Больше данных. Больше пользователей. Больше масштаба.
Семь лет развиваю собственные бизнес-проекты. На их задачах собрал системы для бронирования, платежей, расчета зарплаты и аналитики. Основной фокус сейчас - автоматизация, работа с данными и видимость бизнеса в поиске и ответах ИИ.
↳
7 летпредпринимательского опыта
4 часа → 10–20 минутмое время на один расчет зарплаты раз в две недели
3 проектареальные клиенты, сотрудники и ежедневная работа
Опыт / собственные проекты
Мой опыт вырос из задач собственного бизнеса
У меня три направления: квесты Art Quest, частный кинотеатр Horror Cinema и иммерсивные спектакли Morpheus. За каждым стоят сотрудники, расписание, клиенты, оплаты и свои правила. Когда проектов стало больше, вручную связывать все это между собой оказалось неудобно.
Я начал разбирать повторяющиеся процессы и собирать для них инструменты. Где-то хватало готового сервиса или интеграции. Где-то понадобились собственные боты, серверы, базы данных и веб-интерфейсы. Часть сервисов удалось заменить своими решениями.
За разными технологиями у меня стоят несколько постоянных интересов: убирать ручную работу, находить полезные связи в данных и улучшать то, как бизнес находят в интернете. Новую область я осваиваю, когда она помогает решить такую задачу.
Теперь хочу решать такие задачи в большем масштабе
Собственные проекты дали мне возможность пройти весь путь от идеи до работающей системы. Сейчас хочется работать с большим объемом данных, большим количеством пользователей и более сложными связями между процессами. Особенно интересны задачи, где одно удачное изменение потом помогает команде каждый день.
Мне нравится сопоставлять данные, смотреть на них с разных сторон и проверять гипотезы. В локальном бизнесе для этого не всегда хватает объема. Ищу удаленную работу с фокусом на внедрении ИИ, автоматизации и внутренних инструментах.
Лучше всего работаю, когда понятны задача, ограничения и ожидаемый результат, а способ решения можно предложить самому. Если по ходу вижу более полезный вариант, обсуждаю его и объясняю, что он даст.
Как работаю
Сначала понимаю задачу. Затем выбираю способ ее решить.
Понятный результат. Свобода выбрать решение. Проверка после сборки.
01
Понять результат
02
Изучить процесс
03
Выбрать решение
04
Собрать
05
Перепроверить
06
Запустить
07
Оценить эффект
В незнакомой задаче сначала собираю опору: документацию, исследования, несколько источников и существующие решения. Смотрю, что можно сделать простыми средствами, какие сервисы уже подходят и где находятся ограничения. По мере работы добираю знания там, где они действительно понадобились.
Дальше соединяю новое с тем, что уже делал. Для меня технологии похожи на конструктор: хороший результат часто появляется из сочетания знакомых инструментов, а не из одного самого модного сервиса. Кодекс - моя основная среда разработки, но в работе использую разные модели, агентов, плагины и подключения к системам.
В длинных задачах веду список работ со статусами: что готово, что в процессе и что мешает закончить. Он помогает не потерять исходную цель, даже когда по ходу появляются новые идеи. Незаконченные пункты не исчезают за красивым итоговым отчетом.
Уверенного ответа ИИ мне недостаточно
Объем проверки зависит от цены ошибки. В платежах и других ответственных системах отдельно разбираю, что можно подменить, какие события могут прийти повторно и где система способна принять неверное состояние за правильное.
Для важных изменений использую отдельное ревью в свежем контексте, при необходимости - более сильную модель. Прошу искать противоречия, непроверенные предположения и слабые места, а не просто подтвердить, что все хорошо. Затем исправляю замечания, прогоняю тесты и сам прохожу пользовательские сценарии.
Перед изменениями рабочих систем сохраняю возможность отката и задаю ограничения на удаление и перезапись. После запуска использую мониторинг и уведомления: важно заметить проблему и понять, где она возникла. Написанный код, рабочий сценарий и полезный для бизнеса результат я проверяю отдельно.
Практический опыт
Кейсы: что я уже сделал
Здесь задачи из собственных бизнесов и клиентской работы. В каждой истории - почему понадобилось решение, как я к нему пришел и что получилось. Технические подробности можно раскрыть отдельно.
01 / Автоматизация расчета зарплаты
На расчет зарплаты уходило четыре часа. Сейчас - 10–20 минут.
Мое время на один расчет раз в две недели.
Когда сотрудников и мероприятий стало больше, зарплата в Excel превратилась в отдельную задачу. В трех проектах отличались ставки, состав работ и правила оплаты. На один расчет раз в две недели у меня уходило около четырех часов.
Я разобрал эти правила и собрал систему, которая берет рабочие данные из CRM и рассчитывает начисления. Потом несколько раз упрощал сам процесс: находил неудобные места, исправлял их и проверял на следующем расчете.
Сейчас на мою проверку итогов и подтверждение уходит примерно 10–20 минут. Это результат нескольких итераций: постепенно убирал ручные шаги, сохраняя возможность понять, откуда взялась каждая сумма.
amoCRMСобытийный учетЖурнал операцийКабинет сотрудникаРазработка с ИИ
История расчета↗
01
Событие в CRM
Проведенный сеанс и правило проекта
02
Начисление
Откуда появилась сумма
03
Проверка
Мое подтверждение расчета
04
Выплата
Отдельная операция в истории
05
Корректировка
Изменение без потери происхождения
Моя оценка времени · результат нескольких итераций
Как устроен расчет и что я проверял+
Сначала отделил факты о работе от правил начисления. Важно было понять, какие сведения уже есть в CRM, что приходит из других рабочих источников и где требуется уточнение человеком. Это помогло не переносить все особенности старой таблицы в новую систему без разбора.
Начисление, выплата и корректировка учитываются отдельно. Если сумма меняется, остается история операции. Поэтому вопрос сотрудника можно разобрать по исходным данным и правилам, а не искать объяснение только в переписке.
Для сотрудника предусмотрен кабинет с историей начислений. За собой я оставил проверку результата и подтверждение. Моя роль в проекте - разбор бизнес-правил, постановка задач ИИ, проверка расчета и постепенное упрощение работы с системой.
Собрал бронирование, которое учитывает фильм, расписание, бонусы и оплату
В Horror Cinema нельзя просто показать свободный час в календаре. Один фильм длится около часа двадцати, другой - три часа. После сеанса нужно подготовить помещение. Есть бонусы, скидки и следующая бронь, с которой нельзя пересечься.
01
Боты
Диалог и бонусы
02
Бронирование
Фильм, время, подготовка
03
CRM
Клиент и история
04
Платежи
Статус и повторы
05
Аналитика
Слоты и повторные визиты
Я связал сайт и ботов с общими правилами бронирования, Google Calendar, платежами и amoCRM. Клиент выбирает дату, время, фильм и уровень страха, проверяет заказ и оплачивает. Система проверяет, хватает ли времени, а менеджер получает данные заказа.
Особое внимание уделял ситуациям, которые выходят за обычный сценарий: выбранный фильм не помещается в свободный промежуток, бонус пытаются получить повторно или онлайн-оплата временно недоступна. Для таких случаев нужен понятный следующий шаг, а не тупик.
Рабочая цепочка от выбора сеанса до оплаты, CRM и календаря сотрудников.
Google CalendaramoCRMЮKassaTelegramВКонтактеAPIВебхуки
Что происходит от первого интереса до готовой брони+
Войти можно напрямую через сайт или через опрос о предпочтениях. После опроса клиент переходит в бота и получает приветственные бонусы. Начисление защищено от повторного получения. В боте есть дополнительные задания, бонусные предложения и напоминания о сроке их действия.
При бронировании загружается расписание. После выбора фильма система сопоставляет его длительность и время подготовки со следующими сеансами. Если выбранный вариант не подходит, клиенту предлагают изменить время или фильм.
По истории бронирований выделяются менее востребованные часы. Для них предусмотрены три предложения со скидкой 20% на неделю; подбор обновляется после бронирований. Здесь аналитика используется для конкретного решения: какие свободные часы стоит предложить выгоднее.
После подтверждения клиент оплачивает заказ. На случай недоступности платежного сервиса предусмотрен запасной вариант перевода с загрузкой подтверждения для проверки. Скриншот и подтвержденный платеж - разные состояния процесса.
В amoCRM передаются параметры заказа, контакт и сохраненные сведения об источнике обращения. Событие появляется в календаре, которым пользуются сотрудники. Общие обработчики позволяют использовать одну логику в нескольких ботах и проектах.
Мой вклад - продуктовые правила, выбор схемы интеграций, постановка реализации и проверка всей цепочки. Мне важно, чтобы клиенту было понятно, что делать дальше, а сотрудник получал достаточно информации без повторного опроса.
Помог родителям выбрать праздник без долгой переписки с менеджером
В звонках и переписках повторялись одни и те же вопросы: что подойдет детям, какой квест выбрать, чем отличаются пакеты. По каталогу это понять сложно. А случайный выбор мог привести к тому, что подросткам предложат занятие для малышей.
Я начал с людей, которые каждый день работают с гостями: собрал у администраторов и актеров информацию о программах. Какие дети лучше включаются в активную игру, кому интереснее загадки, где страшнее и как все это зависит от возраста.
На этой основе собрал подборщик. Ответы о детях и бюджете влияют на оценку вариантов и рекомендацию. Родитель получает подходящую программу, а затем может передать подборку менеджеру. В amoCRM уже видны состав компании, ответы и выбранный вариант.
Родитель получает подборку под свою компанию, менеджер - готовый контекст обращения.
Правила подбораАналитика ответовamoCRMTelegramMAXИнтеграции
Почему это больше, чем форма с несколькими вопросами+
Главной задачей было снизить сложность выбора. Поэтому сначала понадобилось разобраться в содержании программ и опыте сотрудников. Именно это знание стало основой правил подбора.
В опросе учитываются возраст, предпочтения и желаемый бюджет. Баллы по ответам помогают выбрать подходящий вариант. Механика бонуса, например бесплатной дискотеки, связывает результат подбора с дальнейшим обращением.
Подборку и бонус можно сохранить через Telegram или MAX. Оттуда пользователь возвращается к предложению или передает его менеджеру. Менеджеру не приходится начинать разговор с нуля: контекст уже передан.
Параллельно я добавлял измерение шагов: где люди начинают опрос, где останавливаются и что делают после результата. Так продукт помогает клиенту сейчас и дает данные для дальнейших проверок. Например, можно исследовать связь предпочтений и бюджета, не объявляя такую связь фактом заранее.
04 / Видимость в поиске и ответах ИИ · Art QuestСохраненная выборка · 05.09.2026
Собрал систему проверки и улучшения видимости Art Quest в ответах ИИ
Мне было важно понять, появляется ли Art Quest, когда человек спрашивает ИИ, где провести детский день рождения в Омске. Обычная позиция сайта в поиске на этот вопрос не отвечала: нужно было отдельно смотреть сами рекомендации и источники.
ответа с цитированием сайта рекомендовали Art Quest
Только ответы, цитирующие art-quests.ru. Несколько режимов поиска, один датированный срез.
Я собрал процесс проверки: запросы по реальным потребностям родителей, ответы разных систем, упоминания компаний, ссылки и сравнение конкурентов. Дальше исследовал, какой информации о проекте не хватает и что стоит изменить на сайте или во внешних источниках.
Работа постепенно объединила автоматические замеры, техническое SEO, содержание страниц, внутренние ссылки и публикации в СМИ. Теперь к исследованию можно возвращаться после изменений и сравнивать результаты по сохраненным данным.
В сохраненной выборке 5 сентября 2026 года 32 из 41 ответа, цитирующего art-quests.ru, рекомендовали Art Quest. Это ответы на небрендовые вопросы о детском празднике в Омске, а не доля всех ответов ИИ.
Создан повторяемый процесс проверки видимости и выбора следующих SEO/GEO-действий.
Как выбирал вопросы и проверял результаты+
В основу запросов положил вопросы, с которыми приходят родители: где отметить день рождения, как подобрать программу по возрасту, чем занять активных детей. Важно было проверить, сможет ли человек найти проект, еще не зная его названия.
Я смотрел на несколько разных результатов: назвала ли система компанию, действительно ли порекомендовала ее и на какой источник сослалась. Просто ссылка внизу ответа и предложение выбрать конкретную площадку означают разные вещи.
Ответы, запросы и источники сохранялись для повторного разбора. Отдельно сравнивал модели и условия запуска, проверял влияние контекста. Сопоставимость замеров важна: иначе легко принять изменение условий проверки за улучшение видимости.
После этого исследование превращалось в конкретные задачи: уточнить описание программы, закрыть вопрос на странице, проверить доступность информации для поисковика, улучшить внутреннюю связь страниц или подготовить внешнюю публикацию.
Такая работа мне особенно интересна: здесь соединяются поведение клиента, данные, автоматизация и развитие продукта. Одного удачного ответа ИИ мало для решения, зато серия аккуратно собранных наблюдений помогает выбрать следующий шаг.
Сохраненная выборка: 5 сентября 2026
Показатель пересчитан по сохраненным данным: в него вошли ответы на небрендовые вопросы о детском празднике в Омске, полученные 5 сентября 2026 года и отмеченные в исследовании как основные. Среди ответов со ссылкой на официальный сайт art-quests.ru — 41 ответ, из них 32 с рекомендацией Art Quest.
В выборке несколько режимов: ChatGPT, Алиса и Perplexity в пользовательских интерфейсах, Google AI Overview и Sonar через API. Их результаты объединены в один датированный срез; это не сравнение режимов между собой.
Для каждого ответа сохранены источник, режим, дата и текст. Ответы помечены как полученные в чистом контексте и допустимые для основной выборки. Цитирование сайта и рекомендация бизнеса считаются отдельно.
Этот показатель относится только к ответам, уже цитирующим сайт. Он не означает, что Art Quest присутствует во всех ответах ИИ, идет первым или что изменение сайта вызвало рост продаж.
За неделю разобрал просадку поиска у сайта примерно с 9 500 страницами
Ко мне пришли с конкретной проблемой: у международного сайта многие страницы потеряли места в первой десятке поиска. Нужно было разобраться в причинах и предложить действия, а не выдать общий список советов по SEO.
Я изучил предметную область и собрал нужные инструменты по ходу работы. С помощью ИИ подготовил скрипт выгрузки данных из Google Search Console. Получился массив примерно на четыре миллиона строк, который позволял проверять гипотезы по страницам и запросам.
Проект занял неделю. Итогом стал разбор причин и конкретный план работ. Заказчик принял результат и оставил положительный отзыв.
Примерно 4 млн строкПроверка гипотезПлан действий
За неделю подготовил исследование просадки и план работ, принятый заказчиком.
Google Search ConsolePythonSEO-анализОбработка данныхРевью
Почему я отдельно перепроверял собственный анализ+
Большой автоматический отчет может выглядеть убедительно и при этом содержать слабые выводы. Поэтому после каждого значимого этапа я менял угол проверки: где есть противоречие, что не подтверждается данными, какой еще причиной можно объяснить наблюдение.
Когда не хватало доказательства, возвращался к исходным данным и искал способ проверить предположение. Отдельное ревью помогало заметить места, где первоначальный анализ просто повторял собственную логику.
В результате рекомендации были связаны с конкретными страницами и приоритетами. Клиенту было понятно, что именно предлагается делать и на чем основан вывод. Этот этап завершился исследованием и планом действий.
Заказчик также сообщил, что хочет заказать стороннюю проверку. Я спокойно к этому отнесся: работа должна выдерживать вопросы другого специалиста. После сдачи дополнительных вопросов ко мне не пришло, а работа получила положительный отзыв.
↗
Данные → решение → проверка гипотезы
06 / Аналитика и проверка гипотез
Связываю аналитику с решениями: что предложить клиенту и что изменить в процессе
Аналитику я начал с обычных кликов и обращений. Потом захотелось понимать больше: когда люди бронируют, какие часы остаются свободными, сколько раз возвращаются на сайт и что выбирают после опроса.
Один из практических результатов - подбор менее востребованных слотов для скидок. Другой - изменение взгляда на первую сессию: часть клиентов бронирует после повторных визитов, поэтому незавершенный первый просмотр еще не означает потерянного клиента.
Перед изменением записываю гипотезу, дату запуска, нужные показатели и срок проверки. Затем возвращаюсь к результату. Если нужно сравнить варианты, заранее определяю, что именно меняется и по какому показателю выбирать результат.
ГипотезаДата и метрикаСрок проверкиСледующее решение ↗
Данные используются для решений о предложениях, клиентском пути и следующих проверках.
Google SheetsGoogle Search ConsoleЯндекс МетрикаЯндекс ВебмастерCRMAPIБраузерные инструменты
Как собираю данные и не теряю контекст изменений+
Настроил еженедельный сбор данных из Яндекс Метрики, Яндекс Вебмастера и Google Search Console через собственное подключение. Исходные выгрузки сохраняются в архив, результаты дублируются в Google Sheets.
Вместе с данными формируется задание для следующего этапа. Я просматриваю его и передаю в Codex. Там продолжается анализ и сбор сведений с площадок, где данные приходится получать через браузер. Эта передача остается отдельным шагом под моим контролем.
Мне нравится сопоставлять источники. Например, взять историю Avito за весь период и сравнить ее с обращениями, бронированиями и изменениями продвижения. Или посмотреть прохождение опроса в разрезе ответов, возраста и предпочтений.
Данные стараюсь сохранять с понятным происхождением, чтобы позже вернуться к вопросу и проверить его без новой ручной сборки. При этом запуск бота, запись брони и состоявшееся мероприятие остаются разными событиями.
В книге гипотез фиксирую, что изменено и зачем. Если данных недостаточно, это причина продолжить наблюдение, а не придумать красивый эффект. Сравнение вариантов A/B использую там, где получается организовать осмысленную проверку.
Повседневная автоматизация
Рутину стараюсь не делать руками дважды
Если действие начинает повторяться, я довольно быстро думаю, какую его часть можно убрать из ручной работы.
Gmail · раз в три часаПерепискаЗадачиСводки
ИИ + автоматизацияПроверить действие, срок и дубли
Задача в AsanaСо ссылкой на исходное письмо
Сводка для меняЧто требует внимания
01
Почта проверяется раз в три часа, важные действия попадают в Asana
Настроил проверку Gmail по расписанию. Система читает письмо и нужную переписку, отделяет информационные сообщения от тех, где требуется действие. Если есть задача, проверяет, не создана ли она раньше, и добавляет ее в Asana со ссылкой на письмо.
Срок переносится из письма, когда он действительно указан. В сводке видно, что требует внимания и какая задача создана. Мне не нужно каждый раз вручную переносить одно и то же из почты в рабочий список.
02
Регулярные проверки начинаются без отдельного напоминания
У меня настроены ежедневные, еженедельные и ежемесячные процессы: рабочие сводки, сбор аналитики, новости по интересующим темам и проверки состояния сервисов. Для каждого определяю, что запускать по расписанию, какой результат сохранить и когда требуется мое участие.
Долгие задачи получают собственный список работ и правил. Так меньше зависит от того, вспомню ли я в очередном сообщении про запрет на удаление, необходимость сохранить исходные данные или вернуться к незавершенному пункту.
03
Агенты помогают проходить одинаковую работу на разных площадках
Размещение проектов в справочниках оказалось подходящей задачей для агента: площадки разные, а работа похожая - найти вход, заполнить карточку, добавить материалы, проверить результат.
В одном таком проходе агент работал более чем с двадцатью площадками. По письмам восстановил часть старых доступов, которые я уже не помнил, и продолжил размещение. Там, где требовалось мое действие или ответ площадки, оставлял конкретный следующий шаг.
В реестре прохода 17 сентября 2026 года — 29 новых карточек, объявлений и событий: 25 приняты или сохранены площадками, четыре отправлены на модерацию. Эти статусы учитываю отдельно от публичной доступности.
Хорошая автоматизация для меня уменьшает количество ручных шагов и сохраняет контроль: я понимаю, что произошло, что еще не завершено и где нужно решение.
СМИ и присутствие проектов
Автоматизировал часть работы со СМИ: от поиска редакций до обработки ответов
Мне хотелось, чтобы о проектах узнавали за пределами собственных страниц. Я собрал базу примерно из сотни подходящих контактов: редакции, авторы и площадки, которым могли быть интересны наши форматы.
Для каждого адресата изучал публикации и подбирал подходящую тему. ИИ помогал с поиском, разбором материалов и подготовкой персонального письма. Дальше нужно было сохранить историю общения, разобрать ответ и понять следующий шаг: прислать материалы, договориться о визите или вернуться к разговору позже.
Часть этой рутины удалось автоматизировать. Перед повторным письмом проверялась предыдущая переписка, а действия из ответов попадали в задачи. Публикации включил в общую работу над присутствием проектов в интернете вместе с поиском и GEO.
Материалы о проектах / 7 сентября 2026“
Иммерсивный театр в Омске: что это такое и как проходит Morpheus
Читать в «ОмскГид»Материал о проекте Morpheus, подготовлен совместно с командой театра
Новости Сибири / 8 сентября 2026
Что происходит с кино, когда зрительный зал становится частью фильма
Мое интервью в спецпроекте «Глобус Омска»: собственные проекты, креативные индустрии и развитие города
Дополнительный опыт
Еще несколько проектов, которые показывают мой подход
Здесь меньше про масштаб бизнеса и больше про то, как я разбираюсь в новых задачах и собираю недостающие инструменты.
01
Собрал монитор объявлений вместо ручного просмотра каналов
Для поиска квартиры понадобилось следить за множеством источников с одинаковыми критериями. Собрал мониторинг двенадцати публичных Telegram-источников и Mulk.top. Объявления сохранялись в SQLite, проходили фильтры и приходили уведомлениями.
Основная работа была в деталях: русский и узбекский текст, разные названия районов, повторные объявления, цена аренды рядом с депозитом. Неоднозначные варианты система отделяла от явных отказов. У каждого получателя сохранялось свое состояние доставки.
После завершения поиска инструмент остановлен и архивирован 13 сентября 2026 года.
PythonSQLiteПарсингTelegram
02
Общие обработчики для нескольких ботов и проектов
Когда несколько сайтов и ботов работают с одной CRM, неудобно развивать каждую интеграцию отдельно. Я использовал общие обработчики и отдельное подключение к amoCRM, чтобы заявки, контакты, заметки и платежные события проходили по согласованным правилам.
В таких связках проверял повторные события, совпадение контактов и передачу источника. Это помогает менять общую логику без необходимости заново собирать один и тот же процесс для каждого канала.
amoCRMAPIВебхукиTelegramВКонтакте
03
Проверял исследовательские выводы с помощью нескольких моделей
В исследовательских задачах мне бывает полезно получить несколько отдельных взглядов на одни данные. Для этого собирал процесс с независимыми ответами моделей, сохранением источников и дополнительной проверкой вывода.
Отдельно учитывал, все ли модели ответили, не оборвался ли запуск и достаточно ли данных для результата. Мне важна возможность вернуться к исходному ответу и проверить, откуда появилось конкретное утверждение.
Несколько моделейИсследованияПроверка данныхАвтоматизация
04
Поддерживаю собственные сайты и сервисы после запуска
Переносил сайты на свои серверы, связывал их с внутренними системами и разбирался в производительности. Разработку продолжал после первого запуска: проверял пользовательский путь, состояние данных и работу интеграций.
Для сервисов настроены проверки процессов, баз, ботов и фоновых задач. Уведомления приходят в Telegram. Перед важными изменениями сохраняю возможность вернуться к предыдущей версии, чтобы эксперимент не превращался в потерю работающего результата.
DockerPostgreSQLCaddyPM2systemdМониторинг
Клиентская работа
Обсуждаю улучшения, сохраняю договоренности
В собственных проектах могу развивать идею по ходу работы. В клиентской задаче сначала объясняю, что предлагаю изменить, зачем это нужно и как повлияет на результат. Существенное расширение работы согласовываю заранее.
Небольшую связанную проблему, которая мешает согласованному результату, стараюсь закрыть в рамках задачи и обязательно сообщаю, что сделал. Например, при размещении клиентского инструмента дополнительно настроил HTTPS, чтобы он открывался по защищенному соединению.
Я не приписываю себе чужую работу и не скрываю использование ИИ. Сразу объясняю свой способ работы, чтобы мы одинаково понимали мою роль и ожидаемый результат.
Инструменты
Подбираю инструменты под задачу и ограничения
Для исследования, реализации и проверки использую разные инструменты. Основная среда разработки - Codex. Плагины, MCP и API помогают подключать данные и действия реальных систем, а не переносить весь контекст вручную.
Готовое решение выбираю, когда оно закрывает задачу. Собственный инструмент появляется там, где сервис не подходит или оставляет слишком много ручных шагов. Поэтому мой рабочий набор включает и ИИ-агентов, и обычные базы, ботов, сайты и интеграции.
ИИ и автоматизация / Разработка и инфраструктура / Интеграции и данные
Давайте попробуем
Предложите задачу, на которой можно показать мой подход
Ищу работу, где нужно разобраться в процессе, предложить решение и довести его до использования. Особенно интересны повторяющиеся операции, связанные между собой системы, данные и практическое внедрение ИИ.
Готов выполнить небольшое практическое задание на 1–3 часа с разрешенным использованием ИИ. Покажу, какие вопросы задам, что выберу для реализации и как проверю результат.
Я в восторге от момента, когда то, что раньше требовало ручной работы или казалось непонятным, начинает нормально работать. Именно такими задачами хочу заниматься дальше.
Семь лет развиваю собственные бизнес-проекты. На их задачах собрал системы для бронирования, платежей, расчета зарплаты и аналитики. Основной фокус сейчас - автоматизация, работа с данными и видимость бизнеса в поиске и ответах ИИ.
У меня три направления: квесты Art Quest, частный кинотеатр Horror Cinema и иммерсивные спектакли Morpheus. За каждым стоят сотрудники, расписание, клиенты, оплаты и свои правила. Когда проектов стало больше, вручную связывать все это между собой оказалось неудобно.
Мне нравится сопоставлять данные, смотреть на них с разных сторон и проверять гипотезы. В локальном бизнесе для этого не всегда хватает объема. Ищу удаленную работу с фокусом на внедрении ИИ, автоматизации и внутренних инструментах.
Лучше всего работаю, когда понятны задача, ограничения и ожидаемый результат, а способ решения можно предложить самому. Если по ходу вижу более полезный вариант, обсуждаю его и объясняю, что он даст.
Сначала понимаю задачу. Затем выбираю способ ее решить.
В незнакомой задаче сначала собираю опору: документацию, исследования, несколько источников и существующие решения.
Понять результат → Изучить процесс → Выбрать решение → Собрать → Перепроверить → Запустить → Оценить эффект
Перед изменениями рабочих систем сохраняю возможность отката и задаю ограничения на удаление и перезапись. После запуска использую мониторинг и уведомления: важно заметить проблему и понять, где она возникла. Написанный код, рабочий сценарий и полезный для бизнеса результат я проверяю отдельно.
Кейсы: что я уже сделал
На расчет зарплаты уходило четыре часа. Сейчас - 10–20 минут.
Автоматизация расчета зарплаты
Три проекта, разные ставки, проценты и состав мероприятий. Собрал расчет на основе данных CRM и сократил время, которое трачу на него каждые две недели.
Я разобрал эти правила и собрал систему, которая берет рабочие данные из CRM и рассчитывает начисления. Потом несколько раз упрощал сам процесс: находил неудобные места, исправлял их и проверял на следующем расчете.
Результат. Около четырех часов → 10–20 минут моего времени на один расчет раз в две недели.
Собрал бронирование, которое учитывает фильм, расписание, бонусы и оплату
Бронирование, боты и платежи
Клиенту нужен простой выбор сеанса. За ним стоят фильмы разной длительности, подготовка помещения, скидки, платежи и передача заказа сотрудникам.
Я связал сайт и ботов с общими правилами бронирования, Google Calendar, платежами и amoCRM. Клиент выбирает дату, время, фильм и уровень страха, проверяет заказ и оплачивает. Система проверяет, хватает ли времени, а менеджер получает данные заказа.
Результат. Рабочая цепочка от выбора сеанса до оплаты, CRM и календаря сотрудников.
Помог родителям выбрать праздник без долгой переписки с менеджером
Подбор детского праздника · Art Quest
Перенес опыт администраторов и актеров в подборщик: возраст, характер детей, интересы и бюджет превращаются в конкретную рекомендацию.
Я начал с людей, которые каждый день работают с гостями: собрал у администраторов и актеров информацию о программах. Какие дети лучше включаются в активную игру, кому интереснее загадки, где страшнее и как все это зависит от возраста.
Результат. Родитель получает подборку под свою компанию, менеджер - готовый контекст обращения.
Собрал систему проверки и улучшения видимости Art Quest в ответах ИИ
Видимость в поиске и ответах ИИ · Art Quest
Начал с вопросов родителей о детском празднике. Собрал проверки ответов, источников и конкурентов и связал их с работой над сайтом и внешними публикациями.
Я собрал процесс проверки: запросы по реальным потребностям родителей, ответы разных систем, упоминания компаний, ссылки и сравнение конкурентов. Дальше исследовал, какой информации о проекте не хватает и что стоит изменить на сайте или во внешних источниках.
Результат. Создан повторяемый процесс проверки видимости и выбора следующих SEO/GEO-действий.
В сохраненной выборке 5 сентября 2026 года 32 из 41 ответа, цитирующего art-quests.ru, рекомендовали Art Quest. Это ответы на небрендовые вопросы о детском празднике в Омске, а не доля всех ответов ИИ. Несколько режимов поиска; не сравнение до и после.
За неделю разобрал просадку поиска у сайта примерно с 9 500 страницами
Клиентское SEO-исследование · DVING.NET
Задача клиента: понять, почему многие страницы вылетели из первой десятки. Для исследования собрал выгрузку примерно на четыре миллиона строк.
Я изучил предметную область и собрал нужные инструменты по ходу работы. С помощью ИИ подготовил скрипт выгрузки данных из Google Search Console. Получился массив примерно на четыре миллиона строк, который позволял проверять гипотезы по страницам и запросам.
Результат. За неделю подготовил исследование просадки и план работ, принятый заказчиком.
Связываю аналитику с решениями: что предложить клиенту и что изменить в процессе
Аналитика и проверка гипотез
История бронирований, ответы в опросах, рекламные источники и повторные визиты помогают выбирать конкретные изменения и проверять их результат.
Один из практических результатов - подбор менее востребованных слотов для скидок. Другой - изменение взгляда на первую сессию: часть клиентов бронирует после повторных визитов, поэтому незавершенный первый просмотр еще не означает потерянного клиента.
Результат. Данные используются для решений о предложениях, клиентском пути и следующих проверках.
Рутину стараюсь не делать руками дважды
Почта проверяется раз в три часа, важные действия попадают в Asana. Настроил проверку Gmail по расписанию. Система читает письмо и нужную переписку, отделяет информационные сообщения от тех, где требуется действие. Если есть задача, проверяет, не создана ли она раньше, и добавляет ее в Asana со ссылкой на письмо.
Регулярные проверки начинаются без отдельного напоминания. У меня настроены ежедневные, еженедельные и ежемесячные процессы: рабочие сводки, сбор аналитики, новости по интересующим темам и проверки состояния сервисов.
Агенты помогают проходить одинаковую работу на разных площадках. Размещение проектов в справочниках оказалось подходящей задачей для агента: площадки разные, а работа похожая - найти вход, заполнить карточку, добавить материалы, проверить результат.
Хорошая автоматизация для меня уменьшает количество ручных шагов и сохраняет контроль: я понимаю, что произошло, что еще не завершено и где нужно решение.
Работа со СМИ и дополнительный опыт
Мне хотелось, чтобы о проектах узнавали за пределами собственных страниц. Я собрал базу примерно из сотни подходящих контактов: редакции, авторы и площадки, которым могли быть интересны наши форматы.
Собрал монитор объявлений вместо ручного просмотра каналов. Для поиска квартиры понадобилось следить за множеством источников с одинаковыми критериями. После завершения поиска инструмент остановлен и архивирован 13 сентября 2026 года.
Общие обработчики для нескольких ботов и проектов. Когда несколько сайтов и ботов работают с одной CRM, неудобно развивать каждую интеграцию отдельно.
Проверял исследовательские выводы с помощью нескольких моделей. В исследовательских задачах мне бывает полезно получить несколько отдельных взглядов на одни данные.
Поддерживаю собственные сайты и сервисы после запуска. Переносил сайты на свои серверы, связывал их с внутренними системами и разбирался в производительности.
Обсуждаю улучшения, сохраняю договоренности
В собственных проектах могу развивать идею по ходу работы. В клиентской задаче сначала объясняю, что предлагаю изменить, зачем это нужно и как повлияет на результат. Существенное расширение работы согласовываю заранее.
Я не приписываю себе чужую работу и не скрываю использование ИИ. Сразу объясняю свой способ работы, чтобы мы одинаково понимали мою роль и ожидаемый результат.
Подбираю инструменты под задачу и ограничения
ИИ и автоматизация: Codex · ИИ-агенты · MCP · Плагины · Несколько моделей · Make.com · ИИ-поиск · GEO / AEO
Интеграции и данные: API · Вебхуки · amoCRM · Google Calendar · ЮKassa · Telegram · ВКонтакте · Gmail · Asana · Google Sheets · Google Search Console · Яндекс Метрика
Практическое задание
Готов выполнить небольшое практическое задание на 1–3 часа с разрешенным использованием ИИ. Покажу, какие вопросы задам, что выберу для реализации и как проверю результат.
