← На главную

Кейсы

Что было, что сделано и что получилось.

Сайт клиники

Проблема

Сайт частной клиники на CMS перестал работать после инцидента (вероятно, взлома CMS), а исходная база не сохранилась.

Решение

Вместо восстановления CMS: аудит, отказ от неё и сайт на Markdown и Git (Nuxt), без базы данных и интерфейса GitHub в качестве панели администратора.

Результат

Работающий адаптивный сайт на прежнем домене, более 80 материалов в Markdown, правки через Git, выкладка при каждом пуше.

Контент

Проблема

Написать статью — полдела. Под каждую площадку нужен свой заход: в Telegram цепляет конкретное наблюдение в первой строке, у других площадок свои ограничения по длине и разметке, а на сайте нужны обложка и метаданные. Подготовка версий занимает больше времени, чем сам текст.

Решение

Автор кладёт в папку одну статью и картинки. Дальше по цепочке: проверка черновика, обложка, сайт, а ИИ-редактор пишет версии под каждую площадку со своим акцентом. В блог статья выкладывается сама, анонс в Telegram уходит после подтверждения.

Результат

Из одной статьи за минуты получаются материалы для блога, Telegram и других площадок, а человек решает, когда, в каком порядке и виде им выходить.

Мультиагенты

Проблема

Каждая вакансия — час рутины: прочитать, сверить с резюме, оценить шансы и написать письмо под конкретные требования. А вакансий много.

Решение

Конвейер из узких агентов: каждый делает один шаг и передаёт результат следующему через файлы. Между шагами стоят шлюзы качества: безнадёжная вакансия останавливается до того, как на неё написано письмо.

Результат

Разбор вакансии занимает минуты вместо часа, а человек решает только то, что действительно требует решения.

Telegram-бот

Проблема

ИИ-агента хочется держать под рукой, в обычном мессенджере. Но простая связка «бот → запрос к модели» отвечает на каждое сообщение как на первое: не помнит разговор, не видит проект, после сбоя начинает с нуля.

Решение

За Telegram-ботом — не разовый запрос к модели, а постоянная сессия ИИ-агента (Claude Code) на сервере. Она не зависит от подключения, переживает обрыв связи и рестарт процесса и восстанавливается сама. Каждый проект живёт в своём топике.

Результат

ИИ-агент как коллега в рабочем чате: доступен с телефона в любой момент, помнит, что обсуждали, а проекты не перемешиваются.

Настройка VPS

Проблема

Telegram-бот на VPS после перезагрузки сервера пролежал больше суток, и никто не заметил: он был запущен вручную, без автозапуска, а поднимать его было некому.

Решение

Сервис описан systemd-юнитом с автозапуском и автовосстановлением, проверено вживую на реальном крэше процесса. Для внутренних инструментов поднята закрытая шифрованная сеть: доступ только у устройств своей группы.

Результат

Сервис поднимается сам после сбоя, перезагрузки и возобновления хоста, без ночных перезапусков руками. Внутренние инструменты доступны только своим.

Деплой

Проблема

Любое обновление сайта, будь то новая статья, правка цены или новость, требовало ручной сборки и загрузки файлов по FTP. Долго, и легко выложить не ту версию или забыть файл.

Решение

Пуш в основную ветку запускает сборку и выгрузку на хостинг сами, через GitHub Actions. Сломанная сборка на прод не попадает.

Результат

От «поправил текст» до «изменение на проде» — один git push, без ручных загрузок.

Свой сайт

Проблема

Студии нужен сайт, где ИИ-чат сам выслушает задачу, задаст уточняющие вопросы и соберёт заявку. Обычная разработка заняла бы недели на серверную часть и отдельный бюджет на ИИ-инфраструктуру.

Решение

Студия строит свой сайт тем же способом, что продаёт клиентам: Next.js, серверная часть на NestJS с базой, адаптер под модель, не привязанный к поставщику (GigaChat, DeepSeek), и агентная разработка вместо большой команды.

Результат

Рабочий сайт с ИИ-чатом: предложение или заявка попадают в базу и сразу приходят в Telegram. Бесплатный старт на GigaChat (365 млн токенов в год, без карты и юрлица) открыт и клиенту, смена модели не требует переписывать код.