Dandelion Civilization
Платформа поведенческой аналитики и оценки соответствия роли.
FastAPI, PostgreSQL, Redis, Kubernetes, GrafanaPython · AI · автоматизация
Создаём цифровые продукты и надёжные backend-системы
От AI-поиска и Telegram-ботов до MVP и программных инструментов для BioTech.
Основные направления
Решаем бизнес-задачи, а не продаём стек
01
AI-поиск и базы знаний
Сотрудники тратят часы на поиск по регламентам, а поддержка долго отвечает.
Подробнее → 02AI-боты в Telegram
Операторы заняты рутиной, а новые обращения теряются ночью.
Подробнее → 03High-load бэкенд
Система падает под нагрузкой, БД тормозит, монолит сложно развивать.
Подробнее → 04Сайты и MVP
Нужно быстро проверить идею без раздутого штата и лишней инфраструктуры.
Подробнее → 05ПО для BioTech
Анализ собран из консольных утилит, результаты трудно воспроизводить.
Подробнее →Опыт
Избранные проекты
Data Quality для ритейла
Проверка качества данных и поиск дублей торговых точек.
Flask, PostgreSQL, Celery, Redis, DockerAI-ассистенты и RAG
Поиск по документам, embeddings и диалоговые помощники.
FastAPI, Aiogram, LLM API, vector DBДругие проекты
Новое в блоге
Как подготовиться к первой онлайн-сессии: спокойный чек-лист
Что сделать до первой онлайн-сессии: проверка техники, выбор места, формулировка запроса и вопросы специалисту. Практический чек-лист без лишнего напряжения.
Когда RAG экономит время команде: внутренняя база знаний
Разбираем, в каких сценариях RAG для внутренней базы знаний реально сокращает время команды: онбординг, повторяющиеся вопросы, часто меняющиеся регламенты. И когда внедрение, наоборот, не окупается.
Как проверить FASTQ перед анализом: контроль качества ридов
Практический разбор контроля качества FASTQ: структура файла, кодировки Phred, ключевые метрики FastQC, оценка контаминации, работа с парными чтениями и порядок действий перед выравниванием или сборкой.