[Работы] 8 кейсов
Системы, объяснённые.
Пять кейсов — подсистемы одной работающей платформы Astra Raven. Ещё три — инструменты, созданные рядом с ней. На каждой странице: архитектура, интерактивное демо и принятые решения.
-
Финтех · Backend-разработка · Автоматизация данных
Движок анализа торговых сигналов
Автоматизированный конвейер, который читает рыночные данные криптовалют, сужает широкий набор инструментов до отобранных кандидатов и превращает их в структурированные, проверенные торговые сигналы.
Технический фокус
- Python
- Async I/O
- Market Data APIs
- Rule Engines
- SQL
Инженерные задачи
- Шумные и быстро меняющиеся рыночные данные
- Многоэтапная фильтрация без потери прослеживаемости
- Детерминированный результат из множества входов
Что сделано
- Получение рыночных данных
- Ранжирование кандидатов и определение контекста
- Многоступенчатая проверка сигналов
- Хранение, отслеживание и отчёты
Открыть кейсАрхитектура
- Рыночные данные
- Анализ рынка
- Отбор кандидатов
- Проверка сигнала
- Проверки риска
- Выдача сигнала
- Мониторинг
-
Торговая инфраструктура · State machines · Backend-автоматизация
Управление рисками и жизненный цикл сделок
Контролируемый жизненный цикл торговых операций: каждый сигнал проверяется по правилам риска, проходит через явные состояния и закрывается с записанным результатом.
Технический фокус
- State Machines
- Python
- Exchange APIs
- SQL
- Risk Validation
Инженерные задачи
- Операции не должны пропускать состояния
- Сбои внешних API посреди цикла
- Лимиты риска заданы в коде, а не договорённостью
Что сделано
- Движок рисков с проверкой SL/TP и экспозиции
- Явные состояния и переходы сделки
- Проверка результатов и отчёты
- Ветки ошибок и отклонений
Открыть кейсАрхитектура
- Входящий сигнал
- Проверка
- Движок рисков
- Исполнение / отслеживание
- Состояние сделки
- Проверка результата
- Отчёты
-
Продуктовая разработка · UI-инженерия · Интеграция с бэкендом
Telegram Mini App и интерфейс продукта
Пользовательская сторона платформы: Telegram Mini App, который объединяет сигналы, настройки, AI-чат, подписки и состояние аккаунта в одном мобильном интерфейсе на четырёх языках.
Технический фокус
- Telegram Mini Apps
- HTML / CSS / JS
- SVG Charts
- API-driven UI
- i18n
Инженерные задачи
- Сложное состояние бэкенда на маленьком экране
- Ограничения Telegram WebView на iOS
- Четыре полные локализации
Что сделано
- Главная, сигналы, AI-чат, настройки
- Логика подписок и доступа в UI
- Интерактивные SVG-визуализации
- Локализация RU / EN / PL / UK
Открыть кейсАрхитектура
- Клиент Telegram
- Авторизация и сессия
- API продукта
- Состояние UI
- Интерактивные экраны
-
Искусственный интеллект · Интеграция LLM · Автоматизация
AI-ассистент и контекстная автоматизация
AI-компоненты внутри платформы, которые понимают запросы пользователей в контексте, в то время как детерминированные правила бэкенда проверяют критичные операции и обеспечивают их безопасность.
Технический фокус
- OpenAI API
- LLM Integration
- Context & Memory
- Structured Output
- Validation
Инженерные задачи
- Гибкий язык, строгие операции
- Контекст из живого состояния приложения
- Ответы модели, которые нужно проверять
Что сделано
- Интеграция ассистента с бэкендом продукта
- Получение контекста и механизмы памяти
- Проверка структурированных ответов
- Мониторинг AI-процессов
Открыть кейсАрхитектура
- Запрос пользователя
- Получение контекста
- Обработка AI
- Структурная проверка
- Действие бэкенда
- Ответ пользователю
-
Backend-разработка · Базы данных · Архитектура ПО
Архитектура бэкенда и хранение данных
Серверная архитектура, на которой держится платформа: аккаунты, сигналы, настройки, состояния, фоновые задачи, доступ, отчёты и мониторинг — развитие без переписывания.
Технический фокус
- Python
- Async Processing
- SQL Design
- Background Workers
- Logging
Инженерные задачи
- Много подсистем с общим согласованным состоянием
- Фоновая работа параллельно с запросами пользователей
- Развитие системы без переписывания
Что сделано
- SQL-схема и связи данных
- Async-воркеры и задачи по расписанию
- Слой проверок и бизнес-логики
- Логирование событий и доставка в UI
Открыть кейсАрхитектура
- Внешние API
- Python-бэкенд
- Проверки / логика
- SQL-база
- Фоновые воркеры
- Telegram / Web UI
-
Инфраструктура · Диагностика серверов · Мониторинг
Astra Server Monitor
Инструменты диагностики и наблюдаемости для Linux-серверов: понятный вид состояния системы, сервисов и занятости диска с безопасным доступом к диагностике только на чтение.
Технический фокус
- Linux
- Diagnostics
- Observability
- Read-only Access
- Visualisation
Инженерные задачи
- Сырой вывод сервера сложно быстро читать
- Диагностика без рискованного доступа на запись
- Достоверное состояние после деплоя
Что сделано
- Состояние сервера и сервисов
- Наблюдение за процессами и сервисами
- Обзор диска только на чтение
- Контролируемый доступ к диагностике
Открыть кейсАрхитектура
- Linux-хост
- Сборщики
- Контроль доступа
- Агрегация
- Дашборд
-
Автоматизация бизнеса · Аналитика · Backend-продукт
TrackLink — трекинг и маркетинговая аналитика
Система отслеживаемых ссылок и маркетинговых событий: ссылки кампаний, идентификаторы источников, обработка кликов и событий, собственные домены и аналитика в Telegram-инструментах.
Технический фокус
- Python
- aiohttp
- Event Tracking
- SQL
- Telegram Mini App
Инженерные задачи
- Массовые редиректы должны оставаться быстрыми
- Привязка событий к правильному источнику
- Достоверная аналитика из сырых событий
Что сделано
- Отслеживаемые ссылки и собственные домены
- Обработка кликов и событий
- Аналитика и интерфейс отчётов
- Интеграция с Telegram Mini App
Открыть кейсАрхитектура
- Ссылка кампании
- Трекинг-эндпоинт
- Проверка событий
- Хранение данных
- Аналитика
- Интерфейс отчётов
-
AI-автоматизация · Бизнес-операции · Продуктовые процессы
Marketing Brain — AI-процессы для маркетинга
AI-процессы для маркетинговых операций: планирование контента, декомпозиция задач, контекст проекта и отчёты в интерфейсах на базе Telegram.
Технический фокус
- LLM Workflows
- Task Decomposition
- Context Management
- Telegram
Инженерные задачи
- Превращать широкие цели в конкретные задачи
- Сохранять контекст проекта между сессиями
- Полезный результат, а не общий AI-текст
Что сделано
- Планирование контента с помощью AI
- Структурированная декомпозиция задач
- Контекст проекта и переиспользуемые инструкции
- Отчёты для поддержки решений
Открыть кейсАрхитектура
- Цель
- Контекст проекта
- AI-декомпозиция
- Структурные задачи
- Отчёты
В этой категории пока нет кейсов.