Принципи
Кожна робота починається з вашої ідеї, а не з сорокасторінкової специфікації. Я радше витрачу першу розмову на те, щоб зрозуміти, що ви будуєте, ніж читатиму документ, який уже застарів — а якщо ваш бюджет не відповідає обсягу, ви почуєте це до старту, а не на півдорозі.
Далі все просто: я заперечую проти фіч, яким не місце у v1, навіть коли їхня розробка збільшила б рахунок. Я повідомляю про проблеми того дня, коли їх бачу, а не на наступному спринт-рев'ю. І ви працюєте з інженером, який спроєктував вашу систему, а не з акаунт-менеджером, що переказує йому питання.
Working with AI
Я щодня користуюся AI-інструментами для коду й водночас будую AI-системи для клієнтів, тому скажу прямо, де саме вони в розробці. Вони пишуть перші версії тестів, стисло описують незнайомі модули до того, як я прочитаю їх уважно, і перетворюють план міграції на чекліст. Оцінювання, розробка й операційна робота тут також ідуть з LLM-асистуванням.
Що залишається за людиною: архітектурні рішення, усе, що торкається грошей, автентифікації чи персональних даних, і фінальне рев'ю кожного pull request. Я читаю кожен рядок до злиття. Якщо я не міг би пояснити зміну вашій команді без відкритого інструмента — вона не йде в реліз.
На оцінки це впливає менше, ніж очікують. Уважно прочитати кодову базу все ще займає стільки, скільки займає. Фази розробки стають коротшими; рев'ю й передача — ні.
Ваш код і дані
Жоден клієнтський код чи дані не потрапляють у сторонню модель без вашої письмової згоди. Якщо ви її даєте, я використовую провайдерів і режими, які не навчаються на вхідних даних, і кажу, які саме. Секрети, дані клієнтів і все під NDA залишаються у вашому репозиторії та вашій інфраструктурі — інструменти бачать код, а не вашу продакшн-базу.
Flexipy — компанія з ЄС (Естонія, OÜ), тому зобов'язання GDPR застосовуються до нас напряму, а не опосередковано.
Інструменти
- Python 3.12+, Django, DRF, FastAPI, asyncio, Pydantic v2
- PostgreSQL (with pgvector), Redis, Celery, RabbitMQ, MongoDB
- Claude and Claude Code; OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock
- LangChain, LangGraph, MCP servers, structured outputs, multi-agent orchestration
- RAG over pgvector and Qdrant — hybrid search, reranking, layout-aware chunking
- Langfuse, LangSmith, LLM-as-judge on golden datasets, prompt versioning, token and cost tracking
- Guardrails — prompt-injection defence, PII redaction, per-tenant key isolation, rate-limit backoff
- Twilio Media Streams and Azure OpenAI speech-to-speech; YOLO, OpenCV, PDF parsing
- Docker, Kubernetes, AWS, Azure, Nginx, Gunicorn/Uvicorn, GitHub Actions / GitLab CI
- pytest, Ruff, mypy, uv, OpenTelemetry, Sentry, Datadog, ELK
- React and Vue where the frontend is mine
- Cal.com (self-hosted) for calls
Чого не беру
- —Одноразові скрипти
- —Роботу, що зводиться лише до підтримки
- —Те, що вирішується найнижчою ціною — ми не найдешевший варіант
- —Стеки, з якими я не працюю — скажу про це на першому дзвінку
- —Надсилати ваш код у модель, яку ви не схвалили