Алик Завалищев · product systems builder
AI должен
работать.
Не казаться.
Я проектирую продукты, где сложный процесс становится понятной системой, а AI отвечает за конкретный результат — в финтехе, аналитике и ежедневной работе.
12 лет: процессы → продукты → AIМоя история и рабочая оптика → -
signal / 12+
лет внутри сложных финансовых и цифровых процессов
-
signal / 3
платформы одного продукта: Web, iOS и Android
-
signal / 5
систем, которые стоит изучить как полноценные кейсы
-
signal / 01
принцип: сначала работающий контур, потом эффект
Избранные системы
Не витрина логотипов. Пять историй о решениях, ограничениях, ошибках и работающем результате.
Показываю не «что сделал».
Показываю, как думал.
LIVE · Web / iOS / Android
Синапс
Личные AI-агенты с памятью
Платформа, где агент помнит историю, работает с файлами и инструментами и остаётся одним и тем же на всех устройствах.
Реальный продукт в магазинах приложений
CONFIDENTIAL · PRODUCTION
Финансовый контур
Операционная платформа
Учёт операций, валютные цепочки, хранилища, сделки, коммуникации и контроль — в одной системе для финансовой компании.
Обезличенный коммерческий кейс
BUILDING · LIVE DATA
Толк
Аналитика, которая объясняет
Платформа для владельцев малого бизнеса: собирает факты из учётных систем и переводит цифры в понятные наблюдения и действия.
Проверено на данных работающих заведений
R&D · WORKING PROTOTYPE
RiskAgent
Форвардный риск-профиль
Мультиагентная система строит граф зависимостей компании и исследует, что способно повлиять на её будущее.
Источники, confidence и честные пробелы
CONFIDENTIAL · B2B
Партнёрская CRM
White-label финансовая сеть
Изолированные кабинеты партнёров, заявки, диалоги, сделки, комиссии и выплаты с проверяемым разделением данных.
83 интеграционных сценария
Сейчас
Сайт не музей достижений. Это журнал систем, которые меняются прямо сейчас.
Открыть страницу «Сейчас» →Развиваю Синапс как личную среду для работы с AI.
Проверяю «Толк» на живых данных малого бизнеса.
Исследую AI для форвардной оценки корпоративного риска.
Рабочая оптика
Продукт начинается там, где заканчивается презентация.
Разобрать
Роли, данные, ограничения, цена ошибки и настоящий пользовательский путь.
Собрать
Интерфейс, архитектура, интеграции, контроль и честные состояния системы.
Доказать
Запустить на реальных данных, наблюдать сбои и менять продукт по фактам.
Полевые записи
Что понял, пока строил.
Claude Mythos: как AI-кибероружие Anthropic меняет правила игры для банков
Правительство США собрало глав крупнейших банков из-за AI-модели, которая находит тысячи zero-day уязвимостей. Разбираемся, что Claude Mythos означает для финансовой инфраструктуры и почему старые системы банков — главная мишень.
LongTracer: как поймать галлюцинации в RAG без LLM-судьи
LongTracer — open-source Python-пакет, который ловит галлюцинации LLM в RAG-пайплайнах через гибридный STS + NLI подход. Без внешних API, без LLM-as-a-judge. Разбираю механику, сравниваю с LLM-судьёй и показываю паттерны интеграции.
AI-агент с банковским счётом: как LangGraph, MCP и USDC дают машине финансовую автономность
Разработчик подключил AI-агенту на LangGraph USDC-кошелёк через MCP-сервер Modexia. Агент самостоятельно арендует серверы на Akash Network и управляет бюджетом. Разбираем архитектуру первого задокументированного кейса, где машина платит за собственную инфраструктуру.
Следующая система
Есть процесс, который уже нельзя чинить таблицами и ручным контролем?
Разберём, где действительно нужен AI, а где достаточно хорошей системы.
Написать Алику →