AI-ИНТЕГРАТОР / LLM APPLICATION DEVELOPER / 003
AI-NATIVE
DEVELOPMENT.
3+ YEARS / GPT-BASED DELIVERY
3+ года непрерывного GPT-based software delivery. Использую AI как implementation layer внутри структурированного процесса: requirements → implementation → manual validation → regression analysis → corrective specification → new iteration → deployment → release acceptance.
С 2023 года системно использую GPT-based development workflows и постепенно интегрирую новые поколения AI-систем в delivery всё более сложных продуктов. Сейчас мой scope выходит далеко за рамки AI-assisted coding: практическая LLM-интеграция, настройка runtime локальных моделей, retrieval/FAQ-системы, мультиязычное поведение ассистента, data/feedback layer, внешние API и автоматизация реальных support-workflows.
Практический scope AI-интегратора / LLM Application Developer, а не только AI-assisted coding.
Практический запуск, настройка runtime и конфигурация локальных LLM-сред, включая модели семейства Qwen.
Создание и настройка knowledge-flow на документации проекта с управляемыми retrieval, context и generation-параметрами вместо одного статического prompt.
Разработка характера и persona помощника: системные инструкции, тон, ограничения ответов, правила контекста и стабильное поведение виртуального персонажа.
Интеграция LLM-возможностей в реальные продуктовые и support-workflows с последующей ручной QA-проверкой, итерациями и приёмкой релиза.
Конкретные инженерные факты из проанализированного snapshot AI-ассистента.
Четыре структурированных workflow — бан/апелляция, техническая проблема, жалоба на игрока и покупка — с intent detection, извлечением полей, multi-turn state и созданием тикета через существующий Discord support-модуль.
Определение русского, украинского и английского языка, принудительное соблюдение выбранного языка и corrective regeneration, если модель возвращает некорректный язык.
SQLite для конфигурации сервера/static FAQ и MySQL для динамической FAQ-базы и feedback по ответам: автоматическое создание schema/indexes, счётчики использования, promotion по реакциям и флаги escalation на ручную проверку.
Настраиваемые retrieval thresholds, top-K/context limits, chunking knowledge-текста, source tags и groundedness score с проверкой source ID и лексического совпадения ответа с полученным контекстом.
Получение Steam-профиля, разрешение SteamID64 и vanity URL, подтверждение профиля пользователем и передача структурированных identity-данных в support/report workflow до создания тикета.
Настройка channel, trainer role, system prompt и MySQL отдельно для сервера; CRUD/reset static FAQ; тест подключения к БД, connection pooling, cache invalidation и runtime status.
Product definition, управляемая AI-реализация и качество релиза остаются под моей прямой ответственностью.
Продуктовая логика, workflow, приоритет и ожидаемый результат.
Детальные implementation briefs, edge cases, ограничения и acceptance criteria.
Подготовка контекста, implementation tasks, patch iterations, debugging и управляемая доработка.
Информационная иерархия, workflows, поведение интерфейса и приёмка визуального результата.
Личное hands-on тестирование каждой значимой функции и патча.
Проверка, что изменения не ломают существующее поведение, а ответы модели соблюдают language, grounding, policy и workflow-ограничения.
Установка, проверка окружения, готовность rollback и финальная приёмка.
AI-output не считается корректным автоматически. Перед delivery я проверяю функциональное поведение, edge cases, regression, acceptance criteria, language/grounding constraints, интеграции и готовность deployment / rollback.