Kirill Boyarintsev
Кирилл
Бояринцев
AI Product Manager
Понимаю продукт (JTBD, User Stories, RICE, A/B-тесты, Discovery) и техническую часть (API, LLM, MCP, RAG, system design, PRD). Формула будущего: ИИ + компетентность = наилучший результат. Именно поэтому прохожу магистратуру МФТИ - лучшего технического вуза страны.
Написать в TG · покажу демо за 15 мин
Open to · AI Product / Product Manager
~100ч/мес
экономия времени с AI
2–4ч/день
высвобождается на стратегию
8
MCP-серверов для своих интеграций
30+
скиллов в Claude Code
7
проектов в структуре wiki
Открыт к
Роли
AI Product Manager · Product Manager
Формат сотрудничества
Full-time · Part-time · разовые проекты
Что интересно
AI-стартапы · продукты с AI-функциями · открыт к новой индустрии
01 / О себе
AI native продакт с пониманием продуктовой и технической составляющей.
2 года веду DTC-бренд BESOFT на Ozon: 500+ заказов по всей России, доставка в 50+ городов, средний чек 75 000 ₽, маржинальность 20%, топ-30 продавцов в своей нише, команда из 5 человек. Параллельно курирую AI-интенсив по vibe coding с Claude Code, 360+ участников суммарно. Собираю автоматизации, AI-агентов, пайплайны для реальных продуктов. Сочетаю глубокое понимание продукта со скоростью внедрения новых фич, A/B-тестов и гипотез.
500+
Заказов в BESOFT за 2 года
75K ₽
Средний чек
50+
Городов России в географии доставки
360+
Прошли через моё кураторство
Чем отличаюсь от других
- Систематизированная память по паттерну Karpathy LLM-wiki Каждый проект пополняет базу знаний, каждое решение переиспользуется в следующих. Не плодим одни и те же ошибки команды.
- Своя методология быстрого discovery конкурентов Реверс UI, API и core-механик любого продукта за пару дней. Применял на Ozon Seller, English Galaxy, hh.ru, Сетке — для своих и для команды.
- Безопасность ИИ-решений по умолчанию Защита от prompt injection, авторизация инструментов на каждом шаге, аудит действий агентов. Это не optional — это база при работе с production AI.
- Multi-agent системы вместо одиночных промптов Каждую задачу разбиваю на специализированных агентов: один пишет, второй проверяет, третий правит. Каждый шаг можно тестировать, отлаживать, заменять. Результат — меньше галлюцинаций и предсказуемое поведение в проде.
02 / Опыт
Мой путь. E-commerce, B2B-проекты, образование. С начала 2026 встраиваю AI в каждую новую задачу.
01
- 500+ заказов за 2 года, доставка в 50+ городов России, средний чек 75 000 ₽, маржинальность 20%
- CVR в заказ 10% → 22%. Провёл 100+ CustDev, 72% назвали один и тот же барьер, переснял упаковку и ткань
- Воронка обходит конкурентов на каждом шаге: «поиск → карточка» 31,8% vs 8,2%, «корзина → заказ» 6,25% vs 2,07%
- Выкуп 100% vs 89-93% у конкурентов, возвраты 0,9% при рыночном ~3%
- End-to-end логистика крупногабарита 1000+ км: стоимость −77% (26 → 6 тыс ₽/ед.)
- Топ-30 продавцов в своей нише, без рекламного бюджета
- Координирую команду из 5 человек: менеджер, 2 дизайнера, логисты. Пишу ТЗ, веду бэклог
- AI в операциях: Telegram-бот уведомлений по событиям кабинета, LLM-помощник для шаблонов ответов на отзывы, генерация договоров из шаблонов (40 → 2 мин)
02
- Закреплён за командой из 15 человек на каждом потоке. Поддерживаю всех 120 студентов потока: разбор вопросов, ошибок Claude Code, рекомендации по инструментам
- Провёл 3 воркшопа в роли куратора. Команды довели идею до прототипа
- Написал методичку для кураторов: подборку инструментов, типовые решения, разбор частых ошибок Claude Code
- Предложил закрепить куратора за группой, внедрили на потоке
03
- Привлёк 5+ B2B-клиентов через холодный аутрич (объекты 500–850 млн ₽)
- Вёл 3 проекта одновременно от брифа до согласования с заказчиком
- 50+ единиц контента за 12 месяцев, 43 000+ просмотров. Сократил правки с 5–6 до 1–2 итераций через детальный бриф
03 / Как устроены агенты
Четыре AI-системы в проде. Сверху флагман — система автоответов BESOFT. Ниже три остальные. Наведи на любой узел, чтобы раскрыть детали.
Система автоответов клиентам на структурированной памяти бренда
AI принимает входящее от покупателя, поднимает контекст товара/заказа, генерирует черновик в TOV бренда, оператор апрувит — и ответ уходит в чат Ozon. Сэкономил часы в день, конверсия выросла за счёт быстрых ответов. Наведи на узел — детали стека.
01
Покупатель
вопрос в чате Ozon
«Подойдёт ли диван для квартиры 18 м²?» — реальный паттерн вопроса, ~40% входящих.
02
Watcher
Python · poll Ozon API
Опрашивает API Ozon Seller раз в N секунд. Видит новые сообщения, дедуп по message_id, передаёт дальше.
03
Контекст
товар · заказ · история
Подтягивает карточку товара, габариты, текущий заказ, прошлые сообщения этого покупателя. Всё в один промпт-пакет.
04
Claude Agent SDK
черновик в TOV BESOFT
Sub-agent: tone-of-voice бренда + база FAQ + правила «не обещай скидку, не мани сроком». Возвращает 1–2 варианта.
05
Оператор
approve / edit в TG
Черновик прилетает в Telegram-чат BESOFT. Оператор за 5 сек апрувит или правит — кнопки прямо в сообщении.
06
Отправка
Ozon API → чат
Ответ уходит покупателю через Ozon Seller API. Метрика time-to-reply падает с часов до минут — растёт CVR.
Стек: Python · Claude Agent SDK · Ozon Seller API · Telegram Bot API · PostgreSQL
Эффект: часы в день экономии · быстрые ответы → выше выкуп · оператор не теряет контроль
Самоулучшение Киры — агент правит свой код
Кира ловит ошибку или новый запрос, агент-архитектор предлагает фикс, агент-фиксер пишет, тесты, коммит в git. Так агент учится сам, без моего вмешательства.
01
Wake
cron · событие · сообщение
Триггер по расписанию (cron) или живому сообщению. Кира поднимается, проверяет очередь задач и контекст.
02
Architect
что чинить · план
Sub-agent читает stacktrace или запрос, формирует план изменения: какие файлы, какие функции, какой тест.
03
Fixer
пишет код
Берёт план Architect, правит код, добавляет тест. Если тест падает — возвращается к Architect с описанием ошибки.
04
Git commit
+ reload
Коммит с осмысленным message, push, перезагрузка процесса. Следующее wake уже работает с новым кодом.
AI-бот ищет вакансии и отвечает за меня
Принимает входящее от рекрутера на hh.ru, пишет ответ моим стилем, фильтрует AI-паттерны, отправляет. Лимит 30 сообщений в день, чтобы не выглядело как спам.
01
Новое сообщение
polling hh.ru API
Watcher дёргает hh.ru каждые N сек. Новые входящие от рекрутеров — в очередь.
02
TOV-агент
ответ моим стилем
Sub-agent с few-shot из моих реальных переписок. Никакого «Здравствуйте, благодарю за интерес». Факты из резюме + мой ритм.
03
/stop-slop
фильтр AI-паттернов
Скан на маркеры: «—», «Хочу подчеркнуть», «безусловно», «спектр». Если score выше порога — переписать.
04
Отправка
hh.ru API · лимит 30/день
Запись в журнал откликов, дедуп по vacancy_id, защита от спама лимитом 30 сообщений в день.
если score > порога → переписать
Мультиагентная система для создания сайтов
Четыре высокоуровневые фазы. Внутри — 9 ролей: Architect, Designer, Copywriter, Frontend, Backend, SEO/CRO, QA, Visual Reviewer, Critic. Brain-файлы накапливают опыт между сессиями.
01 · Plan
Architect
бриф → IA · структура
Лид-агент. Из брифа собирает архитектуру сайта, секции, иерархию, делегирует параллельным агентам.
02 · Build
5 агентов параллельно
Designer · Copy · Frontend · Backend · SEO
Designer ставит дизайн-систему, Copywriter — тексты в TOV, Frontend/Backend строят код, SEO/CRO — meta и Schema.org.
03 · Review
QA + Visual + Critic
go / no-go
QA жмёт links/forms/a11y, Visual Reviewer сравнивает скриншоты с brief, Critic — финальный gate. Если no-go — loop к Architect.
04 · Output
Деплой + Brain
Vercel · опыт в brain.md
Если go — vercel --prod, alias на основной домен. Каждый агент дописывает свой brain.md — следующая сессия учится на этом.
Внутри Review: если Critic не одобрил — loop назад к Architect с конкретным фидбеком, до 3 итераций. Подробная архитектура →
Это четыре системы. В проде ещё MCP-серверы, скиллы, knowledge-стек на 12 000 файлов. По запросу пришлю архитектуру любой — с пайплайном и метриками.
Запросить архитектуру
04 / Vibe-coding
Что у меня уже работает в проде. Каждый кейс — кликабельный. Тыкни, расскажу подробнее.
01
Система автоответов клиентам на структурированной памяти бренда
Внутренний инструмент BESOFT: AI поднимает контекст товара, заказа и истории переписки, генерирует черновик ответа в tone-of-voice бренда. Оператор апрувит — ответ уходит в чат Ozon. Сэкономил часы в день, конверсия выросла за счёт быстрых ответов. Python + Claude Agent SDK.
Покажу запись работы
02
Мультиагентная система для создания сайтов
9 ролей в одном пайплайне: Architect, Designer, Copywriter, Frontend, Backend, SEO/CRO, QA, Visual Reviewer, Critic. Собирают сайты в 5 режимах: CREATE, IMPROVE, REDESIGN, COPY, PRODUCT. Brain-файлы накапливают опыт между сессиями. Этот сайт собран этой системой.
Запустим на твоей задаче
03
«Замени мебель»: Telegram Mini App в проде
Заменяет мебель на фото за ~30 сек. Python (aiogram) + PostgreSQL + Gemini API. Деплой: VPS + nginx + systemd.
Скину доступ
04
Product Discovery через AI-инструменты
Перед каждой интеграцией прохожу глубокий discovery: что в продукте работает, какие UX-решения копировать, где границы возможностей. Собрал собственный knowledge-стек на 12 000 файлов и MCP-агент, который помогает структурировать наблюдения. Пример: разобрал learning-app по типам упражнений и core-mechanics, собрал PWA-прототип для валидации гипотезы за выходные.
Обсудим твой кейс
AI / Vibe-coding
Claude Code
Claude Agent SDK
MCP
Anthropic API
Gemini API
Cursor
Lovable
n8n
AI-направления
Multi-agent systems
AI Agents
LLM
GenAI
Prompt Engineering
Conversational AI
Telegram-боты
Backend & data
Python
PostgreSQL
WebSocket
REST API
Деплой & интеграции
VPS
nginx
systemd
Telegram Bot / Mini App
n8n
05 / Навыки
Мои навыки. Discovery, управление, аналитика, AI и стек — всё из практики, не из учебников.
01
Discovery & Research
100+ CustDev в BESOFT, problem framing, JTBD, CJM. Валидация гипотез, формулирование A/B. Довожу research до MVP без потерь между этапами.
02
Управление продуктом
Бэклог, PRD, User Stories, RICE-приоритизация, roadmap, OKR. Scrum / Kanban, stakeholder management. Свожу дизайн, разработку и операции в единый план.
03
Аналитика и unit-экономика
Метрики воронки (CTR, CVR, GMV), unit-экономика, P&L, A/B-тесты, когортный анализ. SQL, Яндекс.Метрика, Google Sheets с pivot и сценариями.
04
AI & автоматизация
AI-агенты, агентная оркестрация, Claude API / Claude Agent SDK, OpenAI API, MCP, prompt engineering, RAG, Python. Telegram-боты и мини-приложения в проде.
05
Кураторство и менторинг
Веду команды от идеи до прототипа. Разбираю технические блокеры (Claude Code, Agent SDK, MCP), пишу методички, даю фидбек по программе.
06
Стек продакта
Cursor, Claude Code, Lovable, Miro, Figma, Notion, Jira, GitHub, n8n. REST API, WebSocket, PostgreSQL. Деплой: Vercel, VPS, nginx, systemd.
06 / Образование
02
ВятГУ
Международные отношения · бакалавриат
2025