Запущено
CareerLoom
ПродуктивностьCareerLoom помогает превратить конкретную задачу пользователя в понятный сценарий и проверяемый результат.
Go / realtime / backend
Go realtime backendсменяемыекоммуникационные слои
Я строил Go-backend и realtime-инфраструктуру, переводя WebRTC, IM и продуктовые события в ясные контракты. Сервисы могут деплоиться отдельно, а клиент не привязан к одному каналу.
35
В App Store
Приложения продолжают развиваться; ниже опыт разложен по конкретным направлениям.
Go / realtime / backend
Go realtime backend со сменяемыми коммуникационными слоями
Я строил Go-backend и realtime-инфраструктуру, переводя WebRTC, IM и продуктовые события в ясные контракты. Сервисы могут деплоиться отдельно, а клиент не привязан к одному каналу.
Go · gRPC · PostgreSQL · realtime
Backend skill shows up when real traffic arrives
I use Go for high-concurrency APIs, realtime messaging, and infrastructure glue. Layers, raw SQL, caches, and message paths all need clear ownership when something breaks.
I care about contracts and deployment shape: services can ship independently, dependencies stay isolated, and the product is not locked to one transport.
- Go / Gin REST APIs
- gRPC publish and WebSocket subscriptions
- PostgreSQL / Redis / raw SQL
- WebRTC / IM plugin abstraction
- Independently deployable realtime infrastructure
Позиционирование
Продуктовая работа с системной глубиной
Эта страница суммирует технический опыт Sanva: контекст проектов, зону ответственности, технические компромиссы, результаты и выводы.
Портфолио
Независимые приложения
Запущено
CreatorKit
КреативCreatorKit помогает превратить конкретную задачу пользователя в понятный сценарий и проверяемый результат.
Запущено
Lullacraft
ЗдоровьеLullacraft помогает превратить конкретную задачу пользователя в понятный сценарий и проверяемый результат.
Запущено
Memory Copilot
ПродуктивностьMemory Copilot помогает превратить конкретную задачу пользователя в понятный сценарий и проверяемый результат.
Запущено
SpeakLab
ОбучениеSpeakLab помогает превратить конкретную задачу пользователя в понятный сценарий и проверяемый результат.
Запущено
Spritewood
КреативSpritewood помогает превратить конкретную задачу пользователя в понятный сценарий и проверяемый результат.
Ключевые навыки
Сложная работа превращается в поставляемую цепочку
Full-stack продуктовый инженер с сильной мобильной базой
У Sanva 13 лет опыта в software engineering. Ранняя база связана с iOS и низкоуровневой клиентской разработкой: Objective-C, Swift, аудио- и видеокодеки, OpenGL ES с C++ rendering, высокопроизводительные SDK и платежные модули.
От client engineering к backend и cloud delivery
Позже работа расширилась до Go / Gin сервисов, PostgreSQL, Redis, gRPC, realtime messaging, WebSocket subscriptions и cross-platform клиентов. Речь шла не об одном endpoint, а о согласовании API-контрактов, client state и delivery risk.
Превращать LLM, RAG и agent orchestration в поставляемые процессы
Ключевые области: multi-model integration, RAG, long-term memory, conversational product experience, prompt engineering, consent-aware data handling и multi-agent coordination. Фокус не на демо, а на продуктовой системе, которую можно проверять, принимать и поддерживать.
Контроль качества
Подход к delivery строится вокруг повторяемости: scaffolds, type checks, builds, page acceptance, store assets, review preparation и post-release checks по возможности превращаются в стабильные шаги.
Сложные системы
Не только независимые приложения, но и production-системы
Cloud delivery включает контейнеризацию, orchestration кластеров, ingress, health checks, rollback planning и maintenance windows, с акцентом на миграцию, observability и контроль release risk.
От client engineering к backend и cloud delivery
Позже работа расширилась до Go / Gin сервисов, PostgreSQL, Redis, gRPC, realtime messaging, WebSocket subscriptions и cross-platform клиентов. Речь шла не об одном endpoint, а о согласовании API-контрактов, client state и delivery risk.
Go · gRPC · WebSocket · PostgreSQLRelease требует доказательств до и после запуска
Подход к delivery строится вокруг повторяемости: scaffolds, type checks, builds, page acceptance, store assets, review preparation и post-release checks по возможности превращаются в стабильные шаги.
AWS EKS · Kubernetes · Helm · CI/CDГде опыт наиболее полезенПозиционирование / AIFull stack / cloud-nativeСотрудничество / ops automation
Проекты с открытым исходным кодом
Open Source
transcendence-memory
Самостоятельно размещаемый сервис памяти для AI-агентов: поиск, RAG и мультимодальная загрузка.
- Изоляция по контейнерам с перекрестным поиском при необходимости
- Векторный поиск LanceDB вместе с графовым поиском LightRAG
- Мультимодальная загрузка PDF, изображений и таблиц
- Подключение по token для Claude, Gemini, Cursor и похожих инструментов
MITLanceDBLightRAGRAG-AnythingPython
Смотреть на GitHubСтек
Более полная full-stack карта
React Native / Expo для мобильных
Swift / SwiftUI для iOS
Flutter / Dart · кроссплатформа
Next.js / React 19 фронтенд
Go / Gin · gRPC · realtime
PostgreSQL · Redis · прямой SQL
LLM gateway · RAG · долгосрочная память
Подписки · StoreKit · store compliance
Платежи / wallet / глобальные выплаты
Cloudflare Pages · Nginx · edge cache
AWS EKS · Kubernetes · Helm
Multi-agent orchestration · границы сотрудничества · проверка результата
Путь
От инженерного фронта к независимой доставке
1
Около 13 лет
Full-stack продуктовый инженер с сильной мобильной базой
У Sanva 13 лет опыта в software engineering. Ранняя база связана с iOS и низкоуровневой клиентской разработкой: Objective-C, Swift, аудио- и видеокодеки, OpenGL ES с C++ rendering, высокопроизводительные SDK и платежные модули.
2
Full-stack этап
От client engineering к backend и cloud delivery
Позже работа расширилась до Go / Gin сервисов, PostgreSQL, Redis, gRPC, realtime messaging, WebSocket subscriptions и cross-platform клиентов. Речь шла не об одном endpoint, а о согласовании API-контрактов, client state и delivery risk.
3
Сейчас
Превращать LLM, RAG и agent orchestration в поставляемые процессы
В последние годы несколько AI-приложений были собраны end-to-end: product definition, UI design, mobile implementation, backend services, model integration, subscriptions и release preparation.
Design
Design as продуктовая работа
Визуальная система также моя: фирменные цвета, интерфейс и компоненты. Приложения следуют принципам Apple HIG, но каждое сохраняет свой собственный характер.
Indigo
Ember
Teal
Cream
Peach
Lavender
У каждого приложения свои цвета, иконки и палитра, при этом они объединены общим языком дизайна.
Как я работаю
От идеи до релиза
01
Быстрая проверка
Двух недель достаточно, чтобы создать рабочий прототип. Настоящие отзывы определяют, будет ли проект развиваться дальше.
02
Разработка с поддержкой AI
Инструменты ИИ помогают работать быстрее, но код по-прежнему проверяется вручную.
03
Контроль качества
Перед отправкой я прохожу полный чек-лист features.yaml: никаких фиктивных данных, никаких продакшн-заглушек.
04
Итерации
После релиза я оперативно вношу правки на основе реальных отзывов пользователей.