Немного информации о моих проектах
Desktop AI Companion (Electron + React)
Собрал локальное desktop-приложение с 3D-персонажем-компаньоном поверх рабочего стола. В проекте реализованы чат с локальным LLM (Ollama), голосовой ввод/вывод, поддержка VRM-аватаров и интерактивный UI.
Стек: Electron, React, Vite, TypeScript, Three.js, React Three Fiber.
DeepSeek Desktop GUI Agent
Разработал desktop GUI для работы с AI-моделями, с управлением сессиями, параметрами модели, markdown-рендером ответов и инструментальным режимом выполнения локальных задач. Интерфейс адаптирован под длинные рабочие сессии и быстрый запуск локальных моделей.
Стек: Electron, JavaScript, HTML/CSS.
Telegram Auto-Reply Bot (DeepSeek/Ollama)
Сделал Telegram-бота для автоответов с поддержкой DeepSeek API и локального Ollama. Добавил режимы работы для личных/групповых чатов, кратковременную память диалогов, настраиваемый стиль ответов и управление поведением через команды.
Стек: Python, Telegram Bot API, OpenAI-compatible API, dotenv.
Ollama + ComfyUI Text-to-Video Bridge
Собрал локальный bridge-проект: генерация видео через Wan2.2/ComfyUI прямо из AI-чата. Реализована прокси-панель, safe-режим по памяти/VRAM и единый поток “чат → генерация видео → результат”.
Стек: JavaScript (Node.js), локальные AI-сервисы (Ollama, ComfyUI).
Реф: README
Q-square Android Prototype
Сделал Android-прототип с launcher-экраном и двумя режимами: API-настройки и WebView-интерфейс для медиа-сервисов. Реализовал кастомизацию UI (таб-бар, поведение элементов, стили) и хранение локальных настроек.
Стек: Kotlin, Android SDK, Gradle.
Также в моем портфолио есть несколько небольших тестовых проектов для Arduino и ESP32.
Один из таких проектов — экспериментальная система на базе ESP32-S3, связанная с компьютерным зрением и HID-эмуляцией. В рамках тестовой версии локальная AI-модель анализирует изображение с экрана в реальном времени, определяет нужные визуальные объекты и фиксирует их координаты. После этого данные передаются на ESP32-S3, которая может эмулировать работу HID-устройства, например мыши, для демонстрации автоматизированного управления.
Проект создавался как технический эксперимент для изучения компьютерного зрения, обработки изображения в реальном времени, взаимодействия локальной AI-модели с микроконтроллером и эмуляции устройств ввода.
Важно: данная разработка является тестовым прототипом и демонстрацией технических возможностей. Она не предназначена для нарушения правил онлайн-сервисов, вмешательства в работу стороннего ПО или получения нечестного преимущества в играх. Итоговая реализация и область применения зависят от требований конкретного проекта.
перевод на укр рус англ
Собрал локальное desktop-приложение с 3D-персонажем-компаньоном поверх рабочего стола. В проекте реализованы чат с локальным LLM (Ollama), голосовой ввод/вывод, поддержка VRM-аватаров и интерактивный UI.
Стек: Electron, React, Vite, TypeScript, Three.js, React Three Fiber.
DeepSeek Desktop GUI Agent
Разработал desktop GUI для работы с AI-моделями, с управлением сессиями, параметрами модели, markdown-рендером ответов и инструментальным режимом выполнения локальных задач. Интерфейс адаптирован под длинные рабочие сессии и быстрый запуск локальных моделей.
Стек: Electron, JavaScript, HTML/CSS.
Telegram Auto-Reply Bot (DeepSeek/Ollama)
Сделал Telegram-бота для автоответов с поддержкой DeepSeek API и локального Ollama. Добавил режимы работы для личных/групповых чатов, кратковременную память диалогов, настраиваемый стиль ответов и управление поведением через команды.
Стек: Python, Telegram Bot API, OpenAI-compatible API, dotenv.
Ollama + ComfyUI Text-to-Video Bridge
Собрал локальный bridge-проект: генерация видео через Wan2.2/ComfyUI прямо из AI-чата. Реализована прокси-панель, safe-режим по памяти/VRAM и единый поток “чат → генерация видео → результат”.
Стек: JavaScript (Node.js), локальные AI-сервисы (Ollama, ComfyUI).
Реф: README
Q-square Android Prototype
Сделал Android-прототип с launcher-экраном и двумя режимами: API-настройки и WebView-интерфейс для медиа-сервисов. Реализовал кастомизацию UI (таб-бар, поведение элементов, стили) и хранение локальных настроек.
Стек: Kotlin, Android SDK, Gradle.
Также в моем портфолио есть несколько небольших тестовых проектов для Arduino и ESP32.
Один из таких проектов — экспериментальная система на базе ESP32-S3, связанная с компьютерным зрением и HID-эмуляцией. В рамках тестовой версии локальная AI-модель анализирует изображение с экрана в реальном времени, определяет нужные визуальные объекты и фиксирует их координаты. После этого данные передаются на ESP32-S3, которая может эмулировать работу HID-устройства, например мыши, для демонстрации автоматизированного управления.
Проект создавался как технический эксперимент для изучения компьютерного зрения, обработки изображения в реальном времени, взаимодействия локальной AI-модели с микроконтроллером и эмуляции устройств ввода.
Важно: данная разработка является тестовым прототипом и демонстрацией технических возможностей. Она не предназначена для нарушения правил онлайн-сервисов, вмешательства в работу стороннего ПО или получения нечестного преимущества в играх. Итоговая реализация и область применения зависят от требований конкретного проекта.
перевод на укр рус англ