отклик на вакансию «AI-вайбкодер / бизнес-аналитик (Claude Code / Code
► отклик на вакансию «AI-вайбкодер / бизнес-аналитик (Claude Code / Codex)» · октябрь 2026
От PRD до прода — один человек и агенты / под контролем.Вы пишете, что узкое место одно — скорость, а главное — понимание бизнеса. Я десять лет управлял операционкой в транспортных компаниях и три года каждый день разрабатываю в Claude Code. Чтобы не рассказывать, а показать, я собрал прототип в логике вашего стека: AI-делопроизводитель, обезличивание ПДн, контроль качества звонков, кабинет клиента, AI-аналитику и eval-гейты в CI.
модулей прототипа в логике вашего стека 6типов ПДн маскируется локально 10eval-гейта на каждый PR 4каждый день в Claude Code 10 лет — операционка 3 года
► почему я пишу вам
Понимание бизнеса — это то, что я десять лет делал руками.
До разработки я был ведущим логистом и операционным директором: процессы, регламенты, мотивация, отчётность, контроль исполнения обязательств перед заказчиком. Поэтому читаю PRD глазами владельца процесса: где он сломается на реальных людях и как померить эффект.
Последние три года довожу продукты до прода end-to-end с агентами. Самый крупный — система мониторинга автопарков примерно на 1 800 машин: конвейер данных, валидация, дашборд, Telegram-отчёты руководству, всё работает каждый день без участия человека.
► опыт
Обезличивание ПДн. AI-делопроизводитель. Eval-гейты в CI.
Поэтому в прототипе есть не только функции, но и обвязка: CLAUDE.md с правилами для агентов, эталонный набор документов и гейты в CI, которые блокируют PR, если точность извлечения просела.
Контур обезличивания работает в браузере на регулярных выражениях: он не зависит от модели и не выпускает ПДн наружу.
6модулей прототипа в логике вашего стека
10типов ПДн маскируется локально
4eval-гейта на каждый PR
3 годакаждый день в Claude Code 10 лет — операционка
► I · что тормозит AI-компанию на росте
Три риска быстрой разработки.
Чем быстрее отгружаете, тем важнее, чтобы скорость не съедала качество и безопасность.
► I. ещё одни руки
1узкое место — скорость
Человек, который сам берёт PRD и доводит до прода с тестами и демо, а не ждёт декомпозиции от собственника.
► II. 152-ФЗ
0допустимых утечек ПДн
Каждый новый AI-модуль — риск отправить сырые данные в модель. Обезличивание должно быть обязательным слоем, а не договорённостью.
► III. регресс промптов
−1,7 п.п.точности — незаметно
Смена модели или промпта молча ухудшает извлечение. Без эталона и гейта это видно только по жалобам клиентов.
► документы и данные
AI-делопроизводитель и обезличивание ПДн.
Входящее требование банка разбирается на тип и поля: отправитель, номер, договор, суммы, срок. Из полей собирается черновик ответа, юрист проверяет и отправляет. Перед любым вызовом модели текст проходит через слой обезличивания: ФИО, паспорт, СНИЛС, ИНН, адрес, телефоны, email, карта заменяются токенами, а словарь остаётся внутри компании. В демо оба модуля работают вживую.
извлечениесхема полей + валидация, атрибуция к фрагменту документа
ПДн10 типов, токены, обратимое восстановление ответа
черновикишаблоны документов + поля + проверка юристом
стекPython / TypeScript, Claude API, PostgreSQL
► из демо-CRM
данные вымышлены
поля► готово
Сумма 1 284 300 руб, срок 30 дней
Тип, договор, разбивка долга и срок извлечены, черновик ответа готов к проверке юристом.
► требование банка · скан
демо
ПДн► риск
Соколов Иван Петрович, паспорт 9214…
→ [ФИО_1], паспорт [ПАСПОРТ_1]. 10 токенов, словарь не покидает контур.
► до модели · локально
демо
► полей извлекается 11
► типов ПДн 10
► качество и клиенты
Звонки, кабинет и AI-аналитика.
Звонок расшифровывается и оценивается по чек-листу: выяснил ситуацию, не дал гарантий результата, назвал стоимость и сроки, закрыл на следующий шаг. Критичные нарушения сразу уходят руководителю. Клиент в кабинете видит этап дела и недостающие документы, бот напоминает и соединяет с юристом. AI-аналитика отвечает на вопросы словами поверх хранилища и показывает, какой запрос выполнила.
Не хватает выписки по счёту — загрузите сюда, проверю читаемость и передам юристу.
► клиент · бот
демо
► harness разработки
CLAUDE.md, тесты и eval-гейты в CI.
Эталонный набор документов с размеченными полями лежит в репозитории. На каждый PR GitHub Actions прогоняет извлечение и сравнивает с прошлым релизом: точность полей, тип документа, галлюцинации. В демо PR с prompt v14 заблокирован: точность упала с 97,1% до 95,4%. Конвенции для агентов в CLAUDE.md: один PR — одна задача, ПДн только через anonymize(), новое поле — новый эталон и тест.
эталонevals/golden/*.json — документы и ожидаемые поля
метрикиточность по полям, тип, галлюцинации, латентность
гейтне хуже прошлого релиза, иначе PR не мержится
агентыClaude Code / Codex в рамках CLAUDE.md
► из демо-CRM
данные вымышлены
pass► готово
Точность полей 97,1%
Все 4 гейта зелёные — релиз разрешён.
► prompt v13 · sonnet
демо
fail► риск
Точность 95,4% — ниже прошлого релиза
Гейт «не хуже прошлого» красный. Мерж заблокирован, отчёт по полям в комментарии к PR.
► PR #482 · prompt v14
демо
► документов в эталоне 40
► гейта на PR 4
► неделя 1 · Онбординг в harness► недели 2–6 · PRD → прод end-to-end► недели 6–10 · Усиление harness► недели 10–13 · Бизнес-аналитика► неделя 1 · Онбординг в harness► недели 2–6 · PRD → прод end-to-end► недели 6–10 · Усиление harness► недели 10–13 · Бизнес-аналитика
► что меняется измеримо
Метрики, за которые я отвечаю.
скорость команды
+1 поток
PRD → прод без ожидания
регресс промптов
по жалобам → в CI
блокируется до мержа
ПДн в моделях
0 сырых
обезличивание обязательным слоем
эффект модулей
в часах и деньгах
метрика у каждого релиза
► дальше
Готов показать код, сделать тестовое и первый PR в первую неделю.