Меня зовут Алексей Черкасов, я вайбкодер. Снимаю с компаний ручную работу и собираю рабочие AI-продукты в разы быстрее классической разработки: RAG-системы, Telegram-ботов с памятью, генераторы документов — от задачи до прототипа на реальных данных.
Сначала разбираюсь, где в процессе тратятся часы на ручную работу и что из этого можно снять с людей. Потом предлагаю архитектуру и стек под бюджет, пишу документированный код и показываю рабочий прототип на реальных данных. В разработку пришёл из геофизики: там измерения считали кодом, а не вручную, — привычка автоматизировать рутину осталась с тех пор.
Собираю готовые документы из сырых данных: транскриптов, переписок, брифов. Отчёт, карточка товара или ТЗ формируются сами — в моём кейсе подготовка сократилась с 40 минут до 15 секунд.
Отвечает строго по вашим документам и показывает источники — без выдумок. Если ответа в базе нет, система честно об этом скажет. Расход токенов и стоимость запросов видно отдельно.
Не бот с кнопками, а ассистент с долговременной памятью: помнит, что вы обсуждали раньше, и сам решает, когда вызвать нужный инструмент.
Сервис разбирает транскрипт диалога и сам собирает готовый PDF: отчёт по клиенту, бриф на дизайн сайта или карточку товара. Три режима, один вход.
github.com/CherkasovAV/ai-report-generatorПриложение ищет по внутренним документам и отвечает только по найденному, с цитатами. Спорные ответы помечает «требуется проверка», расход на токены считает.
github.com/CherkasovAV/team-knowledge-baseБот хранит историю в векторной памяти (Pinecone) и через Haystack Agent сам вызывает инструменты — погоду, поиск, анализ фото. Диалог не начинается с нуля.
github.com/CherkasovAV/telegram-ai-assistantВыясняю бизнес-задачу и ищу боль.
Подбираю стек под кейс и бюджет.
Чистый код с документацией.
Прототип на реальных данных.
Деплой и интеграция.
Опишите, что нужно автоматизировать или какой AI-продукт построить. Отвечу в течение 2–4 часов в рабочее время (Екатеринбург, UTC+5).