Python Backend Developer • Integrations & Automation

W1bbex Python Backend разработчик Автоматизирую ручные процессы

Связываю сервисы, пишу ботов и создаю инструменты для автоматизации.

developer_profile.py
projects = {
      "iot":        "PC Control",
      "ast_tool":   "TG-FlowMap",
      "mobile_iot": "Phone Control",
      "devops":     "VDS Control",
      "ai_cli":     "W1x CLI",
      "fpc_core":   "FPC-AutoOffline",
      "fpc_smm":    "FPC-AutoSMM",
      "fpc_test":   "FPC-E2E",
      "data":       "FunPay Parser",
      "platform":   "W1bbex Hub",
      "webgl":      "W1bbex AI Universe",
  }

О себе

Мне 16 лет, осознанно пишу код с января 2026 года. За 8 месяцев прошёл путь от первых строк на Python до проектирования боевых систем: публикации Open Source пакетов в PyPI, IoT-управления железом (ESP8266) и компиляции бинарных сборок (Cython).

Специализируюсь на backend-логике, интеграциях и глубокой автоматизации. Постоянно работаю с Telegram Bot API, маркетплейсами, внешними API, Linux/systemd, SQLite, ETL-пайплайнами и AI-ассистентами.

Создаю сервисы, которые полностью исключают ручной труд: автовыдача заказов, дистрибуция плагинов, изолированные E2E-тесты и удалённый контроль серверов. Главный навык — быстро превращать сырую идею в работающий и отказоустойчивый продукт.

Проекты и инструменты

Кратко о каждом проекте. Архитектура и детали реализации — внутри карточек.

IoT & Remote Systems

PC Control

Удалённое управление ПК через Telegram: питание, вход в Windows, приложения и телеметрия.

Управление ПК до входа в Windows

Технические подробностиСвернуть подробности
Проблема

Классические решения требуют уязвимого USB-донгла клавиатуры (BadUSB) или тяжёлого софта вроде AnyDesk/RDP, который бессилен до входа в Windows, сбрасывает DirectX/Vulkan и требует открытой сессии.

Решение & Процесс

Чистое разделение Out-of-band и In-band контуров без USB: плата ESP8266 замыкает оптореле ATX и распознаёт код Морзе с физической кнопки, а системный агент через PsExec / Win32 API запускает отдельный процесс в интерактивной сессии: тот вводит настроенный пароль на защищённом столе Winlogon без USB HID-донгла.

Масштаб / Метрики

Аппаратный отклик реле < 1.5 сек, 412 автотестов (локальный прогон: все прошли), оркестрация VPN (авторотация нод INCY/Happ по HTTPS-пробам), live-пульт Яндекс Музыки (WinRT GSMTC), аппаратный C#/.NET сборщик сенсоров и 117k+ точек в SQLite WAL.

Архитектура Telegram UI ⇄ Cloud VDS (TLS) ⇄ Mosquitto MQTT (QoS 1) ⇄ [ESP8266 (OOB) + Winlogon Session 0 + Desktop Agent]
Урок & Развитие

Преодоление изоляции Session 0 (Winlogon), трекинг статусов сессий через WTS API, обработка жестов в IRAM_ATTR прерываниях, анти-брутфорс в EEPROM и автоматическая экстракция RGBA-иконок в Telegram Custom Emoji.

Developer Tooling • SAST & DAST

TG-FlowMap

Строит карту экранов Telegram-бота и помогает искать битые переходы и тупики.

Исходный код на GitHub

Технические подробностиСвернуть подробности
Проблема

При разрастании Telegram-ботов десятки модулей, роутеров и динамических inline-клавиатур превращаются в непрозрачный лабиринт. Ручной поиск битых коллбеков, тупиковых экранов и аудит чужих ботов без исходников занимает часы.

Решение & Процесс

Двухконтурный движок: SAST-парсер на базе Python ast строит граф экранов и кросс-модульных клавиатур без запуска кода, а DAST-краулер (Telethon) обходит живых ботов по алгоритму Дейкстры с защитой от нажатия кнопок оплаты (Safety Filter) и сравнивает UX-воронки.

Масштаб / Метрики

SAST-анализ за ~50 мс (0 внешних зависимостей в ядре), 217 автотестов, валидация лимитов Telegram API (64-byte callback, Custom Emoji ID) и интерактивный DOM/SVG-граф с динамическим GPU-ускорением.

Архитектура [Python AST (SAST) + Telethon Dijkstra (DAST)] → Unified BotMap Spec → GPU DOM/SVG Graph & AI Benchmark
Урок & Развитие

Разрешение динамических f-строк, тернарных операторов и дефолтных аргументов в AST без исполнения кода, каскадная вёрстка графа без коллизий и переключение translate3d / DirectWrite ClearType для чёткого рендеринга шрифтов.

Android Systems • IoT & Telemetry

Phone Control

Автоматизация Android: будильник по расписанию, запись лекций и отправка файлов на сервер.

Android / Termux

Технические подробностиСвернуть подробности
Проблема

Учебная рутина уязвима к человеческому фактору: риск проспать пары при выключенном звуке, необходимость вручную жать диктофон на лекциях и агрессивные блокировки фоновых служб в современных мобильных ОС.

Решение & Процесс

Системный Linux-демон в Termux: интеграция с Android Intent `com.android.BBKClock` (взвод будильника за 85 мин до 1-й пары с SKIP_UI true), автозапись пар в AAC/M4A по слотам расписания, Wi-Fi Geofence и автосинк на VDS для Gemini AI конспектирования.

Масштаб / Метрики

Энергопотребление < 2% АКБ/сутки, сжатие аудио ~18 МБ вместо 80 МБ за пару, двусторонняя шина Paho MQTT TLS (порт 8883), криптографический OTA за 2 сек (SHA-256 + py_compile + атомарная замена), 25 модульных тестов и Zero-Backdoor Whitelist.

Архитектура [Termux Daemon] ⇄ Paho MQTT (TLS 8883) ⇄ Cloud VDS (Upload API + Gemini) ⇄ Android Intent Bridge [BBKClock + AAC + Wi-Fi]
Урок & Развитие

Преодоление SecurityException при вызове ActivityManager из-под не-root UID (10429) через сокет-мост Termux:API, обход Do Not Disturb (DND) в Android 14+ и бесшовный os.execv рестарт демона при OTA-обновлениях.

DevOps & AI Diagnostics

VDS Control

Управление службами сервера из Telegram с чтением логов и AI-диагностикой.

Linux / systemd / AI

Технические подробностиСвернуть подробности
Проблема

Мониторинг VDS со смартфона неудобен, а ночные сбои требуют ручного чтения простыней логов, SSH-сессий и слепых перезапусков.

Решение & Процесс

Персональный Telegram-контур: двухуровневая AI-диагностика на Gemini для поиска первопричин, сессионный шелл и умный перезапуск /resall.

Масштаб / Метрики

Автономный надзор за сервисами FunPay/PlayerOK, параллельный перезапуск упавших демонов и AI-ватчдог нагрузки без спама.

Архитектура Telegram (aiogram) → Systemd & Process Supervisor → Log Tail Analyzer → Gemini AI
Урок & Развитие

Практика безопасного удалённого шелла (ID/TTL/Guardrails), интеграции LLM в DevOps и отказоустойчивых демонов.

Local AI

W1x CLI

Локальный AI-ассистент в терминале с инструментами, поиском и памятью диалога.

Доступен на PyPI

Технические подробностиСвернуть подробности
Проблема

Локальные LLM в базовом CLI лишены инструментов, не умеют искать в сети, забывают контекст и вызывают зависания при нехватке VRAM.

Решение & Процесс

Клавиатурный TUI-клиент: автономный Function Calling (поиск, чтение файлов), долговременная память со стеммингом и песочница /testpy.

Масштаб / Метрики

Официальный релиз в PyPI (pip install w1x-cli), открытый исходный код на GitHub, поддержка Windows, macOS и Linux.

Архитектура Rich TUI / prompt_toolkit → Tool Engine → Ollama → Memory Storage
Урок & Развитие

Опыт проектирования TUI, динамического профилирования памяти GPU/RAM и дистрибуции Open Source пакетов.

FPC • Product Automation

FPC-AutoOffline

Автовыдача офлайн-аккаунтов: коды доступа, резервирование слотов и учёт заказов.

Автоматизация выдачи заказов

Технические подробностиСвернуть подробности
Проблема

Ручная выдача Steam/Rockstar аккаунтов, парсинг кодов Guard/IMAP и отслеживание слотов занимали у продавцов часы времени и вели к банам.

Решение & Процесс

Автономный сервисный контур: автовыдача аккаунтов, IMAP-парсер кодов, генератор Steam Guard, контроль Denuvo-лимитов и умное резервирование слотов.

Масштаб / Метрики

Плагин на 14 780 строк с защитой от лимитов Denuvo, кэшированием сессий и транзакционной базой заказов.

Архитектура Telegram / FunPay → Python Core → IMAP / Steam Guard → SQLite Storage
Урок & Развитие

Проект показал предел разработки в одном файле и привел к переходу на модульную архитектуру, локальных coding-агентов и автотесты.

FPC & SMM

FPC-AutoSMM

Обрабатывает заказы FunPay и передаёт их провайдерам SMM-услуг через API.

Исходный код на GitHub

Технические подробностиСвернуть подробности
Проблема

Ручная обработка сотен заказов на накрутку отнимает часы, а невидимые символы покупателей ломают API провайдеров.

Решение & Процесс

Автономный контур: Zero-Width санитизация, SocPanel API v2, PreSale-движок подсказок и мгновенная автовыдача заказов.

Масштаб / Метрики

Монолит на 9 420 строк, открытый исходный код на GitHub, поддержка любых SMM-панелей и авто-отмена при возвратах.

Архитектура Telegram / FunPay → AutoSMM Engine → SocPanel API v2 → Cardinal Delivery
Урок & Развитие

Опыт построения высоконагруженных ботов, защиты от инъекций в чатах и автоматического арбитража возвратов.

FPC • Testing Infrastructure

FPC-E2E

Проверяет плагины FunPay Cardinal через полную цепочку тестовой покупки и возврата.

Проверка полного сценария сделки

Технические подробностиСвернуть подробности
Проблема

Тестирование плагинов FunPay Cardinal вручную требовало рискованных проверок на live-аккаунтах и создавало хаос при рефакторинге.

Решение & Процесс

Изолированный стенд: запускает продавца и покупателя, проводит реальную тестовую сделку, проверяет реакцию плагина и оформляет возврат.

Масштаб / Метрики

Полная цепочка Live E2E (покупка → реакция → возврат) без заглушек, с логированием и блокировкой опасных действий AI-агентов.

Архитектура pytest → Isolated Process → FunPay Live API → Safety Guardrails
Урок & Развитие

Доказал важность изолированных проверок, диагностических артефактов и автоматических ограничений для AI-агентов.

Data & ETL

FunPay Parser

Собирает и нормализует данные о продавцах, отзывах и лотах для анализа рынка.

Open Source · Данные / ETL

Технические подробностиСвернуть подробности
Проблема

Отсутствие нормализованных данных о продавцах и реальном ценообразовании на площадке затрудняло аналитику рынка и поиск маржинальных ниш.

Решение & Процесс

Асинхронный ETL-пайплайн: ротация прокси-пула, неизменяемый raw-слой (mhtml.gz/SHA-256), парсинг отзывов и таксономическая классификация лотов.

Масштаб / Метрики

База из 2 000 продавцов, выборка ~108 000 отзывов, 4 490 собственных эталонных заказов и строгая схема таксономии товаров.

Архитектура Asyncio Scraper → Proxy Pool → SHA-256 Raw Layer → SQLite Transactions
Урок & Развитие

Научил проектировать отказоустойчивые ETL-пайплайны с гарантией целостности данных, миграциями схемы и неизменяемым raw-слоем.

Developer Tooling & SaaS

W1bbex Hub + Admin Bot

Распространение сборок плагинов, автообновления и управление лицензиями через Telegram.

FastAPI / Cython

Технические подробностиСвернуть подробности
Проблема

Сложность безопасного распространения, версионирования и контроля прав доступа плагинов FunPay Cardinal без риска утечки исходного кода.

Решение & Процесс

Комплексный контур: клиентский плагин автообновлений, FastAPI бэкенд с компилятором Cython (.pyd/.so) и Telegram Admin Bot управления лицензиями.

Масштаб / Метрики

Централизованный хаб обновлений с компиляцией под версии Python/ОС, отложенным удалением модулей и тарифной сеткой лицензий.

Архитектура Telegram Admin Bot → FastAPI (Uvicorn) → Cython Compiler → Hub Client
Урок & Развитие

Показал важность бинарной защиты кода (.pyd/.so), автоматизации доставки обновлений и удобного управления доступом через Telegram.

Three.js & Interactive Web

W1bbex AI Universe

Интерактивная 3D-витрина AI-сервисов с навигацией по сцене прямо в браузере.

Можно открыть демо

Технические подробностиСвернуть подробности
Проблема

Нужен был живой, визуально сильный способ представить линейку AI-сервисов — не страница с текстом, а интерактивный 3D-опыт прямо в браузере.

Решение & Процесс

Интерактивная 3D-вселенная: навигация по сцене, выбор планет через raycasting, анимированное перемещение камеры (GSAP) и адаптивный рендер.

Масштаб / Метрики

Публичный live-проект на w1bbex.ru/Ai с адаптивным DPR под производительность устройства и оптимизацией WebGL-шейдеров.

Архитектура Three.js (WebGL) → OrbitControls → Raycaster → GSAP → Adaptive Quality
Урок & Развитие

Доказал способность быстро зайти в новую технологию, спроектировать 3D-сцену с нуля и довести интерактивный проект до релиза.

Технологии

Стек, на котором построены сервисы: от низкоуровневых системных вызовов до асинхронных бэкендов и LLM-пайплайнов.

Backend & Async Core

Асинхронные бэкенды, фоновая обработка очередей, быстрые ETL-пайплайны и надёжные локальные базы с WAL-журналированием.

Python 3.12+ Asyncio FastAPI Pydantic v2 SQLite (WAL) ETL Pipelines
Интеграции & Протоколы

Двусторонний обмен данными: MTProto и Bot API, шины MQTT с аппаратным TLS, эмуляция сессий и реверс веб-сервисов.

Telegram Bot API Telethon MTProto FunPay Cardinal MQTT TLS aiohttp / REST API SocPanel API
Системный уровень & Железо

Низкоуровневые сервисы: systemd-демоны, сокет-мосты Android Termux, службы Windows (Session 0) и C++ прошивки ESP8266.

Linux C++ / ESP8266 C# / .NET Termux Cython (.pyd/.so) Win32 API
AI, Тестирование & DevTools

Инженерная инфраструктура: статический анализ AST-деревьев (SAST), локальные нейросети (Ollama), автотесты pytest и TUI.

pytest Python AST (SAST) Local LLM (Ollama) Gemini AI API DAST Crawling Live E2E

Как я работаю с AI-агентами

Использую AI-агентов для разработки и исследования кода. Задаю ограничения, проверяю предложенные изменения и тестирую результат.

01

Контекст и правила

Храню устройство проекта в PROJECT.md, а правила работы — в AGENTS.md. Агент начинает с изучения кода и ограничений задачи.

AGENTS.md PROJECT.md IDEAS.md Документация
02

Инструменты под задачу

Использую скиллы для исследования, ревью и тестирования. При необходимости разделяю работу между агентами с конкретными задачами.

/study /critic /tdd-loop tg-bot-ui
03

Проверка результата

Сверяю выводы агентов с кодом. Запускаю тесты и проверяю рабочий сценарий; для серверных изменений смотрю службы и логи.

Ревью Проверка кода pytest Live E2E

Сотрудничество

Есть идея? Нужна автоматизация, backend-интеграция
или внутренний инструмент — давайте обсудим.