AI-native product builder · editor · marketer
Создаю продукты с ИИ-агентами · редактор · маркетолог
EN. I build and operate products where AI agents take on clearly scoped stages of research, engineering, and content production. My job is to turn an open-ended goal into steps an agent can complete and a human can verify.
RU. Я создаю и поддерживаю продукты, в которых ИИ-агенты выполняют четко ограниченные этапы исследования, разработки и подготовки контента. Моя задача — разбить общую цель на шаги, которые агент может выполнить, а человек — проверить.
EN. A memory system stored on the user's computer. It lets AI assistants that can read and write files carry useful context between projects. Changes require explicit consent, pass validation, and can be rolled back. The Python tool that controls state has 81 tests for state transitions, crash recovery, concurrent access, unsafe paths, and rollback. GitHub Actions runs them on three Python versions.
RU. Система памяти, которая хранится на компьютере пользователя. С ней ИИ-ассистент, умеющий читать и записывать файлы, переносит полезный контекст между проектами. Изменения требуют явного согласия, проходят проверку и поддерживают откат. У инструмента на Python, который управляет состоянием, — 81 тест на переходы состояния, восстановление после сбоев, параллельный доступ, небезопасные пути и откат. GitHub Actions запускает их на трех версиях Python.
EN. An editorial workflow whose roles, rules, and handoffs are described in Markdown. A researcher gathers sources, a planner prepares the structure, a human approves it, a writer drafts the text, and the main agent edits the result. Each stage leaves a file that the next stage can inspect. The repository also includes editorial policies and a reproducible 0–16 evaluation rubric.
RU. Редакционный процесс на Markdown и специализированных агентах. Исследователь собирает источники, планировщик готовит структуру, человек ее согласовывает, писатель создает черновик, а главный агент редактирует результат. Каждый этап оставляет файл, который можно проверить перед следующим. В репозитории также есть редполитики и воспроизводимая система оценки от 0 до 16.
EN. Most systems I operate are private. They include an AI news aggregation and editorial moderation pipeline, a Telegram secretary connected to task and spreadsheet workflows, a financial research assistant, and social publishing automations.
RU. Большинство систем, которые я поддерживаю, закрыты. Среди них агрегатор новостей с редакционной модерацией, Telegram-секретарь со связью с задачами и таблицами, ассистент для финансовых исследований и автоматизация публикаций в соцсетях.
- EN. Define the product outcome and acceptance conditions.
RU. Определяю результат для продукта и условия приемки. - EN. Split the work into bounded tasks with explicit context.
RU. Делю работу на ограниченные задачи с явным контекстом. - EN. Keep instructions, state, and decisions in the repository.
RU. Храню инструкции, состояние и решения в репозитории. - EN. Verify the result with tests, diffs, logs, and human review where
judgment matters.
RU. Проверяю результат тестами, дифами, логами и человеком там, где требуется профессиональное суждение. - EN. Ship, observe, and improve from real feedback.
RU. Выпускаю продукт, наблюдаю за его работой и улучшаю по реальной обратной связи.
| Area | What I use | Что использую |
|---|---|---|
| AI workflow / Агентные процессы | Codex, Claude Code, custom skills and agents, repository-level instructions | Codex, Claude Code, собственные скиллы и агенты, инструкции в репозитории |
| Engineering / Разработка | Python, TypeScript/Node.js, Docker Compose, PostgreSQL, Redis, Telegram APIs, VPS operations | Python, TypeScript/Node.js, Docker Compose, PostgreSQL, Redis, Telegram API, поддержка VPS |
| Quality / Качество | automated tests, acceptance checks, observable state, reversible changes, focused human review | автоматические тесты, проверки приемки, наблюдаемое состояние, обратимые изменения, точечная проверка человеком |
| Editorial product / Редакционный продукт | research, information architecture, writing systems, SEO/GEO, distribution, audience feedback | исследование, информационная архитектура, система работы с текстом, SEO/GEO, дистрибуция, обратная связь от аудитории |
EN. I am the editor-in-chief of Neuromedia, Unisender's publication about practical AI in marketing and digital work. Editorial leadership and product marketing shape how I frame problems, judge quality, and design feedback loops.
RU. Я главный редактор Нейромедиа — издания Unisender о практическом применении ИИ в маркетинге и цифровой работе. Редакторский опыт и продуктовый маркетинг помогают мне формулировать задачи, оценивать качество и строить обратную связь.