📌 Чому я підходжу (дзеркало JD)
- "Build AI agents for engineers that transform development workflows" — саме це я будую в PILOT: AI-агент що тестує сайти, класифікує збої, генерує тест-сценарії — для інженерів.
- "Experience building multi-agent systems (n8n, Claude Code, Agents SDK)" — ZRT Pipeline в production: trigger agent → search agent → classifier agent → outreach agent → claim agent. Власна оркестрація без n8n.
- "Strong hands-on experience with coding agents (Cursor, Claude Code, Codex)" — Claude Code + Cursor як primary development instruments, не supplements. Щоденно.
- "RAG architectures" — реалізовано в PGT: Knowledge Pack per role, IMPRINT self-learning (JSONL failures база), Vision QA context накопичення.
- "Integrate, deliver" — не ML-research. Я інтегрую LLM API, Playwright, Vision API в production-grade systems.
🎯 Summary
Я будую AI-агентні системи що трансформують engineering workflows — і роблю це в production для реальних продуктів. Мій поточний проект PILOT — це AI-агент для тестування UI: генерує тест-сценарії з опису сайту, класифікує збої через IMPRINT self-learning, робить F12-style observability під час ранів. Паралельно — ZRT Pipeline в production: multi-step агентний ланцюг (trigger → search → classify → outreach → claim) що запускається автоматично при zero-result searches. Claude Code + Cursor — мої основні інструменти, не доповнення. RAG, Vision API, Anthropic/OpenAI SDK — щоденно.
🚀 AI Systems Built (Portfolio)
PILOT — AI QA Testing Framework (in active development)
Open-core AI agent для UI testing — трансформує workflow QA-інженерів TypeScript + Playwright + Node.js CLI, 2026–present
AI Agent capabilities:
- AI Persona Generator: дає опис сайту → отримує YAML-персони + тест-сценарії (LLM pipeline)
- IMPRINT: self-learning failure classifier — JSONL failure база per-site, автоматично навчається
- Vision QA: скриншот → LLM multi-lens аудит (UX/Design/Architecture)
- DebugMonitor: F12-style observability — console errors, network requests, layout shift detection
- Universal locators: role/label/text без
data-testid— знаходить елементи на будь-якому сайті
ZRT Pipeline — AutoShara/PGT Production
Multi-agent система: zero-result search → lead capture → outreach
Agent chain:
- Trigger agent: моніторить пошукові запити, детектує zero-result
- Search agent: Google Places API → знаходить релевантні бізнеси поза базою
- Classifier agent: LLM визначає тип ліда, підбирає outreach template
- Outreach agent: Telegram (Telethon, 58% coverage) → SMS fallback (Mobizon)
- Claim agent: magic-link → конвертує контакт в зареєстрованого власника
AutoShara + PGT — Production Systems
autoshara.com + pgthub.com — full-stack AI-native platforms
- Scraper pipeline з Vision AI validation (OpenAI Vision API для brand/photo detection)
- RAG-adjacent: Knowledge Pack per role (admin, owner) в PILOT testing framework
- Telegram bot infrastructure: analytics digest, Telethon mass outreach, webhook handling
- LLM integrations: OpenAI SDK + Anthropic SDK в production (autoblog, ZRT classifier, Vision QA)
- Deploy: NestJS + PostgreSQL + Redis + PM2 + Nginx на Hetzner VPS
🛠️ AI Engineering Stack
| Категорія | Технології |
|---|---|
| AI Agents | Власна оркестрація (TypeScript/Node.js), Playwright automation, BullMQ task queues |
| LLM / RAG | OpenAI SDK, Anthropic SDK (Claude), RAG pipelines, Vision API, embeddings |
| Coding Agents | Claude Code (primary), GitHub Copilot (daily), Cursor (daily) |
| Backend | NestJS, Node.js, PostgreSQL, Prisma, Redis |
| Frontend | Next.js 14, TypeScript, React 18 |
| Testing | Playwright, PILOT framework, Jest |
| Telegram | Bot API, Telethon (MTProto, mass outreach), Webhook |
| Infrastructure | Hetzner VPS, PM2, Nginx, Cloudflare R2, SSH deploy |
💡 AI Integration Expertise
Multi-Agent Pipeline Design
- Event-driven агентні ланцюги з BullMQ task queues
- Failure handling, retry logic, dead-letter queues в production
- Per-vertical агентна логіка (IZrtVertical pattern)
LLM Integration Patterns
- Structured output (JSON schema enforcement), classifier prompts, RAG context injection
- Vision API pipeline: batch screenshot → multi-lens analysis → structured recommendations
- IMPRINT: self-learning failure detection без re-prompting
Developer Tooling
- CLI-first design (commander), shareable run links, JSONL telemetry
- DebugMonitor: F12-equivalent в headless режимі
📌 Чим відрізняюся
- Будую AI agents що реально трансформують workflow — в production, не в sandbox
- PILOT = живий доказ: AI agent для engineering workflow (тестування)
- Claude Code/Cursor як primary instruments — розумію AI-augmented development зсередини
🎓 Background
Self-taught AI-native engineer. 2+ роки production AI systems delivery.
🌍 Мови
Українська: рідна | Англійська: B2+ | Російська: пасивна
📎 Посилання
Продукти: https://autoshara.com | https://pgthub.com LinkedIn: linkedin.com/in/konstantyn-onosov-9a8929403
