# Вячеслав Ваньков — Деплоид

> Автоматизация процессов с помощью AI-агентов. Самозанятый, работает удалённо. Связь: vankov@deploid.ru

Краткое описание сайта https://deploid.ru и портфолио https://deploid.ru/portfolio.
Обновлено 8 октября 2026. В портфолио собраны шесть собственных проектов.

## Работа и подход

Вячеслав работает с Claude Code и Codex: разбирает задачу, задаёт требования, организует этапы работы агентов и проверяет результат. Разработка ведётся с помощью AI-агентов; Вячеслав отвечает за требования, организацию работы и проверку результата.

Основные задачи: внутренние инструменты, обработка документов, Telegram-боты, интеграции, сбор данных и агентные процессы.

Порядок работы: разобрать процесс → согласовать входные данные и ожидаемый результат → проверить один сценарий → передать систему с доступами и инструкцией. Срок и объём пилота согласуются по задаче.

## Проекты в портфолио

1. **Платформа управления AI-агентами с телефона.** Интерфейс к агентам на домашнем ПК: проекты, история, Git, терминал и разрешения. В коде есть TOTP, шифрование конфигурации и защищённый доступ через VPS. Предусмотрены супервизор и диагностика сбоев. В документации описано исправление установщика планировщика Windows, возвращавшего лимит работы в 72 часа.
2. **Lab Manager Bot.** Telegram-интерфейс для заказов, исполнителей и учёта. SQLite хранит состояние, Notion служит витриной. Задача передаётся файлом; путь результата проверяется. Поддерживаются VM и отдельный хостовый режим. Ограничения доступа зависят от конфигурации.
3. **Lab Worker.** Подготовка документов через отдельные этапы требований, исполнения, сборки и приёмки. Сохраняются состояние и расход, есть восстановление после сбоя и обработка вопросов владельцу. В сохранённом прогоне 7 октября 2026 прошли 4818 тестов и 18 под-тестов без ошибок. Проверки новых функций проходят отдельно.
4. **ClientUltraSearch.** Поиск компаний, квалификация по источникам, подготовка адресных писем и контроль одобрения перед отправкой. Проверяются одобренный текст, лимиты и стоп-лист. Перед моделью работает слой обработки личных данных; автоматическое распознавание имеет ограничения.
5. **Ассистент и общая память.** Рабочий контекст в текстовом Git-репозитории: компактное ядро, зоны проектов, датированные записи и журналы. Интеграции с Notion, календарём и Telegram.
6. **Конвейер игровых уровней.** Проект в разработке: уровень описывается данными, затем собирается через Blender и Unreal Engine. Есть генерация материалов, автоматические снимки и отчёт времени кадра.

## Как проверить результат

Можно выбрать один проект и разобрать задачу, этапы работы агентов, выходные материалы и ошибки. Для показа готовятся исходники, история изменений и отчёты без секретов и чужих данных. Для демонстрации заранее выбираются сценарий и условия проверки.

## Данные и размещение

Перед работой согласуются разрешённые данные, место хранения и модель. Автоматическая очистка текста проверяет известные форматы; сложные случаи требуют дополнительной проверки. Сервер заказчика сам по себе не исключает передачу данных облачной модели. Для закрытого контура отдельно проверяется вариант с локальной моделью.

Код, конфигурация и инструкции передаются заказчику. Репозиторий можно вести в его организации.

## Инструменты

Работа с AI: Claude Code, Codex, инструкции, память, отдельные проверки и многоэтапные процессы.
Стек проектов: Python, Node.js, SQLite, Telegram/aiogram, REST API, Notion, WebSocket, инструменты проверки и развёртывания; для игрового проекта — Unreal Engine и Blender.

Если нужен конкретный конструктор автоматизации, подход сначала проверяется на небольшом сценарии. Масштабирование и требования к доступности оцениваются отдельно.

## Страницы и контакт

- [Главная](https://deploid.ru/)
- [Проекты](https://deploid.ru/portfolio)
- vankov@deploid.ru