Трохи інформації про мої проекти
Desktop AI Companion (Electron + React)
Зібрав локальний desktop-додаток із 3D-персонажем-компаньйоном поверх робочого столу. У проєкті реалізовано чат із локальною LLM (Ollama), голосове введення/виведення, підтримку VRM-аватарів та інтерактивний UI.
Стек: Electron, React, Vite, TypeScript, Three.js, React Three Fiber.
DeepSeek Desktop GUI Agent
Розробив desktop GUI для роботи з AI-моделями, з керуванням сесіями, параметрами моделі, markdown-рендерингом відповідей і інструментальним режимом виконання локальних задач. Інтерфейс адаптований під довгі робочі сесії та швидкий запуск локальних моделей.
Стек: Electron, JavaScript, HTML/CSS.
Telegram Auto-Reply Bot (DeepSeek/Ollama)
Створив Telegram-бота для автовідповідей із підтримкою DeepSeek API та локального Ollama. Додав режими роботи для особистих/групових чатів, короткочасну пам’ять діалогів, налаштовуваний стиль відповідей і керування поведінкою через команди.
Стек: Python, Telegram Bot API, OpenAI-compatible API, dotenv.
Ollama + ComfyUI Text-to-Video Bridge
Зібрав локальний bridge-проєкт: генерація відео через Wan2.2/ComfyUI прямо з AI-чату. Реалізовано proxy-панель, safe-режим за пам’яттю/VRAM і єдиний потік "чат -> генерація відео -> результат".
Стек: JavaScript (Node.js), локальні AI-сервіси (Ollama, ComfyUI).
Реф: README.
Q-square Android Prototype
Створив Android-прототип із launcher-екраном і двома режимами: API-налаштування та WebView-інтерфейс для медіа-сервісів. Реалізував кастомізацію UI (tab-bar, поведінка елементів, стилі) і зберігання локальних налаштувань.
Стек: Kotlin, Android SDK, Gradle.
Також у моєму портфоліо є кілька невеликих тестових проєктів для Arduino та ESP32.
Один із таких проєктів - експериментальна система на базі ESP32-S3, пов’язана з комп’ютерним зором і HID-емуляцією. У межах тестової версії локальна AI-модель аналізує зображення з екрана в реальному часі, визначає потрібні візуальні об’єкти та фіксує їх координати. Після цього дані передаються на ESP32-S3, яка може емулятувати роботу HID-пристрою, наприклад миші, для демонстрації автоматизованого керування.
Проєкт створювався як технічний експеримент для вивчення комп’ютерного зору, обробки зображення в реальному часі, взаємодії локальної AI-моделі з мікроконтролером та емуляції пристроїв введення.
Важливо: ця розробка є тестовим прототипом і демонстрацією технічних можливостей. Вона не призначена для порушення правил онлайн-сервісів, втручання в роботу стороннього ПЗ або отримання нечесної переваги в іграх. Підсумкова реалізація та сфера застосування залежать від вимог конкретного проєкту.
Зібрав локальний desktop-додаток із 3D-персонажем-компаньйоном поверх робочого столу. У проєкті реалізовано чат із локальною LLM (Ollama), голосове введення/виведення, підтримку VRM-аватарів та інтерактивний UI.
Стек: Electron, React, Vite, TypeScript, Three.js, React Three Fiber.
DeepSeek Desktop GUI Agent
Розробив desktop GUI для роботи з AI-моделями, з керуванням сесіями, параметрами моделі, markdown-рендерингом відповідей і інструментальним режимом виконання локальних задач. Інтерфейс адаптований під довгі робочі сесії та швидкий запуск локальних моделей.
Стек: Electron, JavaScript, HTML/CSS.
Telegram Auto-Reply Bot (DeepSeek/Ollama)
Створив Telegram-бота для автовідповідей із підтримкою DeepSeek API та локального Ollama. Додав режими роботи для особистих/групових чатів, короткочасну пам’ять діалогів, налаштовуваний стиль відповідей і керування поведінкою через команди.
Стек: Python, Telegram Bot API, OpenAI-compatible API, dotenv.
Ollama + ComfyUI Text-to-Video Bridge
Зібрав локальний bridge-проєкт: генерація відео через Wan2.2/ComfyUI прямо з AI-чату. Реалізовано proxy-панель, safe-режим за пам’яттю/VRAM і єдиний потік "чат -> генерація відео -> результат".
Стек: JavaScript (Node.js), локальні AI-сервіси (Ollama, ComfyUI).
Реф: README.
Q-square Android Prototype
Створив Android-прототип із launcher-екраном і двома режимами: API-налаштування та WebView-інтерфейс для медіа-сервісів. Реалізував кастомізацію UI (tab-bar, поведінка елементів, стилі) і зберігання локальних налаштувань.
Стек: Kotlin, Android SDK, Gradle.
Також у моєму портфоліо є кілька невеликих тестових проєктів для Arduino та ESP32.
Один із таких проєктів - експериментальна система на базі ESP32-S3, пов’язана з комп’ютерним зором і HID-емуляцією. У межах тестової версії локальна AI-модель аналізує зображення з екрана в реальному часі, визначає потрібні візуальні об’єкти та фіксує їх координати. Після цього дані передаються на ESP32-S3, яка може емулятувати роботу HID-пристрою, наприклад миші, для демонстрації автоматизованого керування.
Проєкт створювався як технічний експеримент для вивчення комп’ютерного зору, обробки зображення в реальному часі, взаємодії локальної AI-моделі з мікроконтролером та емуляції пристроїв введення.
Важливо: ця розробка є тестовим прототипом і демонстрацією технічних можливостей. Вона не призначена для порушення правил онлайн-сервісів, втручання в роботу стороннього ПЗ або отримання нечесної переваги в іграх. Підсумкова реалізація та сфера застосування залежать від вимог конкретного проєкту.