01 — Портфолио

Промпт-инженер& специалистпо ИИ-сценариям.

Разрабатываю, тестирую и оптимизирую промпты для LLM. Помогаю бизнесу внедрять генеративный ИИ, снижать рутину и автоматизировать работу с текстами и данными.

scroll

02

— chapter 02

Манифест

/ philosophy

01Хороший промпт — это не заклинание. Это спецификация: роль, границы, формат вывода, обработка краевых случаев.

02Я мыслю продуктом: где промпт живёт, как он проверяется, кто его сопровождает после релиза.

03Guardrails, few-shot, chain-of-thought — инструменты. Смысл — в понимании бизнес-задачи.

03

— chapter 03

Навыки и стек

01/04

stack

Инженерия промптов

System Prompts, Few-Shot / Zero-Shot, Chain-of-Thought, Guardrails, структурированный вывод (JSON, Markdown, таблицы).

02/04

stack

Модели

GPT-4o / GPT-3.5, Claude 3.5 Sonnet, Llama, DeepSeek и другие.

03/04

stack

Бизнес-задачи

Автоматизация HR, аналитика встреч и документов, регламенты, боты поддержки и базы знаний.

04/04

stack

Операционный бэкграунд

Сложный софт (ERP, CRM, биллинг), контроль процессов, регламенты, обучение сотрудников.

04

— chapter 04

Избранные кейсы

01

HR / JSON

Первичный скрининг кандидатов

Разбирает хаотичные ответы кандидатов и формирует строго структурированный отчёт для HR-системы. Без «фантомных» фактов, без вводных слов.

input

Сырой текст кандидата.

output

Валидный JSON, готовый для БД или HR-сервиса.

llm result

1{

2 "name": "Артём",

3 "experience_years": 4,

4 "stack": ["Python", "Django", "FastAPI", "Celery", "Postgres", "Redis"],

5 "salary_expectation": "от 250 000 (net)",

6 "location": "Санкт-Петербург",

7 "notes": "готов на удалёнку / релокацию; опыт легаси-фикса и оптимизации очередей"

8}

02

Ops / Meetings

Автоматический Action Plan

Из неструктурированных заметок и транскриптов звонков формирует таблицу задач с приоритетами и ответственными.

input

Расшифровка обсуждения на 15 минут.

output

Markdown-таблица, готовая к вставке в Task-менеджер.

llm result

2|---|----------------------------------|---------------|-----------|-------------|-----------------------------|

3| 1 | Согласовать лендинг с легалом | Мария | P1 | Завтра | Блокер запуска |

4| 2 | Скинуть черновик текста | Игорь | P1 | 12:00 | — |

5| 3 | Взять Figma-шаблон для hero | Аня | P2 | Эта неделя | Дизайнер в отпуске |

6| 4 | Подключить GTM-контейнер | Игорь | P2 | TBD | Контейнер уже создан |

7| 5 | Настроить метрики: CTA + время | Аня | P2 | TBD | KPI лендинга |

03

RAG / Guardrails

Защищённый ассистент базы знаний

ИИ-помощник консультирует сотрудников строго по внутренним регламентам, с гарантией от галлюцинаций и вежливым переводом на оператора при отсутствии данных.

input

Вопрос по регламенту.

output

Точный ответ по документу либо эскалация оператору.

llm result

1Нет — по регламенту (п. 2: «Дробление отпуска») хотя бы одна часть

2должна быть не менее 14 календарных дней. Разбить весь отпуск

3на два куска по 7 дней нельзя.

4

5Возможные варианты: 14 + 14 (или 14 + другая конфигурация ≤ 14).

6Если нужна нестандартная схема — уточните, пожалуйста, у оператора.

05

— chapter 05

AI-стенд

Небольшой тест в реальном времени. Вставьте свои исходные данные (или сгенерируйте пример) — задайте задачу — получите ответ.

Модель

3× async

ChatGPT

Claude

Gemini

Одна задача → три модели параллельно. Стриминг ответов в реальном времени.

Исходные данные

Задача / Сообщение

⌘/Ctrl + Enter

Compare · 3×Compare · три модели одновременно

ready

“Задайте задачу — увидите, как все три модели отвечают одновременно.”

06

— chapter 06

Контакты

сканируй телефоном

Москва — офис / гибрид / удалённо