Трекер питания, в котором LLM — первичный клиент, а мобильное приложение вторично. ● Спроектировал MCP-сервер как основной интерфейс продукта. Еда, вес, шаги, отчёты — всё логируется репликой в чат, без формочек. ● Доменную логику вынес в контракты инструментов: модель получает правила предметной области, профиль пользователя и релевантную историю прямо в вызове, а не догадывается о них. ● Claude API в проде: tool use, structured output, мультимодальные запросы. ● Каскадный резолвер продуктов с кэшированием — сначала локальный каталог пользователя, потом внешние базы. Галлюцинации по нутриентам ушли.

Тулинг для закупок на Taobao и Pinduoduo с доставкой в РФ через карго-посредников. ● Интегрировал API складского оператора: создание и консолидация отправлений, трекинг от склада в Китае до выдачи. Через систему прошло ~700 позиций в 30 отправлениях. ● Автоматизировал сопроводительные документы: LLM пишет товарное описание по карточке товара. Было ~1,5 минуты ручного ввода на позицию, стало ~20 секунд без участия человека.

● Писал SQL-запросы и собирал витрины под клиентскую аналитику: активность, конверсии, retention, воронки. ● Обрабатывал данные из разных источников на PySpark и Python — агрегации, джойны, сборка датасетов под аналитику и ML. ● EDA, проверка качества данных, поиск аномалий и ошибок в источниках. ● A/B-тесты: считал метрики, сравнивал группы, объяснял результаты команде. ● Перевёл регулярную отчётность на автоматические расчёты и снял с команды рутинную ручную обработку.