COORD_X:006 // Y:000

SECTION_00 // CASES

Selected work · verified scope Избранные проекты · проверенный scope

SYSTEMS AND STRATEGIES
BUILT FOR REAL DECISIONS СИСТЕМЫ И СТРАТЕГИИ
ДЛЯ РЕАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ

Selected consulting and operating experience: the problem, the leverage, what I built, the measured outcome or decision-stage deliverable, and the honest boundary of each case. Избранный консалтинговый и операционный опыт: проблема, найденный рычаг, что я собрал, измеримый результат или deliverable для принятия решения и честная граница каждого кейса.

Case 01 · B2B Strategy Кейс 01 · B2B-стратегия HealthTech · ALMA

From market uncertainty to an evidence-backed B2B V1 От рыночной неопределённости к обоснованному B2B V1

Product consultant · AI research architect Продуктовый консультант · AI research architect

A HealthTech startup needed to choose a beachhead segment and define its first B2B product. Macro trends, regulation, competitors, and clinic economics existed as separate facts, but had not been translated into one decision: where to play and what to build first. HealthTech-стартапу требовалось выбрать сегмент-плацдарм и определить первый B2B-продукт. Макротренды, регуляторика, конкуренты и экономика клиник существовали как отдельные факты, но не были сведены в одно решение: где играть и что строить первым.

Business problem Бизнес-проблема

No evidence-backed beachhead or defensible V1 scope. Не было подтверждённого сегмента-плацдарма и защищаемого scope V1.

Leverage found Найденный рычаг

A narrow operational wedge offered a shorter path to proof than a broad AI platform. Узкий операционный wedge давал более короткий path to proof, чем широкая AI-платформа.

System built Построенная система

Evidence pipeline, STEP analysis, adversarial verification, scenarios, and V1 economics. Evidence pipeline, STEP-анализ, adversarial verification, сценарии и экономика V1.

Result Результат

A beachhead recommendation, V1 scope, risk register, and three development scenarios. Рекомендация по beachhead, scope V1, risk register и три сценария развития.

What I delivered Что я сделал

Ran parallel research and adversarial verification instead of relying on a single synthesized answer. Запустил параллельный research и adversarial verification вместо опоры на один синтезированный ответ.

Built an evidence base with internal source-quality scoring across market, regulation, competition, and clinic operations. Собрал evidence base с внутренней оценкой качества источников по рынку, регуляторике, конкуренции и операционке клиник.

Translated the findings into a beachhead choice, V1 wedge, risk register, and trigger-based scenarios. Перевёл выводы в выбор beachhead, V1 wedge, risk register и сценарии с измеримыми триггерами.

Delivered the strategy as an interactive 12-slide presentation built for decision-making, not as a static research dump. Упаковал стратегию в интерактивную презентацию из 12 слайдов для принятия решения, а не в статичный research dump.

Evidence items Единиц доказательной базы

25+

Sources reviewed Источников изучено

Documented scenarios Сценария развития

Interactive ALMA STEP research presentation showing the evidence-led strategy process. — The evidence base was packaged into an interactive strategy presentation for the founder team. Доказательная база упакована в интерактивную стратегическую презентацию для команды фаундеров. Full size ↗ Оригинал ↗

STEPMarket researchB2B strategyScenario planning Presentation tool ↗

Case 02 · Research to MVP Кейс 02 · Research → MVP Women’s Health · ALMA

From JTBD research to a testable women’s health MVP От JTBD-исследования к тестируемому MVP в женском здоровье

Full cycle: research · product design · build · QA Полный цикл: research · product design · разработка · QA

The client was exploring a B2C opportunity in perimenopause and menopause. The goal was not another report, but a product that could test the user pain, offer, and journey while helping a person prepare for a doctor conversation. Клиент исследовал B2C-направление перименопаузы и менопаузы. Нужен был не ещё один отчёт, а продукт для проверки боли, оффера и пользовательского пути, который помогает подготовиться к разговору с врачом.

Business problem Бизнес-проблема

Users had abundant information but little clarity on symptoms and the next useful step. У пользователей было много информации, но мало ясности по симптомам и следующему полезному шагу.

Leverage found Найденный рычаг

A structured, non-diagnostic self-assessment could make the value tangible quickly. Структурированная не-диагностическая самооценка могла быстро сделать ценность ощутимой.

System built Построенная система

Comment corpus, JTBD, benchmark, 16-question assessment, backend, analytics, PDF, and Telegram flow. Корпус комментариев, JTBD, benchmark, квиз из 16 вопросов, backend, аналитика, PDF и Telegram flow.

Result Результат

Research and landing in a two-day sprint; the assessment was built and deployed in one production day. Research и лендинг за двухдневный sprint; квиз собран и задеплоен за один production day.

What I built Что я сделал

Structured and analyzed 22,700 comment records supplied by the client team to extract pains, triggers, and JTBD language. Структурировал и проанализировал 22 700 комментариев, собранных командой клиента, чтобы извлечь боли, триггеры и язык JTBD.

Benchmarked five international products and translated the patterns into a focused product concept. Провёл benchmark пяти международных продуктов и перевёл найденные паттерны в сфокусированную продуктовую концепцию.

Used MRS domains and Greene/Kupperman as references for a custom non-diagnostic symptom assessment. Использовал домены MRS и Greene/Kupperman как референсы для custom-опросника по симптомам без диагностических обещаний.

Built and QA-tested the frontend, backend, event analytics, result flow, PDF output, and Telegram integration. Собрал и провёл QA фронтенда, backend, событийной аналитики, результатов, PDF-вывода и Telegram-интеграции.

22.7K

Comment records analyzed Комментариев проанализировано

Assessment questions Вопросов в квизе

1 day

Quiz build and deploy Сборка и деплой квиза

Welcome screen of the ALMA menopause symptom assessment quiz. — A mobile-first assessment turns a sensitive topic into a clear three-minute flow. Mobile-first квиз превращает чувствительную тему в понятный трёхминутный сценарий. Full size ↗ Оригинал ↗

Demo ALMA quiz result with an overall score and three symptom domains. — Demo response: an overall score, symptom domains, and practical next steps. Not medical advice. Демо-ответ: общая оценка, домены симптомов и следующие шаги. Не является медицинской рекомендацией. Full size ↗ Оригинал ↗

Demo ALMA quiz analytics dashboard with funnel, drop-off, and CTA metrics. — Demo data: event analytics for completion, drop-off, and next-action conversion. Demo data: событийная аналитика completion, drop-off и конверсии следующего действия. Full size ↗ Оригинал ↗

JTBDRapid prototypingProduct analyticsHealthTech

Case 03 · Portfolio Strategy Кейс 03 · Портфельная стратегия Venture Studio · Ambercore

An AI venture studio operating model for managing hundreds of products Операционная модель AI-венчурной студии для управления сотнями продуктов

Product strategy · portfolio economics · AI operating system architecture Product strategy · портфельная экономика · архитектура AI-операционной системы

Ambercore was exploring a venture studio where a small core team could launch and support a large portfolio of solo-founder products. The idea was ambitious; the real work was turning it into an operating model with explicit decisions, economics, risks, and validation gates. Ambercore исследовал модель venture studio, где небольшая core-команда запускает и поддерживает большой портфель продуктов соло-фаундеров. Амбициозную идею нужно было превратить в операционную модель с конкретными решениями, экономикой, рисками и validation gates.

Business problem Бизнес-проблема

Portfolio growth could not depend on headcount increasing with every new company. Рост портфеля не должен был требовать линейного роста команды с каждой новой компанией.

Leverage found Найденный рычаг

Standardized decision workflows and shared learning could compound across the portfolio. Стандартизированные decision workflows и общие знания могли накапливать эффект на уровне портфеля.

System built Построенная система

Six operating layers, product stations, scoring, founder velocity, economics, and validation plans. Шесть операционных слоёв, product stations, scoring, founder velocity, экономика и планы валидации.

Result Результат

A bilingual strategy artifact and an independent economics model for a go/no-go decision. Двуязычный стратегический артефакт и отдельная экономическая модель для решения go/no-go.

What I designed Что я спроектировал

Mapped the journey from deal flow to launch, traction, scaling, and portfolio exit into explicit decision stations. Разложил путь от deal flow до запуска, traction, масштабирования и выхода из портфеля на явные decision stations.

Designed a six-layer portfolio operating system covering intake, validation, production, distribution, capital allocation, and learning. Спроектировал шесть слоёв портфельной операционной системы: intake, validation, production, distribution, capital allocation и learning.

Pressure-tested scoring, founder velocity, scaling scenarios, and the assumptions most likely to break the model. Провёл pressure test scoring, founder velocity, сценариев масштабирования и предположений, способных сломать модель.

Packaged the work into a bilingual 12-slide interactive strategy and a separate portfolio economics model. Упаковал работу в двуязычную интерактивную стратегию из 12 слайдов и отдельную модель портфельной экономики.

Bilingual strategy slides Двуязычных слайдов стратегии

Operating-system layers Слоёв операционной системы

Critical assumptions with validation plans Критичных предположения с планами проверки

Ambercore portfolio vision presentation cover in English. — The strategy reframed an ambitious fund thesis as a concrete portfolio operating model. Стратегия переводит амбициозную идею фонда в конкретную операционную модель портфеля. Full size ↗ Оригинал ↗

Six-layer Ambercore portfolio operating system in English. — Six shared layers connect product intake, validation, production, distribution, capital, and learning. Шесть общих слоёв связывают intake, validation, production, distribution, капитал и learning. Full size ↗ Оригинал ↗

Ambercore critical assumptions and validation plan in English. — The model names the assumptions that can break it and assigns 30- to 90-day validation gates. Модель фиксирует предположения, способные её сломать, и задаёт validation gates на 30–90 дней. Full size ↗ Оригинал ↗

Portfolio strategyVenture studioAI operating modelScenario planningFounder velocity Public deck · RU/EN ↗

Case 04 · Technical R&D Кейс 04 · Технический R&D Cybersecurity · Fuzzing

From manual fuzzing to a reproducible pipeline for two OpenSSH targets Из ручного fuzzing — в воспроизводимый pipeline для двух OpenSSH targets

Product and automation lead · technical research · delivery Product и automation lead · технический research · delivery

The team needed to determine which parts of an expert-led fuzzing workflow could be automated and run internally. The deliverable had to go beyond scripts: campaigns needed to be repeatable, observable, and reviewable through stored evidence. Команде требовалось понять, какую часть экспертного fuzzing-процесса можно автоматизировать и выполнять самостоятельно. Нужны были не просто скрипты, а воспроизводимые, наблюдаемые кампании с evidence для технического ревью.

Business problem Бизнес-проблема

No repeatable path from campaign execution to a review-ready evidence package. Не было воспроизводимого пути от запуска кампании до evidence package для ревью.

Leverage found Найденный рычаг

AFL++, coverage, corpus, and artifacts stay the source of truth; AI proposes testable experiments. AFL++, coverage, corpus и артефакты остаются source of truth; AI предлагает тестируемые эксперименты.

System built Построенная система

Docker/AFL++ runner, target registry, orchestration, dashboard, coverage, and report packages. Docker/AFL++ runner, target registry, orchestration, dashboard, coverage и report packages.

Result Результат

A working PoC for two configured OpenSSH targets, packaged for technical review. Рабочий PoC для двух настроенных OpenSSH targets, подготовленный к техническому ревью.

What I built Что я сделал

Decomposed the methodology into target, build/run, corpus, coverage, evidence, and reporting contracts. Разложил методику на контракты target, build/run, corpus, coverage, evidence и reporting.

Built the Docker/AFL++ runner, multi-target controller, safe resume/stop flow, and operational dashboard. Собрал Docker/AFL++ runner, multi-target controller, безопасный resume/stop flow и операционный dashboard.

Automated collection of coverage, corpus, logs, screenshots, and reproducible report packages. Автоматизировал сбор coverage, corpus, логов, скриншотов и воспроизводимых report packages.

Tested baseline and AI-assisted hypotheses through controlled A/B runs while keeping measured artifacts as the final authority. Проверил baseline и AI-assisted гипотезы через controlled A/B runs, сохранив измеряемые артефакты финальным источником фактов.

Configured targets Настроенных target

7,200s

No-growth evidence per target No-growth evidence на target

588M

Executions in throughput run Выполнений в throughput run

Fuzzing pipeline dashboard with two completed OpenSSH targets and measured results. — One dashboard controls long runs, targets, experiments, and collected evidence. Local runtime paths are hidden. Одна панель управляет длительными прогонами, targets, экспериментами и evidence. Локальные runtime paths скрыты. Full size ↗ Оригинал ↗

AFL++ run evidence showing corpus growth, coverage, stability, and reproducibility. — A run closes with verifiable evidence: runtime, executions, corpus, coverage, stability, and failures. Каждый прогон заканчивается проверяемым evidence: runtime, executions, corpus, coverage, stability и failures. Full size ↗ Оригинал ↗

AFL++DockerCoverageExperiment designEvidence pipeline

Case 05 · AI Operating System Кейс 05 · AI-операционная система Local-first · Multi-domain

A personal AI operating system for governed, repeatable work Личная AI-операционная система для управляемой и воспроизводимой работы

System owner · product/growth builder · automation architect System owner · product/growth builder · automation architect

Research, content, CRM, job hunting, health, calendar, and daily operations were spread across separate tools. I built a local-first orchestration layer that turns recurring work into stateful pipelines while keeping consequential external actions behind human approval. Research, контент, CRM, job hunt, здоровье, календарь и ежедневная операционка были разбросаны по разным инструментам. Я собрал local-first orchestration layer, который превращает повторяющуюся работу в stateful pipelines, а значимые внешние действия оставляет на подтверждении.

Business problem Бизнес-проблема

Context was rebuilt repeatedly; automations lacked state, control, and observability. Контекст собирался заново, автоматизациям не хватало состояния, контроля и наблюдаемости.

Leverage found Найденный рычаг

Encode repeatable methods as skills and connect them through scheduled, observable workflows. Упаковать повторяемые методы в skills и связать их scheduled, observable workflows.

System built Построенная система

Skills, LLMs, Telegram, Google Workspace, browsers, local databases, queues, retries, and approvals. Skills, LLM, Telegram, Google Workspace, браузеры, локальные базы, очереди, retries и approvals.

Result Результат

Part of the daily workload now runs as reproducible pipelines with logs and human control. Часть ежедневной работы теперь выполняется как воспроизводимые pipelines с логами и human control.

What I built Что я сделал

Packaged repeatable product, research, content, and operational methods into managed specialized skills. Упаковал повторяемые продуктовые, research, контентные и операционные методы в управляемые специализированные skills.

Built working pipelines for news, job hunting, CRM, health, calendar, documents, and personal operations. Собрал работающие pipelines для новостей, job hunt, CRM, здоровья, календаря, документов и личной операционки.

Connected local and cloud models, tools, databases, and communication channels through a single orchestration layer. Связал локальные и облачные модели, инструменты, базы и каналы коммуникации единым orchestration layer.

Added deduplication, retries, logs, monitoring, and approval gates for actions performed on my behalf. Добавил дедупликацию, retries, логи, monitoring и approval gates для действий от моего имени.

Managed specialized skills Управляемых specialized skills

GitHub repositories GitHub-репозиториев

Loaded background services Запущенных background services

AI Juice Daily web archive with the current issue and rolling news history. — AI Juice collects, deduplicates, ranks, edits, and publishes AI news to the web and Telegram. AI Juice собирает, дедуплицирует, ранжирует, редактирует и публикует AI-новости в веб и Telegram. Full size ↗ Оригинал ↗

Demo Jarvis CRM with deals, stages, payments, and next actions. — Demo data: CRM connects contacts, deals, payments, and next actions in one operating loop. Demo data: CRM связывает контакты, сделки, оплаты и следующие действия в одном операционном контуре. Full size ↗ Оригинал ↗

Demo Jarvis health dashboard with synthetic recovery, sleep, and activity data. — Synthetic data: the health workflow combines trends, personal baselines, and practical recommendations. Synthetic data: health-контур объединяет тренды, персональные baseline и практические рекомендации. Full size ↗ Оригинал ↗

Personal agent workflow that processes a demo package of foreign medical documents. — A personal agent can process a document package end to end while sensitive actions remain on approval. Личный агент может обработать пакет документов end-to-end, а чувствительные действия остаются на подтверждении. Full size ↗ Оригинал ↗

Local-firstAgent orchestrationCRMObservabilityHuman-in-the-loop AI Juice web ↗

Have a similar challenge? Есть похожая задача?

I help founders find the highest-leverage constraint and turn the solution into a working product or operating system. Помогаю фаундерам найти главное ограничение и превратить решение в работающий продукт или операционную систему.

Consulting services Консалтинговые услуги Message on Telegram Написать в Telegram