js (распознавание текста из изображений), tiktoken, graphology, алгоритмы выделения сообществ Louvain и Leiden, N3 (для RDF и Turtle), OWL 2.0, SKOS. Клиентская часть. Next.js 15 (App Router), React 19, TailwindCSS 3, shadcn/ui и Radix UI, Vercel Geist, Zustand 5, XState 5, React Query 5, openapi-fetch, AI SDK (@ai-sdk/react), @assistant-ui/react, @xyflow/react (графовый редактор), Monaco Editor, Mermaid, @tanstack/react-table с react-virtual, Framer Motion, PostHog (аналитика). Безопасность. HashiCorp Vault (Transit и AppRole), провайдеры HSM (Vault, AWS KMS, Azure Key Vault), сходящееся шифрование AES-256-GCM, OpenFGA (ReBAC), SAML (samlify), WebAuthn и FIDO2 (SimpleWebAuthn), LDAP (ldapts), SCIM, TOTP, подпись сессий HMAC-SHA256, маскирование персональных данных в трассировках. Инфраструктура, наблюдаемость, инструменты разработчика. Docker (многоступенчатая сборка), docker-compose с профилями, Kubernetes и Helm, автоскейлинг через KEDA, GitHub Actions, Husky, Commitlint, lint-staged, OpenTelemetry (трассировка, метрики, логи), Tempo, Loki, Pyroscope, Prometheus, Grafana, OTel Collector, собственный MCP-мост к Tempo. Тестирование. Vitest 3, @testing-library/react, Playwright (через MCP), более 4 246 тестов (модульные и интеграционные). КЛЮЧЕВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ Платформа Graph RAG с восемью алгоритмами поиска, объединением сигналов, многослойной памятью агентов и поддержкой OWL-онтологий. Монорепозиторий на TypeScript: свыше 50 внутренних библиотек, сборка с учётом графа зависимостей (Turbo), сквозная типобезопасность от базы данных до браузера. Безопасность уровня предприятия: OIDC, ReBAC, HSM, сходящееся шифрование, SSO (SAML, LDAP, SCIM). Полная наблюдаемость: OpenTelemetry, Tempo, Loki, Pyroscope, Prometheus, Grafana, с собственным мостом MCP для среды разработки. Промышленная инфраструктура: BullMQ, Saga, Outbox, DAG ETL, автомасштабирование на Kubernetes. Современная клиентская часть: Next.js 15, React 19, потоки аутентификации на XState, типобезопасный клиент из OpenAPI, архитектура FSD. Платформа агентов: среда исполнения ReAct, реестр инструментов MCP, межагентное взаимодействие A2A по JSON-RPC, потоковый протокол GSP.

https://orch.so Архитектор проекта, разработчик, devops & Co founder Занимался полным циклом проектирования, разработки и управлением компании в роли CTO Разработка сервиса для управления задачами в командах и обеспечения коммуникацией участников. Стартап. Пройден путь о проверки гипотезы до первых клиентов и получени инвестиций и участие в программе акселерации в США

Архитектор, руководитель проекта. Что делаем: -- Проект в сфере международной логистики(морские и жд перевозки) Цифровой сервис по предоставлению экспедиторских услуг. Расчет и букирование мультимодальных маршрутов для грузовладельцев и экспедиторов.

Руководитель по развитию и разработке новых продуктов. Куратор проектов. Руководитель по внедрению новых технологий. Языки: -- PHP -- JS (e5-7) БД: -- arangodb -- postgreSql -- mysql -- redis -- neo4j Окружение: -- Linux (Debian fam) -- HAProxy -- PHP-FPM -- NGINX -- Tengine -- Docker -- LXC -- Graphite -- Graphana -- Zabbix -- RabitMQ -- ElasticSearch -- Nats -- Kibana -- FluentD -- Carbon -- IspConfig3 -- ISPManger -- CloudLinux -- VueJS -- NodeJS -- Kubernetes -- Rancher -- Gitlab (ci/cd) -- Jira -- Bitbucket Участие: HighLoad 2016,2017,2018, РИТ++ 2017

Сопровождение проектов Разработка приложений Внедрений технологий Поддержка серверного ПО PHP,LUA разработка

Полное техническое обеспечение it-отделов нескольких компаний (ООО "ЛемонЛайм", ООО "Новые Минеральные Технологии", ООО «Делай Вещь ",ООО "НэйлзОфис",) аудит и поддержка всех корпаративных web-сайтов, администрирование выделенных серверов компании. Конфигурация шлюза виртуальных машин, и их поддержка. Создание и поддержка web-сайтов. Ответственный по своевременной оплате выделенных серверов, доменов, эквайринга, сотовой связи. Закупка и внедрение новых it-решений и оргтехники. Обеспечение расходниками всего it департамента. Обновление и расширение 1C Бухгалтерия. Внедрении 1с УНФ. Внедрение и поддержка видеонаблюдении. Опыт в разработке устройств автоматизации (электроника).

Стандартные обязанности сис.администратора.

Стандартные обязанности сис.администратора.

Стандартные обязанности сис.администратора.