01
Аудит и поиск возможностей
Начинаю не с инструмента, а с разговора с руководителем и командой. Изучаю, что должно происходить по регламенту, как процесс работает в реальности и какие критические знания существуют только в головах сотрудников.
AI-инженер · Автоматизация бизнес-процессов
Нахожу часы ручной рутины — и строю автоматизацию, которая возвращает их команде
Сначала разбираюсь, как работает ваш бизнес. Затем проектирую и внедряю AI-систему под конкретный процесс — без типовых шаблонов и автоматизации ради автоматизации.
01 · Проблема
Рутина редко выглядит как одна большая проблема
Она распределена между сотрудниками, чатами, таблицами и сервисами — от нескольких минут до нескольких часов каждый день.
10–30
часов в неделю
может уходить у команды на задачи, которые стоит автоматизировать.
-
1
Коммуникация
Повторяющиеся ответы, напоминания, запросы статусов, ручная передача информации.
-
2
Движение данных
Копирование между системами, ручные отчёты, повторный ввод, рассинхронизированные базы.
-
3
Процессы
Обработка нового лида, оформление заказа, онбординг сотрудника, контроль следующего действия.
02 · Подход
Как я работаю
02
Приоритизация
Каждую возможность оцениваю по Impact, Confidence и Ease. Это позволяет начать не с самой заметной задачи, а с решения, которое даст наибольшую пользу при разумных усилиях.
03
Проектирование
Вместе с клиентом собираю процесс целиком: триггер, движение данных, решения, ветвления, действия AI и конечный результат.
04
Сборка и тестирование
Проверяю автоматизацию на реальных данных и пограничных сценариях. Ищу случаи, в которых упрощённая логика может пропустить проблему или воспроизвести её.
05
Результат и передача
Фиксирую показатели до и после, готовлю рабочую конфигурацию, инструкции и отличия тестовой версии от продакшена.
03 · Проекты
Практические решения
Что было нужно, что построено, какой эффект.
n8n-автоматизация · маркетплейсы
Еженедельный анализ отзывов Ozon и Wildberries
n8n
Python
OpenRouter
Google Sheets
Excel
Docker
VPS
- Проблема
- Отдел продаж вручную разбирал отзывы с двух маркетплейсов каждую неделю — 3–4 часа.
- Решение
- n8n-воркфлоу принимает выгрузки, дедуплицирует записи, классифицирует негатив через LLM батчами, собирает готовый отчёт.
- Результат
- ~877 отзывов в неделю обрабатываются автоматически, время — с 3–4 часов до ~1 минуты.
n8n + Telegram · ElevenLabs
Telegram-бот для управления голосовыми AI-агентами
n8n
ElevenLabs
Telegram Bot API
MySQL
- Проблема
- Правка промптов и базы знаний голосовых агентов ElevenLabs требовала прямого доступа в консоль — небезопасно делегировать команде.
- Решение
- Telegram-бот показывает каждому только его агентов, принимает правки текстом и голосом, требует подтверждения перед любым изменением, ведёт полный audit-лог.
- Эффект
- Делегирование управления AI-агентами без риска случайной или неавторизованной правки.
Full-stack + AI-агент · персональный проект
Умный поиск вещей в собственном доме
Next.js
React
TypeScript
Supabase
- Проблема
- Личные вещи рассредоточены по местам хранения — сложно вспомнить, где что лежит.
- Решение
- Full-stack приложение с AI-агентом, отвечающим на вопросы вроде «где мои запасные ключи?» на естественном языке, плюс защищённая авторизация с изоляцией данных по пользователю.
- Эффект
- Цельный продукт «от БД до интерфейса», собранный и задеплоенный самостоятельно — демонстрация full-stack + AI-агент навыков.
- n8n
- AI-агенты
- RAG
- API
- Webhooks
- Vector Databases
- OpenAI API
- Claude API
- Python
- Next.js
- Supabase
- Docker
- Telegram Bot API
04 · Принцип
Я не продаю универсальную автоматизацию
Я сначала разбираюсь, как работает конкретная команда, и только после этого проектирую решение.
- сначала процесс, затем инструмент
- минимальная рабочая версия вместо перегруженной системы
- проверка реальными данными
- учёт нестандартных сценариев
- понятная документация
- измеримый результат
05 · Услуги
Форматы работы
Бесплатный экспресс-разбор
30–60 минут · бесплатно
Разговор с руководителем о текущих процессах, потерях времени и первых возможностях автоматизации.
Записаться на разборПолный аудит и карта возможностей
ориентир: $1,000–2,000
Аудит процессов перед автоматизацией: исследование процессов, выявление пробелов, ICE-приоритизация и план внедрения.
Модель оплаты: вы сами решаете, сколько это стоило, после того как получите разбор.
Разработка AI-агентов и автоматизации
стоимость — после аудита
Проектирование, сборка, тестирование, запуск и передача решения.
Вопросы
Частые вопросы
Сколько стоит разработка AI-агента?
Зависит от процесса: экспресс-разбор бесплатный, полный аудит — ориентир $1,000–2,000 (вы сами оцениваете, сколько это стоило, после разбора), а стоимость самой разработки автоматизации считаю уже после аудита, когда понятен объём работ.
Чем AI-агент отличается от RPA?
RPA повторяет фиксированную последовательность кликов и жёстко ломается при любом отклонении. AI-агент принимает решения по контексту, работает с неструктурированными данными и подстраивается под пограничные случаи — это разные инструменты для разных задач, и я подбираю подходящий, а не продаю один и тот же шаблон.
Чем автоматизация на n8n отличается от Zapier или Make?
n8n даёт полный контроль над логикой (в том числе self-hosted), кастомный код внутри workflow и работу со сложными сценариями без ограничений тарифных планов — это то, что я использую для продакшн-систем, а не демо-интеграций.
06 · Обо мне
Меня зовут Ника
Я AI-инженер и n8n-специалист по автоматизации бизнес-процессов и AI-агентам.
Прежде чем предлагать решение, я исследую, как устроена работа команды: где теряется время, какие действия повторяются и какие решения зависят от ручного контроля.
После этого проектирую систему под конкретный процесс — от автоматической обработки заявок до AI-агентов, внутренних баз знаний и интеграций между сервисами.
Сейчас я развиваю широкий профиль и работаю с задачами из разных отраслей, чтобы находить общие закономерности и создавать решения, которые учитывают, как бизнес работает на самом деле.