Создаю работающие приложения из идей. Полный цикл: от архитектуры до продукта, работающего на VPS

# Мой подход к разработке:
def build_project(idea: Concept) -> DeployedSystem:
    """
    От проектирования до production-деплоя.
    """
    architecture = design_architecture()  # SOLID, Clean Code, Микросервисы, IaC
    backend = implement_backend()         # Python, Django/FastAPI, PostgreSQL
    tests = optimize_and_test()           # Pytest, CI/CD, 85%+ coverage
    containers = containerize()           # Docker, Docker Compose
    production = deploy_to_production()   # VPS, Gunicorn, Nginx, SSL
    
    return system_live_on_server()        # nightcoder.rdeaps.com | imagetaganalyzer.rdeaps.com

Основной стек:

🔗 Демо | Код | SOLID реализация

Полнофункциональная платформа для сообщества разработчиков с системой репутации.

Архитектура:
  - Монолит с чистыми слоями
  - Система голосования: Repository + Service pattern
  - Модульная структура: разделение на apps (forum, reviews, users, votes)

База данных:
  - PostgreSQL 17 с оптимизированными индексами
  - Оптимизированные запросы через ORM

DevOps:
  - Docker + Docker Compose
  - CI: тесты и линтинг
  - VPS: Gunicorn, Nginx, SSL

Фронтенд:
  - Bootstrap 5 + кастомный CSS
  - Темная тема, адаптивный дизайн
  - JavaScript для интерактива
  - Поддержка русского и английского языка

• ✅ 85%+ покрытие тестами ключевой бизнес-логики
• ✅ 80+ коммитов с осмысленными сообщениями
• ✅ 5+ месяцев работы без критических багов в production
• ✅ Полный production стек: Django + PostgreSQL + Docker + Gunicorn + Nginx
• ✅ SOLID-архитектура с документацией и примерами
• ✅ CI/CD пайплайн: тесты + линтинг при каждом коммите

1. SOLID это как детальки LEGO:
   • Каждая "деталька" (класс) делает одну вещь.
   • Все детальки соединяются стандартным образом.
   • Можно собрать что угодно из одних и тех же деталек.
   • Гораздо проще поддерживать, тестировать и добавлять новый функционал.
2. Разобрался в production: настроить проект на VPS проще, чем кажется.
3. Довести до конца > сделать много: 5 завершённых модулей ценнее 10 незаконченных.
4. Современные инструменты: DeepSeek помогает с рутиной (тесты, фронтенд), освобождая время для архитектурных решений.

🔗 Демо | Код | Схема микросервисной архитектуры

Эксперимент с микросервисной архитектурой на реальном примере анализа изображений. Цель не создать high-load систему, а понять на практике принципы распределенных систем.

graph TB
    subgraph "Frontend (React)"
        UI[Пользовательский интерфейс]
    end
    
    subgraph "API Gateway (FastAPI)"
        GW[Единая точка входа]
    end
    
    subgraph "Микросервисы (FastAPI)"
        S1[analyze-service<br/>Загрузка + AI анализ]
        S2[analytics-service<br/>Статистика тегов]
        S3[sample-service<br/>Демо-режим]
    end
    
    subgraph "Data Layer"
        DB[(PostgreSQL<br/>Основные данные)]
        Cache[["Redis<br/>Кеш для демо"]]
        ExtAPI[[Imagga API<br/>Внешний сервис AI]]
    end
    
    UI -- "HTTP запросы" --> GW
    
    GW -- "POST /analyze" --> S1
    GW -- "GET /analytics" --> S2
    GW -- "GET /samples" --> S3
    
    S1 -- "Сохраняет результаты" --> DB
    S1 -- "Вызывает" --> ExtAPI
    
    S2 -- "Анализирует данные" --> DB
    
    S3 -- "Кеширует демо" --> Cache
    S3 -- "Читает данные" --> DB
    
    style UI fill:#e1f5fe
    style GW fill:#f3e5f5
    style S1 fill:#e8f5e8
    style S2 fill:#fff3e0
    style S3 fill:#fce4ec
    style DB fill:#bbdefb
    style Cache fill:#ffccbc
    style ExtAPI fill:#d1c4e9

Архитектура:
  - 3 независимых микросервиса (FastAPI)
  - API Gateway как единая точка входа
  - Разделение по бизнес-контекстам
  - Shared models package для использования одинаковых ORM моделей между сервисами

Инфраструктура:
  - Minikube + K8s манифесты
  - PostgreSQL (основное хранилище), Redis (кеш)

Особенности:
  - Асинхронные эндпоинты для долгих операций
  - Интеграция с внешним AI-сервисом (Imagga)
  - Кеширование демо в Redis

Фронтенд:
  - React SPA с Tailwind CSS
  - Удобный UI (drag & drop, image preview/fullscreen)
  - Понятные информативные сообщения

• ✅ 11 K8s манифестов полное описание инфраструктуры как кода (IaC)
• ✅ 3 микросервиса + API Gateway + отдельный React frontend
• ✅ ~20 тегов распознаёт Imagga на изображении
• ✅ Асинхронная обработка изображений с интеграцией внешнего AI API
• ✅ Shared models package переиспользуемые ORM модели через Poetry

1. Про микросервисы:
   • Каждый микросервис решает конкретную задачу (Анализ, Статистика, Демо).
   • У каждого сервиса своя изолированная среда (виртуальное окружение, зависимости). Общие компоненты (например, ORM модели) можно выносить в отдельные библиотеки для всех сервисов.
   • Каждый из сервисов может разрабатываться и функционировать отельно от остальных это позволяет разным командам работать параллельно над разными сервисами.
   • Связь между сервисами организована через четкие API (в моём случае REST), что делает систему гибкой и масштабируемой.
   • Увеличив количество реплик можно выдеилть больше ресурсов для конкретного сервиса.
2. Async в FastAPI красиво работает для I/O-bound задач.
3. Интеграции с внешними API запросы с афторизацией по ключу, обработка ответа от сервиса.
4. Осознанная разработка: научился экономить время на отладку и тестирование за счет использования техник изоляции и мокирования:
   • Временное отключение Redis для гарантии свежих данных.
   • Очистка БД перед демо-загрузкой чтобы избежать использования устаревших записей.
   • Mock версия ответа с Imagga вместо реального запроса чтобы не тратить запросы в пустую.

Категория	Технологии
Backend
Databases
DevOps
Frontend
Tools
Архитектура	SOLID, Clean Code, Микросервисы, Repository Pattern, API Design

Сайт для коллегии медиаторов — mediacja.by

• Полный цикл: от обсуждения с заказчиком до запуска на домене
• Чистая верстка (HTML5, CSS3, Flexbox)
• Адаптивный дизайн для всех устройств
• Система добавления новых сотрудников
• Развертывание на PaaS с кастомным доменом

Доставка заказов по городу

Проводил мастер-классы по основам 3D-моделирования и созданию игр в Scratch

Мой подход:

1. Курсы как старт: беру структуру и основы
2. Документация & StackOverflow: для поиска ответов на свои вопросы
3. Пет-проекты как полигон: применяю навыки на практике
4. Code review самому себе: регулярно рефакторю старый код

Что изучаю сейчас:

• Продвинутые темы по PostgreSQL (индексы, оптимизация)
• Асинхронное программирование в Python (asyncio)
• Базовый DevOps (мониторинг, логирование)

Я могу не знать всех ответов, но я точно знаю, как их найти.

• 🏃 Занимаюсь воркаутом, играю за любительскую комманду в хоккей
• 🎮 Играю в сюжетные компьютерные игры
• 🎵 Люблю слушать музыку, любимые артисты: Dua Lipa, Rihanna, Ava Max, Lunay и Ozuna
• 🎸 Умею на играть на губной гармошке. Есть гитара, но пока что не умею играть
• 🎬 Каждый вечер смотрю фильмы

Что я ищу:

• Позицию Junior Python Backend Developer
• Команду, где ценят чистый код и архитектуру
• Возможность работать над реальными проектами
• Ментора/тимлида, у которого можно учиться

Что я предлагаю:

• Готовность учиться и быстро вникать
• Ответственный подход к задачам
• Умение доводить до результата
• Свежий взгляд и энергия

Готов к:

• Тестовым заданиям (разумным по времени)
• Техническим собеседованиям
• Небольшой стажировке перед полноценной работой