Ідею швидко перетворили на готовий до тестування продукт — без тривалого й дорогого класичного циклу розробки.
Yevhen L.
Founder
AI • AUTOMATION • CONTENT
Проєктую AI-інтеграції, контент-конвеєри та персоналізовані outreach-системи на n8n, Make і OpenAI.
SELECTED WORK / 2026
Не окрема кнопка чи чат, а робоча система з даними, перевірками та зрозумілим результатом.

Готовий до запуску MVP для американського AI-стартапу з різними ролями користувачів, платежами та асинхронною генерацією рекламних відео.
Швидко перевірити концепцію AI-маркетплейсу без тривалого й дорогого класичного циклу розробки.
Lovable відповідає за інтерфейс, n8n — за backend-оркестрацію, Supabase — за дані, авторизацію та файли. Підключено Stripe, Veo, NanoBanana і KIE.
Створено повнофункціональний MVP з ролями, платежами, асинхронною генерацією медіа та масштабованою SaaS-архітектурою.
Кейс на Upwork ↗
Повна інтеграція двох CRM синхронізує компанії, контакти та угоди, усуває ручне введення й підтримує єдине джерело даних.
Прибрати ручне перенесення даних, розсинхронізацію контактів і компаній, дублікати та помилки між sales- і marketing-системами.
Реалізовано API-інтеграцію, двосторонню логіку, нормалізацію полів, пошук дублікатів, синхронізацію стадій угод, логи та контроль помилок.
Дані оновлюються майже в реальному часі; ручне введення практично усунуто, а команда заощаджує до 40 годин на одного співробітника щомісяця.
Кейс на Upwork ↗B2B-система знаходить потенційних партнерів, аналізує їхні сайти та попередньо кваліфікує компанії перед передаванням у HubSpot.
Масштабувати пошук B2B-партнерів у Центральній та Східній Європі без ручної перевірки кожної компанії.
Система збирає компанії з Google Maps, аналізує сайти за допомогою AI та надсилає кваліфіковані записи до HubSpot.
Потік із понад 150 попередньо кваліфікованих партнерських лідів щотижня.

Система збирає дані про інвесторів, аналізує їхні компанії та галузі, відбирає релевантних кандидатів і передає їх в email-кампанії та HubSpot.
Допомогти стартапу зібрати інформацію про потенційних інвесторів, оцінити їхню релевантність і побудувати подальшу комунікацію.
Crunchbase, Apify та Google Maps постачають дані; 14 сценаріїв Make і понад 20 Apps Script обробляють їх, Snov.io запускає кампанії, а HubSpot зберігає результат.
Клієнт отримав єдину автоматизовану систему для збору лідів, email-маркетингу та подальшої роботи з ними в CRM.
Кейс на Upwork ↗Наскрізний pipeline імпортує лідів, збирає сигнали з LinkedIn, сайтів, новин і реклами, створює персоналізацію та перевіряє якість перед outreach.
Об'єднати дані з багатьох джерел і створювати персоналізацію, не надсилаючи слабкі або ризиковані варіанти.
Оркестратор керує окремими workflow збагачення, аналізом сигналів, генерацією текстів, статусами та перевірками якості.
Єдиний масштабований pipeline з логами й контролем якості, який можна безпечно запускати пакетами.

Фото й відео із сайтів постачальників та Google Drive проходять підготовку, AI-обробку, монтаж і озвучення та перетворюються на матеріали для публікації.
Перетворити розрізнені матеріали від постачальників і власні зйомки на регулярний потік контенту.
Airtable зберігає матеріали та статуси, AI допомагає зі сценаріями, Vizard обробляє відео, ElevenLabs створює озвучення, а FFmpeg збирає фінальні версії.
Повторюваний контент-конвеєр з єдиною базою, прозорими етапами та підготовкою матеріалів до автоматичної публікації.

Набір сценаріїв збирає характеристики, ціни, описи, фотографії та відео із сайтів постачальників, нормалізує дані й оновлює каталог.
Автоматично збирати неоднакові картки техніки з кількох сайтів, включно із зображеннями та вбудованими відео.
Для кожного постачальника працює окремий сценарій вилучення, після чого спільна логіка приводить поля до єдиної структури та усуває дублікати.
Актуальний каталог техніки без ручного копіювання, з єдиним форматом даних і контролем джерела кожного запису.
CLIENT FEEDBACK
Відгуки пов'язані з клієнтськими кейсами вище та показують результат з боку команди замовника.
Ідею швидко перетворили на готовий до тестування продукт — без тривалого й дорогого класичного циклу розробки.
Founder
Автоматичне передавання даних скоротило ручну роботу та дозволило команді зосередитися на найцінніших лідах.
VP of Business Development
Система допомогла побудувати сфокусований процес пошуку й кваліфікації партнерів для програми розвитку в регіоні CEE.
Head of Partnerships
Автоматизований outreach допоміг знаходити відповідних інвесторів і звертатися до них персонально у слушний момент.
Co-Founder
WHAT I BUILD
Проєктування системи, зв'язків, черг, статусів і безпечних сценаріїв обробки помилок.
Вилучення сигналів, генерація контенту, оцінювання якості та перевірки human-in-the-loop.
CRM, таблиці, API, webhooks, парсери, синхронізація та нормалізація даних.
Автоматизована обробка фото й відео, озвучення, складання та публікація.
APPROACH
Кожен проєкт починається з простого сценарію, який можна перевірити. Автоматизація розширюється лише після того, як базовий процес стабільно працює на реальних даних.
Фіксую мету, джерела даних, обмеження та точки, де рішення має ухвалювати людина.
Запускаю мінімальний робочий сценарій на реальних даних і перевіряю граничні випадки.
Додаю логи, статуси, обробку помилок, документацію та можливість безпечного масштабування.
NEXT SYSTEM
Опишіть завдання кількома реченнями — я запропоную структуру першого робочого прототипу.