Проекты
PHP
Bitrix24 REST API
PhpSpreadsheet
TCPDF
Задача: автоматизировать ежемесячный расчёт стоимости выполненных работ
по проектам и подготовку закрывающих документов.
Что реализовано
- Сбор данных о затраченном времени по задачам и проектам Bitrix24.
- Распределение часов по ролям исполнителей.
- Расчёт стоимости с учётом индивидуальных тарифов клиентов.
- Автоматическое создание сделок и связанных задач в CRM.
- Формирование отчётов, счетов и актов через встроенный генератор Bitrix24 или
серверную генерацию Excel/PDF.
- Защита от повторного создания сделок и настройка повторных попыток при ошибках API.
- Логирование, управление конфигурацией и разделение логики на компоненты.
Результат: ручной перенос данных, расчёт стоимости и подготовка документов
объединены в единый автоматизированный процесс.
PHP
Bitrix24 REST API
Webhooks
Задача: организовать обмен данными между Bitrix24 и личным кабинетом клиента
с локальным хранением и синхронизацией данных CRM.
Что реализовано
- Обработка событий создания, обновления и удаления контактов, компаний и элементов
смарт-процессов.
- Синхронизация сущностей CRM с локальным хранилищем.
- Обработка дополнительных полей проектов, включая технические характеристики,
оборудование, конкурентов и скидки.
- Получение и отображение связанных данных о клиентах, компаниях, проектах и менеджерах.
- Отправка электронных писем через Bitrix24 API и создание соответствующих активностей
в CRM.
- Валидация входящих запросов, ограничение размера тела запроса, логирование
и тестовые сценарии.
Результат: реализован интеграционный слой для обмена данными между CRM
и личным кабинетом.
PHP
Bitrix24 REST API
cURL
JSON
Bash
Linux
cron
Что реализовано
- Интеграции с облачными и коробочными порталами Bitrix24 через REST API, вебхуки
и локальные приложения.
- Обработка событий CRM, автоматизация операций с лидами, контактами, компаниями
и сделками.
- Контроль дублирующихся сделок и автоматизация отдельных этапов бизнес-процессов.
- Перенос CRM-данных и активностей между порталами.
- Интеграция с телефонией Zvonok через postback-обработчик.
- Поиск контактов по телефонным номерам с нормализацией формата.
- Мониторинг дискового пространства, поиск крупных файлов и служебные инструменты
администрирования.
- Фоновые задачи и скрипты обслуживания портала.
Результат: сформирован набор переиспользуемых инструментов для интеграции,
сопровождения и автоматизации процессов Bitrix24.
Репозиторий содержит примеры и обезличенные
инструменты. Реальные секреты и настройки доступа не публикуются.
Python
Telethon
aiohttp
Bitrix24 REST API
Docker
Linux
Что реализовано
- Обработка входящих сообщений и запуск сценариев по ключевым словам.
- Диалоговый сбор информации о запросе пользователя.
- Выбор формата консультации и обработка контактных данных.
- Передача заявок в Bitrix24 с созданием лидов и заполнением дополнительных полей.
- Сохранение данных и состояния диалогов, система напоминаний.
- Логирование и обработка ошибок при взаимодействии с API.
- Конфигурация через переменные окружения и развёртывание с помощью Docker Compose.
- Поддержка SOCKS5 и HTTP CONNECT для подключения к Telegram.
Результат: создан инструмент для автоматизации первичного взаимодействия
с пользователями и передачи собранных заявок в CRM.
Репозиторий приватный — исходный код
предоставляется по запросу.
5. AI Core — платформа автоматизации обработки заказов
Собственный
Python
asyncio
REST API
Playwright
Redis
LLM API
Задача: создать систему сбора, фильтрации и классификации заказов
из различных источников с использованием правил и LLM.
Что реализовано в публичном доменном модуле
- Единый интерфейс приёмников данных и сообщений.
- Сбор заказов из RSS-лент, HTML-каталогов и JavaScript-сайтов через Playwright.
- Многоэтапная фильтрация: дедупликация, стоп-слова, ключевые слова, минимальный бюджет
и оценка релевантности с помощью LLM.
- Парсинг бюджетов и структурирование данных заказа.
- Классификация лидов и обработка структурированных ответов LLM.
- Статистика причин отсева и формирование уведомлений о подходящих заказах.
- Абстракция LLM-движка и разделение доменной логики и транспортных адаптеров.
Архитектурный подход
Публичный репозиторий содержит доменный слой. Полный сервис, часть интеграций,
LLM-движок и транспортная инфраструктура остаются в приватном репозитории.
Технологии: Python, asyncio, REST API, Playwright, Redis (опциональная
дедупликация), LLM API.
Python
FastAPI
PostgreSQL
pgvector
Redis
Celery
RuBERT
YandexGPT
Docker Compose
Задача: создать API-сервис для поиска потенциальных B2B-ниш по данным
из Telegram и VC.ru с использованием обработки данных и ML-скоринга.
Что реализовано
- ETL-пайплайн сбора и обработки данных из нескольких источников.
- Классификация потенциальных проблем аудитории с помощью RuBERT.
- Хранение векторов и семантический поиск с использованием PostgreSQL и pgvector.
- Фоновые задачи обработки данных через Celery.
- Redis для брокера задач.
- REST API на FastAPI для поиска, просмотра, сравнения и экспорта результатов.
- Генерация карточек ниш с использованием YandexGPT.
- Защита API статическим токеном.
Результат: реализован backend с ETL-процессом, ML-компонентами, фоновой
обработкой и API для доступа к результатам анализа.
Python
aiogram
FastAPI
SQLAlchemy
PostgreSQL
Redis
Alembic
Docker Compose
LLM API
Задача: создать Telegram-бота для анализа текстовых переписок и скриншотов
с использованием vision-моделей и LLM.
Что реализовано
- Приём текста, TXT/PDF-файлов и скриншотов.
- Распознавание содержимого изображений с помощью vision-моделей.
- Двухэтапная обработка: структурированный AI-анализ и формирование итогового отчёта.
- Хранение пользователей, анализов, платежных записей и реферальных данных.
- Реферальная система и аналитика событий.
- Адаптерная архитектура для замены AI/OCR-провайдеров.
- Асинхронная работа с PostgreSQL, Redis и миграциями базы данных.
- Контейнеризация и подготовка к развёртыванию на Linux/VPS.
Технологии: Python, aiogram, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, Redis, Alembic,
Docker Compose, LLM API.
Платёжный шлюз в демонстрационной версии
имитируется. Проект демонстрирует архитектуру и интеграцию компонентов, а не действующий
коммерческий платёжный сервис.
