AI-ІНТЕГРАТОР / LLM APPLICATION DEVELOPER / 003
AI-NATIVE
РОЗРОБКА.
3+ РОКИ / РОЗРОБКА НА ОСНОВІ GPT
Понад 3 роки безперервної розробки ПЗ на основі GPT. Я використовую AI як рівень реалізації всередині структурованого процесу розробки: вимоги → реалізація → ручна валідація → регресійний аналіз → коригування специфікації → нова ітерація → розгортання → приймання релізу.
З 2023 року я системно працюю з GPT-орієнтованими workflow розробки та інтегрую нові покоління AI-систем у дедалі складніші продукти. Сьогодні мій scope виходить далеко за межі AI-assisted coding: практична LLM-інтеграція, runtime-конфігурація локальних моделей, retrieval/FAQ-системи, багатомовна поведінка асистента, data/feedback layer, зовнішні API та автоматизація реальних support-workflows.
Практичний scope AI-інтегратора / LLM Application Developer, а не лише AI-assisted coding.
Практичний запуск, налаштування runtime та конфігурація локальних LLM-середовищ, включно з моделями сімейства Qwen.
Створення та налаштування knowledge-flow на документації проєкту з керованими retrieval, context і generation-параметрами замість одного статичного prompt.
Розробка характеру та persona помічника: системні інструкції, тон, межі відповідей, правила контексту й стабільна поведінка віртуального персонажа.
Інтеграція LLM-можливостей у реальні продуктові та support-workflows із подальшою ручною QA-перевіркою, ітераціями та прийманням релізу.
Конкретні інженерні факти з проаналізованого snapshot AI-асистента.
Чотири структуровані workflow — бан/апеляція, технічна проблема, скарга на гравця та покупка — з intent detection, вилученням полів, multi-turn state і створенням тікета через наявний Discord support-модуль.
Визначення російської, української та англійської мови, примусове дотримання обраної мови й corrective regeneration, якщо модель повертає некоректну мову.
SQLite для конфігурації сервера/static FAQ і MySQL для динамічної FAQ-бази та feedback по відповідях: автоматичне створення schema/indexes, лічильники використання, promotion за реакціями й escalation-флаги для ручної перевірки.
Налаштовувані retrieval thresholds, top-K/context limits, chunking knowledge-тексту, source tags і groundedness score з перевіркою source ID та лексичного збігу відповіді з отриманим контекстом.
Отримання Steam-профілю, визначення SteamID64 і vanity URL, підтвердження профілю користувачем та передавання структурованих identity-даних у support/report workflow до створення тікета.
Налаштування channel, trainer role, system prompt і MySQL окремо для сервера; CRUD/reset static FAQ; тест підключення до БД, connection pooling, cache invalidation і runtime status.
Product definition, керована AI-реалізація та якість релізу залишаються під моєю прямою відповідальністю.
Бізнес-логіка, workflow, пріоритет і очікуваний результат.
Детальні технічні завдання, edge cases, обмеження та критерії приймання.
Підготовка контексту, задачі реалізації, ітерації патчів, debugging і контрольоване вдосконалення.
Ієрархія інформації, workflows, поведінка інтерфейсу та приймання візуального результату.
Особисте практичне тестування кожної значної функції та патча.
Перевірка, що зміни не ламають наявну поведінку, а відповіді моделі дотримуються language, grounding, policy та workflow-обмежень.
Встановлення, перевірка середовища, готовність до rollback і фінальне приймання.
AI-output не вважається коректним автоматично. Перед delivery я перевіряю функціональну поведінку, edge cases, regression, acceptance criteria, language/grounding constraints, інтеграції та готовність deployment / rollback.