От Prompt Engineering к AI-разработке: мой путь и стек За последние полтора года я полностью погрузился в разработку решений на базе искусственного интеллекта. Начинал с изучения Prompt Engineering, а сегодня занимаюсь созданием AI-ассистентов, RAG-систем, Telegram-ботов и автоматизацией бизнес-процессов на Python. За это время я прошел два специализированных курса в Zerocoder University: ✅ Prompt Engineering (164 академических часа) ✅ Вайб-кодинг на Claude Code (36 академических часов) Но для меня обучение никогда не ограничивалось сертификатами. Основную часть навыков я получил благодаря постоянной практике, собственным проектам и ежедневной работе с современными AI-инструментами. Основной стек Языки программирования Python (основной язык) Базовые знания C# Backend FastAPI REST API JSON PostgreSQL pgvector AI и LLM OpenAI API Claude Gemini GigaChat Ollama Hugging Face LangChain LangGraph RAG Embeddings Prompt Engineering AI Agents Векторные базы данных Qdrant ChromaDB FAISS Pinecone Weaviate Автоматизация n8n API-интеграции Telegram Bot API Инфраструктура Docker Git GitHub Linux WSL SSH VPS AI-инструменты Claude Code Cursor AI MCP-серверы локальные LLM OpenCode Что умею Разрабатываю Telegram-ботов различного назначения. Создаю AI-ассистентов с использованием LLM. Строю RAG-системы с поиском по базе знаний. Интегрирую языковые модели через API. Автоматизирую бизнес-процессы с помощью Python и n8n. Разрабатываю backend-сервисы на FastAPI. Настраиваю локальные модели через Ollama. Работаю с векторными базами данных и эмбеддингами. Использую Docker для развертывания проектов. Настраиваю окружение Linux, SSH и VPS. Проектирую архитектуру AI-приложений и подбираю подходящие инструменты под конкретную задачу. Практический опыт За это время реализовал проекты в следующих направлениях: • AI-ассистенты для бизнеса • Telegram-боты • RAG-системы • Контент-генерация • AI-автоматизация • Интеграции с OpenAI API • Backend на Python • Системы поиска по базе знаний Кроме личных проектов, сейчас уже два месяца прохожу стажировку в качестве вайб-кодера на коммерческом фронтенд-проекте. Это дало мне опыт работы в команде, использования Git, участия в code review и разработки реального продукта. Как я работаю Мне нравится разбираться в новых технологиях и быстро применять их на практике. При разработке стараюсь не просто написать код, а понять задачу, подобрать оптимальную архитектуру и создать решение, которое действительно будет полезно. В работе регулярно использую Claude Code как основную среду разработки, AI-ассистентов для ускорения процесса, а также придерживаюсь принципа постоянного обучения — технологии в сфере искусственного интеллекта развиваются настолько быстро, что останавливаться невозможно. Сейчас Продолжаю развиваться как Python/AI-разработчик и открыт к интересным проектам, связанным с: • LLM и AI Agents • RAG • AI Automation • Backend на Python • Telegram-ботами • FastAPI • Интеграциями AI через API • Автоматизацией бизнес-процессов Уверен, что самое интересное в AI только начинается, и хочу быть среди тех, кто не просто использует современные модели, а создает на их основе полезные продукты.