Системы, которые работают без меня

Павел Барышников, AI-инженер. Агентные системы, LLM-инфраструктура, продукты под ключ: от первого промпта до счёта за эксплуатацию.

Москва · удалённо · открыт для проектов и подработки

снято с живых продуктов · 11 экранов · ссылки ниже

Экран проекта tokdiet — tokdiet · учёт токенов

Экран проекта fusion — fusion · панель моделей

Экран проекта factgate — factgate · гейт фактов

Главная FasonAI — FasonAI · SaaS в проде

Оптовый портал MITLIS — B2B-портал · обмен с 1С

Экран проекта auteur — auteur · режиссура сайта

Экран проекта HUXForm — HUXForm · рантайм для агентов

Экран проекта hypokiln — hypokiln · печь идей

Экран проекта умного дома — Умный дом · LLM-контроллер

Экран проекта opus5-update — opus5-update · окружение

о себе

Инженерная привычка

Я собираю систему целиком до того, как напишу первую строчку: какие у неё состояния, что она делает при отказе провайдера, во что обойдётся месяц работы. Дешевле подумать, чем переписывать.

состояния / отказы / деньги

Дальше прод, а не демо на ноутбуке: VPS, Docker, healthcheck, ретраи и логи, которые можно прочитать через месяц. Ирида отвечает сотрудникам без моего участия, вотчер сам разбирает входящие и ставит задачи в очередь.

VPS · Docker · healthcheck · ретраи

И проверка, которая умеет говорить «нет». Гейт, ловящий выдуманный факт или чёрный экран, важнее ещё одной фичи: factgate и shadow-eval в tokdiet выросли ровно отсюда.

verified=yes без подтверждения = FAIL

Системное администрирование → год BI-аналитики в Банке ВТБ: Power BI, SQL, витрины → AI-инженер
Отсюда привычка к цифрам, которые сходятся.

Что сделанои работает

шесть систем в проде · карточки складываются колодой

tokdiet

Считает каждый токен и каждый доллар

Локальный стриминг-прокси между агентом (Claude Code, Cursor, Codex) и API модели. Метрит расход по токенам и деньгам, сжимает раздутый контекст ради экономии и отдельным shadow-eval прогоном доказывает, что качество от сжатия не просело. Живой дашборд.

TypeScript · 33★ на GitHub · открытый код

agiwhitelist.github.io/tokdiet →

тот же запрос агента: контекст растёт, потом сжимается

контекст128 000

после сжатия−71%

качествобез потерь

66 задач A/B на двух моделях, shadow-eval сверяет ответы

fusion

Панель моделей и судья для дорогих решений

Несколько моделей отвечают вслепую и параллельно, судья сначала проверяет несущие факты своими инструментами и только потом синтезирует вердикт. Консенсус считается по семействам моделей, а не по головам: пять ответов одной семьи весят один голос.

оркестрация LLM · открытый код

agiwhitelist.github.io/fusion →

пятеро отвечают вслепую и не видят друг друга

панелист 1

панелист 2

панелист 3

панелист 4

вердиктпосле проверки фактов

консенсус по семействам, а не по головам

factgate

Выдуманный CVE отдаёт 404

Детерминированный гейт верификации для ресёрч-агентов. Цитата обязана находиться на живой странице, ссылка обязана открываться, а «verified=yes» без подтверждения считается провалом, а не мнением.

верификация фактов · открытый код

agiwhitelist.github.io/factgate →

агент принёс ссылки, гейт идёт по каждой

ссылкаоткрылась

цитатанашлась в тексте

CVE‑2024‑9173404 · FAIL

verified=yes без подтверждения считается провалом

FasonAI

Разбирает гардероб и одевает по фото

Определяет цветотип и архетип, собирает пять образов прямо на фотографии пользователя и подбирает вещи из маркетплейсов. Работает в проде и принимает оплату.

Next.js 15 · Supabase · Gemini · генеративные модели изображений

fasonai.ru →

одно фото пользователя на входе

цветотипопределён

архетипопределён

образы5 на твоём фото

вещи берутся из того, что есть на маркетплейсах

Ирида

AI-коллега в корпоративном мессенджере

Отвечает сотрудникам по внутренним регламентам: RAG с векторным поиском на локальных эмбеддингах. Готовит документы и презентации по фирменному гайду. Живёт на VPS и работает без ручного участия.

RAG · векторный поиск · VPS

irida-ai.ru →

вопрос уходит в регламенты, а не в интернет

Какой срок оплаты по договору поставки?

поиск по векторам · локальные эмбеддинги

30 календарных дней с даты подписания УПД. Регламент закупок, п. 4.2.

отвечает без человека, переписка наружу не уходит

B2B-портал

Оптовый портал, сшитый с 1С в обе стороны

Персональные цены под каждого клиента, каталог, заказы и двусторонняя интеграция с 1С. Товар ищется по характеристикам через AI-подбор.

NocoBase · TypeScript · PostgreSQL · Docker

b2b.mitlis.ru →

один и тот же артикул, разные договоры

клиент А1 420 ₽

клиент Б1 186 ₽

клиент В1 655 ₽

1Собмен в обе стороны

остатки приходят из 1С, заказ уходит обратно

Ещё десять систем в реестре

прокрутка ведёт ленту вбок

hypokiln

Печь идей: шесть стадий генерации гипотез micro-SaaS вокруг того, что AI уже умеет.

Python · 5★ · открыть

auteur

Скил, который режиссирует сайт как фильм: commit-sheet, генеративные ассеты и исполняемый анти-слоп линтер на выходе.

скил · открыть

HUXForm

Генеративный human-experience рантайм для AI-агентов.

FastAPI · React · открыть

opus5-update

Аудит и перенастройка рабочего окружения Claude Code под новую модель.

окружение · открыть

Умный дом

Единый LLM-контроллер поверх Aqara, Яндекса и Xiaomi: сценарии описываются обычными словами.

LLM · IoT · открыть

Вотчер задач

Следит за входящими в мессенджере, ставит в очередь, прогоняет через headless-агента в контексте нужного проекта, спорное отдаёт человеку на подтверждение.

репозиторий закрыт

Конвейер MVP

Автогенерация продукта: 16 стадий, 4 ручных гейта, автодеплой на VPS, 258 тестов.

репозиторий закрыт

MCP-сервер туров

Живой поиск туров, подключается к AI-агенту как инструмент.

репозиторий закрыт

Мониторинг инженерных систем

Устройство на Rust с локальной LLM через Ollama: вентиляция, отопление, водоснабжение.

репозиторий закрыт

Браузерные 3D-игры

Three.js: кооперативный хоррор на орбитальной станции и «Бункер».

репозиторий закрыт

чем собрано

Языки: Python · TypeScript
Сервер: FastAPI · PostgreSQL · Docker · VPS
Интерфейс: Next.js · React
Модели: Anthropic · OpenAI · Google · MiniMax
Агентная обвязка: RAG и векторный поиск · MCP · LangChain / LangGraph · n8n
Проверка: Playwright
Данные: Power BI · SQL

Свободен для проектов и подработки

Опишите задачу в двух абзацах: отвечу, что из этого реально, за какой срок и во что обойдётся эксплуатация.

Написать в Telegram

Другого канала связи не держу.