Stajic Platform

Добро пожаловать в нашу миссию: Онлайн!

Технический продукт, платформенная архитектура, full-stack разработка, интеграция ИИ и структурированная поставка — от требований и системного проектирования до развертывания, SEO и промышленной эксплуатации.

Технический продукт, архитектура платформ и внедрение на базе ИИ

От потребностей продукта к промышленной эксплуатации. stajic.de объединяет практическую разработку ПО, архитектуру платформ, интеграцию ИИ и структурированную реализацию проектов, превращая идеи и требования в работающие цифровые системы.

Цель состоит не просто в создании очередного веб-сайта или добавлении ИИ к существующему интерфейсу. Цель — понять проблему, структурировать процесс разработки, спроектировать архитектуру, реализовать систему и подготовить её к реальной эксплуатации.— stajic.de

Там, где техническая реализация встречается с проектным управлением

Профессиональный фокус находится на стыке технического продуктового мышления, архитектуры платформ, full-stack разработки, интеграции ИИ и реализации проектов. Такое сочетание позволяет напрямую связывать бизнес- и продуктовые требования с архитектурой, данными, API, фронтенд-разработкой, инфраструктурой и промышленной эксплуатацией.

Более двух десятилетий практической работы в сфере ИТ подкреплены официальными квалификациями в области проектного управления: IPMA® Level D – Certified Project Management Associate и Professional Scrum Master I (PSM I).

От требования к работающей системе

Цифровые продукты редко бывают одноуровневыми задачами. Эффективная реализация требует непрерывной связи между техническим и организационным уровнями.

ПОТРЕБНОСТЬ БИЗНЕСА / ПРОДУКТА ↓
ТРЕБОВАНИЯ ↓
СТРУКТУРА ПРОЕКТА / РЕАЛИЗАЦИИ ↓
АРХИТЕКТУРА ↓
БАЗА ДАННЫХ / API ↓
ФРОНТЕНД ↓
ИНТЕГРАЦИЯ ИИ ↓
РАЗВЕРТЫВАНИЕ ↓
SEO / ДИСТРИБУЦИЯ ↓
ПРОМЫШЛЕННАЯ ЭКСПЛУАТАЦИЯ

Что мы создаем и внедряем

  • Архитектура технических продуктов и платформ — требования, границы систем, информационная архитектура, структуры данных, концепции API и эксплуатационное проектирование.
  • Full-stack приложения — современные уровни фронтенда, бэкенда, баз данных и интеграции для порталов, внутренних систем и цифровых продуктов.
  • Приложения на базе ИИ — интеграция локальных и облачных моделей, ассистенты, интеллектуальный поиск, документооборот, RAG-системы и автоматизация с использованием ИИ.
  • Модернизация платформ — реструктуризация или смена платформы существующих систем, когда архитектура, поддерживаемость, производительность или операционный контроль требуют улучшений.
  • Базы данных и архитектура данных — реляционные и NoSQL-системы, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Prisma, структурированные данные и архитектуры, ориентированные на поиск.
  • Инфраструктура и развертывание — Linux, NGINX, Apache, PM2, Docker, процессы на базе Git, развертывание, устранение неполадок и промышленная эксплуатация.
  • Техническое SEO и мультиязычные публикации — информационная архитектура, интернационализация, структуры sitemap, канонические стратегии, структурированные данные и семантические контентные системы.
  • Структура проектов и процессов внедрения — требования, контрольные точки, риски, критерии приемки, структуры бэклога, валидация, документация и готовность к эксплуатации.

ИИ как функциональная возможность приложения, а не декорация

Интеграция ИИ становится ценной тогда, когда она улучшает реальный процесс, продукт или сценарий принятия решений. Поэтому основное внимание уделяется не добавлению шаблонного чат-бота к существующей CMS, а проектированию контролируемых возможностей ИИ с учетом фактических требований приложения.

Практическая работа включает интеграцию OpenAI и Codex, рабочие процессы с локальными LLM, Ollama, абстракцию провайдеров, RAG-ориентированные архитектуры, обработку документов, интеллектуальный поиск, автоматизацию, а также процессы разработки и публикации с поддержкой ИИ.

Платформы, созданные и эксплуатируемые на практике

Собственные независимые платформы служат практическим подтверждением компетенций в области архитектуры, реализации, публикации контента, SEO, баз данных, развертывания и непрерывной эксплуатации. Это не изолированные демо-проекты, а среды, используемые для разработки и тестирования реальных концепций платформ.

stajic.de

stajic.de — это основная профессиональная и техническая платформа, объединяющая разработку программного обеспечения, ИИ, техническую архитектуру, кейсы реализации и структурированные знания в области корпоративного внедрения.

  • Архитектура платформ на базе Nuxt
  • Концепции приложений и API на Node/Nitro
  • Prisma и PostgreSQL
  • Структурированная публикация контента на базе EditorJS
  • Многоязычная информационная архитектура
  • Техническое SEO и семантические структуры контента
  • Процессы разработки и публикации контента с поддержкой ИИ
  • Промышленная эксплуатация на Linux и NGINX
  • Архитектура знаний Enterprise Delivery OS

loving.rocks

loving.rocks — это международная платформа о свадьбах и стиле жизни, построенная на базе многоязычной публикации, семантической архитектуры контента и структурированных SEO-кластеров. Проект объединяет техническую разработку платформы со структурированием аудитории, позиционированием продукта и долгосрочной поисковой видимостью.

figure.rocks

figure.rocks — это развивающаяся платформа о гейминге и технологиях, объединяющая игровой опыт, руководства по аппаратному и программному обеспечению, сетевые технологии, вопросы производительности, коллекционные предметы и смежные технологии. Проект служит дополнительной средой для развития платформы, таксономии, SEO и позиционирования продукта.

Избранные технические и продуктовые проекты

Aaasaasa AI Client

Архитектура десктопного ИИ-клиента, объединяющая Electron, TypeScript, безопасный IPC, управляемые ИИ-сайдкары, локальные и удаленные модели, стриминг, абстракцию моделей и кроссплатформенную сборку. Проект исследует контролируемую интеграцию ИИ на уровне приложений, выходящую за рамки изолированных экспериментов с промптами.

Enterprise Aaasaasa 0.1

Разработка корпоративной платформы и PoC, сочетающая концепции SaaS и API, CRUD, интернационализацию, интеграцию ИИ и архитектуру платформы с требованиями, управлением процессами, вехами, рисками, взаимодействием со стейкхолдерами, валидацией и формальными методами реализации проектов.

SenseFlow

Самостоятельная продуктовая концепция, разработанная в ходе структурированного продуктового исследования, с текущим фокусом на границах проекта, гипотезах, структуре дорожной карты, обоснованности решений и технической реализуемости. Проект также используется для интеграции продуктового исследования с практическими рабочими процессами в Jira и Confluence.

Компетенции в области проектов, продуктов и поставки

Техническая реализация опирается на структурированные методы проектной поставки, а не рассматривается как отдельная дисциплина. Это включает в себя уточнение требований, определение границ проекта, контрольные точки, управление рисками и возможностями, критерии приемки, структурирование бэклога, валидацию, коммуникацию со стейкхолдерами, архитектурные решения и эксплуатационную готовность.

Сертифицированные компетенции в области управления проектами и Scrum

  • IPMA® Level D – Certified Project Management Associate — PM-ZERT / GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.; выдан 27 июля 2026 г., действителен до 26 июля 2031 г.
  • Professional Scrum Master I (PSM I) — Scrum.org; сертифицирован 18 августа 2026 г.

Jira и Confluence в практике проектной поставки

  • Jira: бэклоги, эпики, задачи, подзадачи, структуры рабочих процессов, критерии приемки, отслеживание поставки и прозрачность процессов.
  • Confluence: требования, архитектурная документация, журналы архитектурных решений, границы проектов, дорожные карты, база знаний проекта и структурированная документация по продукту.
  • Git и GitHub: контроль версий и техническая совместная работа над платформой, проектами на Nuxt, Prisma и ИИ-клиентом.

Технологии в контексте

Выбор технологий рассматривается как инструмент реализации, а не как сам продукт. В текущей работе обычно сочетаются JavaScript, TypeScript, Vue, Nuxt, Node.js, PostgreSQL, Prisma, Linux, NGINX, API и современные среды выполнения ИИ. Ранее выполненная и сопутствующая работа включает PHP, Python, Django, MySQL, MongoDB, Solr, Docker, Apache, Three.js, OpenSeadragon и TensorFlow.

Как выстроена работа

  1. Понять: уточнить реальную проблему, целевых пользователей, ограничения, заинтересованные стороны и ожидаемый результат.
  2. Структурировать: определить требования, объем, приоритеты, риски, критерии приемки и подход к реализации.
  3. Спроектировать архитектуру: разработать информационные потоки, границы приложения, модели данных, API, инфраструктуру и эксплуатационные требования.
  4. Реализовать: разработать фронтенд, бэкенд, интеграции, базы данных и возможности ИИ там, где они создают реальную ценность.
  5. Проверить: протестировать функциональность, качество, гипотезы, производительность и готовность к запуску по заданным критериям.
  6. Развернуть: подготовить инфраструктуру, развертывание, наблюдаемость, безопасность и сценарии восстановления.
  7. Эксплуатировать и улучшать: отслеживать реальное поведение системы, устранять неполадки, оптимизировать производительность, улучшать SEO и UX, а также развивать продукт.

Профессиональный опыт

Профессиональный опыт охватывает сферы от сетевых технологий, инфраструктуры и систем баз данных до full-stack веб-разработки, платформ цифрового культурного наследия и современных продуктов на базе ИИ. Сюда входят несколько лет работы в Deutsches Museum Digital, а также независимая разработка технических решений и платформ.

Полная профессиональная биография, сертификаты, стек технологий и портфолио проектов доступны в Curriculum Vitae.

Создать то, что действительно работает

При разработке технических продуктов, платформ, модернизации систем или создании приложений на базе ИИ отправной точкой всегда является задача, а не заранее выбранный стек технологий. Результатом становятся понятный план реализации и система, которую можно внедрить, легко понять, поддерживать и развивать.

Мои статьи

Откройте и управляйте своей коллекцией статей 9

Что такое RAG? Самое простое объяснение того, как это работает
RAG звучит сложно, но идея проста: прежде чем ИИ ответит, он сначала находит полезную информацию из источника знаний и передаёт эту информацию языково...
Aleksandar Stajić
26 сент. 2026 г.
26 сент. 2026 г.
Агенты для управления компьютером: почему успешная демонстрация всё ещё может быть ненадёжной системой
Агенты для управления компьютером теперь могут выполнять впечатляющие рабочие процессы в браузере и на рабочем столе, но один успешный запуск доказыва...
Aleksandar Stajić
25 сент. 2026 г.
25 сент. 2026 г.
MCP vs A2A vs UCP vs AP2 vs A2UI: разбор стека протоколов агентов
MCP, A2A, UCP, AP2 и A2UI часто представляют как конкурирующие агентские стандарты. В основном они решают разные проблемы интероперабельности. Это рук...
Aleksandar Stajić
25 сент. 2026 г.
25 сент. 2026 г.
Управляемая обвязка агента против self-hosted цикла агента: что вы приобретаете, что теряете
“Self-hosted агент” может означать совершенно разные архитектуры. Это руководство разделяет управляемую обвязку, self-hosted среду выполнения и полнос...
Aleksandar Stajić
25 сент. 2026 г.
25 сент. 2026 г.
Миграция с OpenAI Agents SDK на Agents API: что на самом деле меняется архитектурно?
Переход с OpenAI Agents SDK на новый Agents API — это не просто переименование импорта. Меняется граница среды выполнения: цикл агента, долговечная се...
Aleksandar Stajić
25 сент. 2026 г.
25 сент. 2026 г.
OpenAI Agents API против Agents SDK против Responses API: на чем вам стоит разрабатывать в 2026 году?
Стек агентов OpenAI изменился в сентябре 2026 года. Это архитектурное руководство разделяет Agents API, Agents SDK, Responses API и Codex SDK по владе...
Aleksandar Stajić
25 сент. 2026 г.
25 сент. 2026 г.
Почему больше контекста может ухудшить ответы ИИ
Большее контекстное окно не гарантирует более качественного ответа. В этой статье объясняется, как размывание сигнала, противоречивые данные, устаревш...
Aleksandar Stajić
25 сент. 2026 г.
25 сент. 2026 г.
Как узнать, действительно ли ИИ-агент использовал правильные доказательства
ИИ-агент может ссылаться на источники и при этом использовать неверные доказательства. В этой статье представлен практический метод проверки обоснован...
Aleksandar Stajić
25 сент. 2026 г.
25 сент. 2026 г.
Память ИИ-агента — это не RAG: как разграничить память, извлечение, состояние и контекст
Память агента, RAG, состояние и контекст часто используются так, будто они взаимозаменяемы. Это не так. Эта практическая архитектурная модель разделяе...
Aleksandar Stajić
25 сент. 2026 г.
25 сент. 2026 г.