То, что я делаю для себя или для open-source-комьюнити — в отличие от клиентской работы. Эти проекты существуют независимо от того, платит ли кто-то за них, — в этом и смысл: это бенч, на котором я думаю, подложка, об которую я точу инженерное суждение, и место где я спорю со своими же дизайн-выборами публично.
Активные
trading-box — research-стенд для алготрейдинга
Конкретный ответ на вопрос "помогает ли вообще весь этот AI/ML, когда ошибка стоит реальных денег". Python / FastAPI / Postgres, walk-forward бэктесты на 53 криптопарах и семи таймфреймах, гибридные стратегии baseline-plus-adaptive с per-asset trend-фильтрами. Последний 3-летний прогон гибрида достиг ~95% от собственного oracle ceiling — сигнал сильнее чем я ожидал от самонастраивающейся системы.
Не open source. Research notes — открытые: я пишу выводы так, как хотел бы чтобы коллаборатор писал их мне — что пробовал, что показали числа, какое предположение сломалось. Часть этого со временем доезжает до блога.
fedorthinks.com — этот сайт, в открытом виде
Next.js 16 + FastAPI monorepo. Четыре локали (en/es/ru/zh), комментарии с owner-модерацией, MDX-блог с RSS, JSON-LD structured data, per-slug OG-карточки, vanity-поддомены с 301-редиректами. Собран через Claude Code на Opus — design и review мои, почти ничего не набрано руками.
Source на GitHub. Интересное в diff-истории — не сам код, а то как выглядит AI-native delivery loop когда работа инженера — специфицировать, ревьюить и принимать решения, а не печатать.
Метод
Сквозная линия обоих проектов: работа инженера смещается от печати кода к специфицированию поведения, review'у agent output и владению архитектурой. Думаю, лучший способ понять что это значит на практике — делать это, публично, многократно, на реальных задачах.
В разработке
Несколько вещей в ранней стадии — evaluation framework, пара маленьких тулов выросших из trading-work. Добавлю сюда, когда смогу описать одной фразой без махания руками.