Black_RNP я собирал как личный эксперимент: хотел честно проверить, насколько далеко сегодня может зайти аналитик, если использовать Codex и агентный AI-подход не как игрушку, а как рабочий рычаг.

Я не классический backend-инженер. Мой фундамент — процессы, данные, бизнес-логика, BI, автоматизация и интеграции. Исторически на этом этапе я доходил до архитектуры, модели и постановки. Дальше обычно начиналась территория отдельной команды разработки.

С Black_RNP я сознательно пошел дальше и собрал не набор скриптов, а связанный контур: Python ETL вокруг Wildberries API, Registry и control plane в Google Sheets, GitHub Actions orchestration на self-hosted runner, Telegram-бот для onboarding и SaaS-слой на FastAPI + PostgreSQL с web-интерфейсом, воркерами, scheduler’ом и экспортами.

Архитектуру и поток данных вынес в карточки, чтобы не грузить ленту деталями.

Для меня главный вывод простой: Codex не заменил понимание задачи, архитектурную логику и ответственность за целое. Но он резко поднял мой потолок реализации. Там, где раньше я бы остановился на аналитике, схемах и ТЗ, теперь можно доводить систему до рабочего end-to-end состояния.

Похоже, появляется аналитик новой формации: не про “собрать требования и передать дальше”, а про понять задачу, спроектировать решение и самому поднять вокруг него данные, API, БД, интерфейсы и автоматизацию.

Black_RNP для меня именно про это.