Знімаю з команди ручну рутину автоматизацією та AI: звʼязую системи між собою і збираю власні інструменти замість дорогих підписок. Результат — у цифрах: зекономлені людино-години, скасовані оплати сервісів, процеси, що йдуть самі. Закриваю під ключ: AI-агенти та боти, парсери й моніторинг, масові операції, внутрішні дашборди, інтеграції через API. Спеціалізуюся не на ніші, а на типі задачі: за 2 роки — 10+ напрямків, від маркетингових агентств до крипто-аналітики.
Розробку веду через ШІ-конвеєр (Claude Code, Codex, MCP): ШІ пише код — я відповідаю за постановку задачі, архітектуру, тести та приймання. Рішення збираю на звʼязці LLM API (Claude, OpenAI, Gemini) + Python + REST API та вебхуки; робота з промптами — щоденна практика: проєктування, prompt chaining, тестування відповідей моделей. Типовий внутрішній інструмент доводжу до продакшену за дні, а не за спринти.
Спеціалізуюся не на ніші, а на типі задачі — тому в новий домен заходжу швидко: спершу розбираю з командою її процес, і вже під нього підбираю рішення. Показовий приклад — SERM-агентство: прийшли без ТЗ, із запитом «подивись, де у нас болить». Розібрали процеси разом і закривали їх поетапно — лідген, розсилки, сайт, таск-менеджер, дашборди, боти, — поки маркетинг, продажі й операційка не поїхали самі. За 2 роки так зайшов у 10+ напрямків: маркетингові агентства та репутаційний маркетинг, медіабаїнг, крипто-аналітика, закриті спільноти, продажі.
Сильні сторони — самостійність і передбачуваність. Беру задачу з розмови й повертаю письмову специфікацію, працюю фазами: прогрес видно з боку, зупинитися можна в будь-якій точці. Головна професійна звичка, ще з часів парку на 2500 акаунтів, — перевіряти результат після кожної дії, а не вірити, що скрипт відпрацював. Вигоду рахую в цифрах: скільки людино-годин зняли і які підписки скасували. «Готово» для мене означає «працює в проді», а не «код написано».
Ті самі workflow «тригер → обробка → дія» збираю кастомно кодом — без лімітів платформи і без підписки за кожен крок; на обсягах це різниця в грошах. Якщо частина процесів у вас уже живе в n8n / Make / Zapier — підхоплю, розберусь за день-два і скажу, що звідти вигідно перенести в код, а що дешевше залишити як є.
Цифри нижче — людино-години і гроші, зняті з команди, а не виручка клієнта. За двома кейсами можна не вірити на слово: кнопка «Пруф» веде прямо в Telegram до замовника — спитайте його самі.
Ще робив: софт менеджменту Telegram-акаунтів (проксі на кожен акаунт, перевірка на спам-блок, прогрів); бот, що транскрибує зустрічі й голосові та виділяє з них задачі; особисті боти для рутини — моніторинг статусів і лімітів ШІ-сервісів; боти для роботи з десятками крипто-гаманців — баланси, статистика, аналітика.
Незалежно від ніші ручні години зʼїдають одні й ті самі місця: дані зводяться між системами руками, повторювані звернення відпрацьовує людина, вхідні документи розбирають очима, а внутрішні інструменти стоять у черзі за продуктом. Нижче — вісім таких місць і що саме я з них знімаю. Позначено, де досвід прямий, а де суміжний.
Кожен проєкт проходить той самий шлях — тому результат передбачуваний, а прогрес видно з боку.
Автоматизую процеси для агентств, бізнесів і команд: AI-агенти та боти на LLM API, парсери й моніторинг, інтеграції через REST API та вебхуки з CRM і базами даних, внутрішні сервіси й дашборди. Повний цикл: аналіз процесу, специфікація, план, реалізація, тести, деплой у продакшн (кейси вище).
Півтора року, з яких прийшов у розробку: автоматизація дій для 30+ проєктів, керування парком із 2500 акаунтів з повною антидетект-інфраструктурою, масові реєстрації та аналітичний моніторинг 100+ джерел з першими власними парсерами.