Сначала портфолио, затем платформа
Из первого выпуска убраны отдельная панель редактирования, публичный AI-ассистент, автоматический перевод и потоковое видео. Сохранены кейсы, личная роль, материалы и публичная ссылка.
Meta-case / AI-assisted development
Первая публичная версия — за один день с помощью AI.
Для когоРаботодатели, продуктовые команды и профессиональные партнёры
Моя рольЦель, аудитория, объём работы, дизайн и управление AI-разработкой
AI / инструментыCodex · ChatGPT · Hermes
Цель, аудитория, объём, требования, дизайн и финальная проверка результата.
Codex — основной coding agent. ChatGPT — постановка задачи, критика и содержательный аудит. Hermes — deployment и инфраструктура.
Других людей в разработке не было. Скриншоты сделаны с реальных продуктов.
Технологии продуктаAstro · GitHub Actions · Nginx · VPS

ЗадачаНужна одна ссылка, по которой можно понять мой опыт, личный вклад и результаты проектов.
Что построеноОпубликованное портфолио с кейсами, реальными скриншотами и повторяемой доставкой изменений.
Продуктовые решения
Из первого выпуска убраны отдельная панель редактирования, публичный AI-ассистент, автоматический перевод и потоковое видео. Сохранены кейсы, личная роль, материалы и публичная ссылка.
Сергей задавал цель, выбирал решения и принимал результат. Codex помогал исследовать и реализовывать; Hermes помогал настроить сервер и опубликовать сайт.
Первый выпуск дал работающую ссылку. Аудит помог увеличить читаемость, вынести вперёд реальные интерфейсы и дополнить кейсы проверяемыми материалами.
От первой версии к развитию
Одно портфолио, реальные материалы и контакт.
Codex — код; я — требования и финальная проверка.
Astro, GitHub Actions и существующий VPS.
Редизайн, уточнение фактов и структуры — отдельные этапы.
Открывайте изображения по постоянным ссылкам.

Актуальная главная llmproduction.com. Первую публичную версию создал за один день. На снимке — результат последующих итераций.
Схема показывает успешную проверку и публикацию первого выпуска. Она составлена по журналу GitHub Actions.
Изменение проходит проверки, затем готовые страницы отправляются на сервер и заменяют предыдущую версию. При сбое можно вернуть прошлый выпуск.
За один день создал и опубликовал первую версию портфолио с помощью AI. Затем развивал сайт по результатам аудита и последующих итераций.
Один день относится к первому публичному выпуску. Последующий редизайн, добавление материалов и фактчекинг кейсов — отдельные этапы.
Я хотел собрать долгосрочное портфолио: показать реальные задачи, свой вклад и результаты по одной ссылке. Посетителю не нужно устанавливать продукты или изучать исходный код, чтобы понять опыт.
В первый выпуск не включал CMS, публичного AI-ассистента, автоматический перевод и сложную обработку видео. Приоритетом стали работающие страницы кейсов, материалы и контакт.
Я: определял цель, аудиторию, объём, требования и дизайн; выбирал решения, проверял содержание и реализацию, принимал финальный результат. Других людей в разработке не было.
Codex: основной coding agent — исследование исходников, реализация страниц и компонентов, проверки и работа с процессом сборки.
ChatGPT: постановка задачи, критика решений и содержательный аудит.
Hermes: deployment и инфраструктура — настройка публикации на существующем VPS с Nginx и TLS.
Материалы кейсов сделаны из скриншотов реальных продуктов. Демонстрационные данные и восстановленные локальные интерфейсы обозначены в подписях.
Astro · GitHub Actions · Nginx · VPS. Статические страницы собираются и проверяются перед доставкой на сервер. Изменения проходят через повторяемый процесс публикации.
Сохранённая запись GitHub Actions Portfolio №10 подтверждает успешный первый выпуск 21 сентября 2026 года. Она относится к начальной публикации, а не ко всем последующим итерациям.
Открыть запись первого выпуска.
После аудита я уточнял позиционирование, читаемость, порядок проектов и доказательства. На следующем этапе отдельно восстановил факты по пяти кейсам: роли, сроки, технологии, коммерческие результаты и ограничения.
Это работа по результатам аудита. Отдельное исследование с рекрутерами или внешнее пользовательское тестирование не заявляется.
Работающий llmproduction.com — основное доказательство. Кейс показывает постановку задачи, управление AI-разработкой, проверку результата и переход от первой публикации к дальнейшим улучшениям.
Следующий проект
Business Automation Ecosystem