Проекты, которые
работают прямо сейчас
Open source-инструменты и 13 детальных кейсов из 80+ проектов — все они работают в продакшне.
работает из коробки
7 инструментов из моих рабочих проектов: оркестратор ИИ-агентов, MCP-серверы для Claude и Cursor и память на SQLite. Исходники открыты.
github.com/oxgeneral →результат
В 13 кейсах — задачи бизнеса и результаты в цифрах; для каждого разобраны архитектура и детали реализации.
Сокращает анализ рыночных долей с дней до секунд — менеджеры задают вопросы голосом, система отвечает по 15+ параметрам.
Менеджеры тратили дни на ручной анализ рыночных долей, собирая данные из разрозненных источников. Каждый запрос требовал сведения по 15+ параметрам одновременно.
ИИ-система принимает голосовой вопрос, сводит рыночные данные по 15+ параметрам и отвечает за пять секунд.
- Голосовой ввод запросов на естественном языке
- Причинно-следственный анализ падения и роста доли рынка
- Визуализация графиков изменений в реальном времени
- Конкретные рекомендации по улучшению показателей
- GPT-подход вместо классического ML — разработка быстрее на 300%
Рекрутеры получают резюме в корпоративном формате за минуту вместо 30 — ИИ структурирует, проверяет и маскирует данные.
Рекрутеры тратили 30 минут на ручное форматирование каждого резюме в корпоративный стандарт. При потоке в десятки CV в день это становилось узким местом.
6-этапный ИИ-пайплайн приводит резюме к корпоративному формату. Перед отправкой в GPT он проверяет поля и маскирует персональные данные; на выходе получается готовый документ.
- 3 корпоративных шаблона: Standard, VK, MOEX
- Маскирование PII перед отправкой в GPT
- AI-комментарии рекрутера для каждого кандидата
- Real-time progress tracking обработки
- 2FA-аутентификация через email
- Экспорт в DOCX
Локально скрывает персональные данные в документах перед отправкой текста в ChatGPT.
Компании не могут безопасно использовать ChatGPT для работы с конфиденциальными документами — персональные данные сотрудников и клиентов утекают в облако.
Приложение работает офлайн: ONNX-модель на компьютере находит и маскирует персональные данные перед отправкой текста в LLM.
- Контекстное распознавание PII: имена, адреса, телефоны, паспорта
- Поддержка форматов: txt, docx, xls(x), csv, pdf
- Маппинг для восстановления данных (Pro-режим)
- Работает полностью офлайн — данные не покидают компьютер
- 100 документов/день в бесплатной версии
Компании передают данные в ИИ без риска утечки — шифрование сохраняет структуру.
Предприятия не могут передавать данные в ИИ без риска утечки. Обычное шифрование ломает структуру данных — email превращается в набор символов, и модель не может с ним работать.
Format-Preserving Encryption — шифрует данные, сохраняя их структуру. Email остаётся похожим на email, телефон — на телефон. ИИ работает с зашифрованными данными, а результат расшифровывается обратно.
- Автоматическое обнаружение 26 типов персональных данных
- AES-256-GCM + Argon2id для деривации ключей
- Совместимость с NIST SP 800-38G
- RAM-only ключи — ничего не записывается на диск
- CLI и библиотека в одном пакете
Менеджеры обрабатывают почту в 10-15 раз быстрее: ИИ сортирует письма и предлагает ответы, а PII Shield маскирует персональные данные.
Менеджеры тонут в потоке email, тратя большую часть рабочего дня на рутинную сортировку и написание однотипных ответов.
ИИ-помощник для Яндекс Почты с Kanban-доской для управления письмами, умным автоответом и встроенной защитой персональных данных.
- Kanban-доска для визуального управления письмами
- Smart Polling — адаптивная проверка новых писем (15-120 сек)
- Connection Pool для IMAP — в 10-15 раз быстрее стандартного подключения
- AI-агент для генерации и отправки автоответов
- Drag & Drop между статусами на доске
- Авторизация через Яндекс OAuth2
Аналитики создают бизнес-диаграммы за секунды — описывают процесс текстом, система генерирует BPMN, блок-схему или ER-диаграмму.
Создание бизнес-диаграмм вручную занимает часы и требует знания специальных нотаций и инструментов. Аналитики тратят время на рисование вместо анализа.
Двухэтапная ИИ-система: описываете процесс обычным текстом в чате, получаете готовую диаграмму в нужной нотации. Можно уточнять и дорабатывать прямо в диалоге.
- Поддержка: BPMN, Flowchart, Sequence, ER, Class-диаграммы
- Chat-интерфейс для итеративных уточнений
- Сохранение и экспорт готовых диаграмм
- Просмотр рассуждений AI (chain of thought)
- Двухэтапная агентная система для точности
Автоматическая проверка рекламы на маркировку по закону — бот находит ИНН, ERID, ОГРН в тексте и видео.
Ручная проверка рекламных публикаций на соответствие закону о маркировке — долгий процесс, в котором легко пропустить нарушение. Особенно сложно с видеоконтентом.
Telegram-бот проверяет пересланные сообщения и видеоролики на ИНН, ERID, ОГРН и названия организаций.
- Анализ текстовых сообщений и видеороликов
- Извлечение кадров из видео + OCR по таймингам через FFmpeg
- Гибкие шаблоны поиска с регулярными выражениями
- Валидация найденных маркеров по формату
Менеджеры управляют прайсами, налогами и отчётами через текстовые запросы — без навыков работы с таблицами.
Менеджеры не умеют работать с формулами и фильтрами в таблицах, но им нужно ежедневно управлять прайсами, считать налоги и готовить отчёты.
Telegram-бот, через который можно управлять Google Sheets обычным текстом: «обнови цену X на Y», «выгрузи прайс в PDF», «посчитай налог для всех позиций».
- Обновление цен услуг через текстовые запросы в Telegram
- Выгрузка прайс-листов в PDF одной командой
- Автоматическая вставка формул в ячейки
- Пересчёт налогов и комиссий по запросу
- Сортировка и фильтрация данных
Фотографируешь еду — бот считает калории, белки, жиры и углеводы и сохраняет результат в дневник.
Ручной подсчёт калорий утомителен — люди быстро бросают вести дневник питания, потому что каждый приём пищи нужно описывать вручную.
Telegram Mini App принимает фото еды прямо в чате, считает калории, белки, жиры и углеводы и сохраняет расчёт в дневник.
- Анализ фотографий еды и напитков через GPT-4.1-mini
- Обработка альбомов — несколько фото за раз
- Календарь на неделю с историей приёмов пищи
- «Стол дня» — генерация изображения всех блюд за день
- Персональные рекомендации по питанию
- Отправка фото прямо в Telegram — не нужно открывать приложение
Один CLI запускает команду ИИ-агентов параллельно: worktree-изоляция, state machine и review перед слиянием. Первый результат появляется через 30 секунд.
Разработчики нянчат одного ИИ-агента за раз: запустил задачу, ждёшь, проверяешь, запускаешь следующую. Десять задач превращаются в десять последовательных сессий. Агенты не знают друг о друге, ломают код при слиянии и не умеют передавать контекст.
CLI-оркестратор запускает команду ИИ-агентов параллельно. Каждый агент работает в отдельном git worktree, поэтому изменения не конфликтуют. Задачи двигаются по состояниям todo → in_progress → review → done и попадают на проверку перед слиянием. Поддерживаются Claude, Codex, Cursor и OpenCode.
- Параллельное выполнение: 5 агентов кодят одновременно, каждый в своём worktree
- State machine с governance: задачи проходят review перед merge
- Межагентный messaging: агенты делятся контекстом и результатами
- Режим 24/7 daemon: orch serve с JSON-логами для CI/CD
- 0 облачных зависимостей: всё состояние локально в .orchestry/
- 30 секунд от npm install до первого результата
4 MCP-сервера подключают Claude и Cursor к браузеру, Telegram, Obsidian и IDE.
Корпоративные ИИ-ассистенты (Claude, Cursor) изолированы от рабочих инструментов — не видят браузер, мессенджеры, заметки, не могут взаимодействовать с IDE.
4 MCP-сервера, каждый из которых подключает ИИ-ассистента к конкретному инструменту через стандартизированный протокол.
- browser-tools-mcp — скриншоты, console logs, Lighthouse-аудиты, DOM-анализ
- telegram-mcp — чтение и отправка сообщений в Telegram через Telethon
- obsidian-mcp — управление заметками, тегами, поиск по vault
- cursor-mcp-adapter — интеграция MCP-протокола в Cursor IDE
Находит книги по смыслу запроса, а рекомендации строит по истории чтения.
По запросу «Книга про одиночество в большом городе» обычный поиск ничего не находит: таких слов нет в метаданных.
RAG-система с векторными embeddings, которая ищет книги по смыслу запроса и учитывает историю чтения для персонализированных рекомендаций.
- Семантический поиск по содержанию и описанию книг
- Рекомендации на основе истории чтения пользователя
- Контекстная генерация ответов на вопросы о книгах
- Интеграция с каталогом книг
25+ Telegram-ботов: генераторы контента, договоров, аналитики и книжных рекомендаций.
Бизнес-процессы требуют автоматизации, но каждый — со своей спецификой, интеграциями и логикой. Универсальное решение не подходит.
Собрал 25+ специализированных Telegram-ботов: одни генерируют сказки с иллюстрациями, другие готовят договоры или помогают искать книги.
- Fairy-tales-bot — генерация персонализированных сказок с иллюстрациями и озвучкой
- Easy-insight — автогенерация контента по контент-плану с согласованием
- InsidePeople_UriOrder — диалоговый сбор данных и генерация договоров
- AI Book Assistant — рекомендации книг для сервиса МТС Строки
- Боты для HR-автоматизации, аналитики, генерации тегов и SEO
Enterprise-решения для МТС, Альфа-Банка и других компаний. Могу рассказать об архитектуре и выводах без закрытых данных.