Victor Slompo
Я отвечаю за продуктовую стратегию — и сам строю.
Пятнадцать лет в цифровых продуктах. Последние три я строю AI-first в шести несвязанных областях — четыре из них дошли до реальных пользователей, и большинство я начинал в одиночку, прежде чем передать команде. Лучше всего я знаю то, что происходит после запуска, когда выясняется, что выпустить продукт — ещё не значит, что им начнут пользоваться.
Три привычки, которые видны во всём, что я построил.
Я отделяю то, что система вычисляет, от того, что утверждает модель
LLM охотно вернёт число, похожее на статистику, за которым ничего нет, а интерфейс покажет его точно так же, как значение, рассчитанное кодом. В собственном SaaS я пометил каждую цифру как вычисленную, мнение модели или заглушку и вёл проверенный журнал дефектов со ссылками на файл и строку. Однажды я задокументировал, что панель под названием «движок корреляций» вообще не считала никакой корреляции — дефект высокой критичности в моей же работе.
Я строю вещь, вместо того чтобы писать ещё один документ
Когда спецификация неоднозначна, работающий прототип решает спор быстрее, чем ещё три абзаца. Исключение — факт, который я не могу выдумать: в автоматизации Revit для канализационных систем я перестал строить и отправил пятьдесят один пронумерованный вопрос, потому что никакой прототип не скажет вам объём приёмного резервуара. Next.js, Supabase, Vercel, Postgres, LLM API, C#, когда того требует область, Claude Code каждый день. Достаточно, чтобы за несколько дней показать инженерам или клиенту что-то настоящее, — и достаточно, чтобы разговор о выполнимости был обсуждением, а не передачей задачи.
Я выпускаю меньше, чем просили, если данные говорят именно об этом
Коммерческий отдел одного маркетплейса попросил у меня движок ценообразования. Данные показали, что эффект сосредоточен в нескольких категориях и отсутствует в остальных; интервью с партнёрами показали, что главная боль — ручная работа. Я выпустил решение поменьше, нацеленное на то, чтобы убрать примерно 70% этой работы, и проверил его на небольшой группе, прежде чем браться за полную версию.
Эти вопросы я задал бы о любом ИИ-проекте — и о вашем тоже.
Шесть проектов, шесть несвязанных областей. Почти всё — в одиночку.
AskMoses.AI
Аналитика разговоров для отделов продаж. Расшифровывает каждый звонок и оценивает его по собственному скрипту клиента — а не по общему шаблону, — выдавая письменную обратную связь по каждой части разговора. Я определил продукт, сам построил MVP от начала до конца, а затем руководил командой, которая его масштабировала.
Мультитенантность · 3 роли доступа · 3 тарифа · оплата по использованию · оценка с помощью LLM · загрузка данных из CRM GoHighLevel
Из 17 подписавших договор компаний пользоваться продуктом начали только 6. Одиннадцать так и не активировались — онбординг требовал подключить CRM и настроить критерии оценки ещё до того, как продукт приносил хоть какую-то пользу. Я обнаружил это, проверяя аккаунт за аккаунтом; в сводных цифрах всё выглядело нормально. Это изменило то, как я проектирую первый опыт использования, и именно поэтому я не считаю «запустили» финишной чертой.
Интегрированный отчёт 2025 — GEO
Корпоративный отчёт об устойчивом развитии, перестроенный так, чтобы языковые модели читали и цитировали его точно, а не только поисковики индексировали. Серверный рендеринг, чтобы краулеры получали настоящий HTML, структурированные данные, llms.txt, сгенерированный из того же источника, что и видимые страницы, и отдельная маршрутизация для людей и ботов. Три языка, доступность и сверка каждой цифры с официальным отчётом.
Next.js (App Router) · Schema.org / JSON-LD · llms.txt · динамический sitemap · Vercel
Мне не хотелось просто заявлять, что это работает, поэтому я добавил измерения. Сборщик логов отделяет обращения, вызванные реальным вопросом пользователя, от автономных обходов для обучения и индексации, и отслеживает цитирования, которые превратились в визиты. Большинство GEO-проектов продают историю; за этим стоят измерения.
Freedom Marine
Система «конфигурация — цена — коммерческое предложение» для канадского дилера яхт вместо расчётов в таблицах. Каталог нескольких брендов, варианты двигателей и допоборудования, конвертация валют в реальном времени с ежечасным обновлением и резервным кешем, а также админ-панель, в которой коммерческий отдел сам ведёт модели и ценовую политику без участия разработчиков. Предложения сразу уходят в HubSpot.
Next.js · Supabase · курсы EUR/USD → CAD в реальном времени · интеграция с HubSpot
Корпоративная платформа агентов
Мультиагентная архитектура, которая автономно выполняет бизнес-процессы юридического отдела и продаж, с проверкой человеком в заданных контрольных точках. Оркестрация LLM, контекстная инженерия, работа с внешними инструментами и интеграция с корпоративными API и данными. Непрерывно работает в продакшене на AWS.
Оркестрация LLM · MCP (Google Workspace, Miro, GitHub) · RAG по корпоративным данным · AWS · Cloudflare Access
Валидаторы контроля качества, буфер повторного воспроизведения, зафиксированный исследовательский документ и дисциплина независимой проверки того, что агент сообщает о себе сам. Я не раз ловил систему на том, что она завышает собственные метрики и выдаёт слишком самоуверенные диагнозы, — именно поэтому проверка вообще существует.
Автоматизация Revit — насосные станции
Надстройка Revit, которая строит модель канализационной насосной станции по топографии, плоскому чертежу компоновки и файлу параметров — рельеф, блоки, диаметры и соединённые трубы. Один и тот же код работает двумя способами: внутри Revit у инженера и headless в облаке через Autodesk Design Automation. Сам движок запускается и тестируется вообще без установленного Revit.
.NET 10 · Revit 2027 API · Autodesk APS Design Automation · C# · CI на Windows-раннере
Всё, что не может сдвинуться корректно, остаётся на месте с предупреждением о причине, и ни одно соединение не остаётся разорванным. Десять таких ситуаций внесены в каталог, а не улажены молча. Если Revit выдаёт ошибку посреди операции, операция отменяется целиком — потому что стандартное решение самого Revit может молча снять ограничение.
Ассистент прилавка — поиск по каталогу
Ассистент в мессенджере для магазина стройматериалов: 13 312 товаров из таблицы ERP, поиск за 1–5 мс по инвертированному индексу в памяти. Без базы данных, без эмбеддингов, без векторного хранилища. Языковая модель никогда не видит каталог — она получает восемь результатов и пишет ответ. Прогон сделан с владельцем магазина, чтобы выяснить, где такой ассистент ломается на самом деле.
Python · Инвертированный индекс в памяти · Типизированный фильтр размеров · Слой синонимов прилавка · Агент с инструментами
Убрав модель из поиска, мы починили поиск: он не возвращает не тот товар. Оставшаяся поверхность — написание ответа — продолжила выдумывать. Ассистент назвал характеристики, которых нет в каталоге, прочитал «4 ступени» у товара как четыре лошадиные силы и подтвердил товар, которого в магазине нет, ещё до того, как его искать. В магазине такая фраза — это оферта. Эта находка и есть результат.
Маркетплейс и регулируемые финансы — откуда взялись цифры.
Retail E/commerce Luxuxy
Глобальный модный маркетплейс, Европа и США
- Объединил Shopify, WooCommerce и Adyen в единый интеграционный слой, убрав технический барьер для привлечения продавцов
- Перестроил онбординг партнёров в общую функцию для коммерции, операций и разработки — срок запуска сократился с недель до дней
- Ассистированное ценообразование убрало ~70% ручной работы с ценами
- Автоматические проверки качества каталога: время до появления товара на витрине сократилось на 40%
Sistemas Cooperativos Brasileiros
Финансовая организация под надзором регулятора
- Запустил и масштабировал цифровое кредитование: 25% ежемесячной конверсии одобренных заявок вместо процесса через отделения
- Автоматическое одобрение сократило время ожидания клиента на 40% без ущерба для рисков и комплаенса
- Создал продуктовую операционную модель, принятую во всех подразделениях, — критерии DoR/DoD, Scrum, Kanban, Flight Levels и SAFe в единой системе, чтобы команды перестали заново договариваться о процессах
- Провёл 80-часовую программу технического наставничества для продакт-оунеров и техлидов
Документация для меня — это результат работы, а не формальность.
Два документа, которыми я могу поделиться по запросу, — они говорят о моей работе больше, чем резюме.
Руководство по системе — AskMoses.AI
Как получается каждая цифра в продукте: вычисленная, мнение модели или заглушка. Включает проверенный список известных дефектов со ссылками на файл и строку и чёткое разделение между осознанными компромиссами и настоящими багами — в том числе моими собственными.
Рабочие заметки — управление агентами из терминала
Описание моей практики работы с агентами в продакшене: правка файлов по содержимому с проверочными условиями вместо номеров строк, проверка конфигурации перед перезапуском, отладка OAuth-потока с нуля и правило, к которому я постоянно возвращаюсь: две пройденные проверки — ещё не доказательство.
Когда работа больше, чем под силу одному человеку.
Часть того, что я построил, начиналась в одиночку, а закончилась целой командой — продакт-оунер, техлид, инженеры. VS Solutions — это мой способ браться за задачи такого масштаба: небольшая команда, с которой я работаю над клиентскими проектами, при этом продукт и архитектура остаются за мной, а не передаются дальше.
Если вы решаете, нужен ли для задачи один человек или команда, об этом стоит поговорить до того, как кто-то начнёт писать спецификацию.
Готов обсудить, что на самом деле реально сделать.
Будь то вакансия, проект или двадцать минут, чтобы обсудить идею, которую вы собираетесь реализовать. Я скажу, если ИИ — не ответ: обычно такой разговор и оказывается самым полезным.
Живу во Флорианополисе, Бразилия. Уже три года работаю удалённо с распределёнными командами в Европе и США.