Решения, которые доезжают до запуска

Задача: собрать пожертвования на строительство мечети прозрачно — люди должны видеть, на каком этапе стройка и куда идут деньги, без посредников.

Решение: сайт с этапами строительства, официальными реквизитами и простой формой помощи — без регистрации и лишних полей.

Результат: сайт запущен и работает — им пользуются, чтобы жертвовать и следить за ходом стройки.

Задача: педагогу по вокалу в Буздяке нужен был свой сайт, чтобы принимать заявки на занятия напрямую — вместо того чтобы каждый раз объяснять условия лично или в переписке.

Решение: сайт-визитка с форматами уроков, стоимостью и формой записи на занятие.

Результат: сайт работает, ученики записываются через него — не нужно вручную согласовывать каждую деталь до первого занятия.

Задача: сама поставила себе задачу — спроектировать сайт для гостинично-ресторанного комплекса, чтобы отработать многостраничную структуру со сложным набором сценариев: номера, ресторан, банкетный зал, бронирование.

Решение: многостраничный сайт с отдельными разделами под каждое направление и формой онлайн-бронирования — как если бы у комплекса был реальный запрос на такую витрину.

Результат: получившийся сайт показывает, как я организую большой объём информации на нескольких страницах и веду посетителя от знакомства к брони.

Задача: заказчице нужен был наглядный прототип интерфейса приложения для учёта воды — увидеть и опробовать продукт до начала полноценной разработки.

Решение: интерактивный прототип экранов: прогресс за день, история, персонализация.

Результат: заказчица получила понятное представление о будущем продукте и осталась довольна — её отзыв в разделе «Отзывы» ниже.

Задача: хотела на практике проверить, как Claude API справляется с ответами по базе знаний своими словами, без жёстких сценариев и кнопок — придумала кафе «Уют» как тестовый кейс.

Решение: Telegram-бот, который отвечает на вопросы о меню, ценах, часах работы и адресе, опираясь на базу знаний, а не на заранее прописанные ветки диалога.

Результат: бот работает и доступен прямо сейчас — можно проверить его в деле по ссылке ниже, это пример моего подхода к интеграции LLM в бизнес-сценарий.

Задача: сама решила проверить свой подход к аудиту на продукте крупного бренда — прошла живой путь клиента на starbucks.com от каталога до карточки напитка и поискала, что мешает конверсии.

Решение: нашла конкретные проблемы (цена скрыта до выбора кафе, фото в каталоге заменены плейсхолдерами, разрыв между маркетинговым и транзакционным UI) и спроектировала новую структуру каталога и карточки товара.

Результат: получившийся аудит и концепция показывают, как я анализирую чужие продукты — с той же строгостью, что и в клиентской работе.

Задача: смоделировала для себя реальную задачу малого бизнеса — как автоматизировать поддержку в онлайн-магазине одежды, где 70% обращений типовые (статус заказа, размер, возврат), а сотрудники тратят на это часы каждый день.

Решение: спроектировала связку Claude API + n8n: ИИ-ассистент отвечает на типовые вопросы напрямую из базы заказов, а нестандартные обращения передаёт живому сотруднику с кратким саммари диалога.

Результат: получившийся проект — с расчётом ROI и пошаговым планом внедрения на 30 дней — показывает, как я подхожу к автоматизации не только технически, но и с оценкой экономического эффекта для бизнеса.