От ZX Spectrum до ИИ-агентов: 30+ лет в коде

ZX Spectrum, Бейсик и разочарование — он слишком медленный. Книг по ассемблеру Z80 не было, поэтому я нашёл дезассемблер, брал чужие программы и разбирал их байт за байтом, чтобы понять, как всё устроено. Моя первая программа на ассемблере выводила одну точку на экран — но по сравнению с Бейсиком это была космическая скорость. Позже я написал анимационный редактор, который умещал 40 кадров и 5 секунд оцифрованного звука в 48 килобайт. Этот принцип — «ресурсы конечны, каждый байт на счету» — я тащу в любой проект до сих пор.

Днём я работал сисадмином («тыжпрограммистом») в местной конторе, а по ночам выходил на рынок shareware: писал игры под Windows на Visual C++ и DirectX. Был сам себе разработчиком, художником и звукооператором. Тогда же я получил свой первый чек из США на 10 долларов за регистрацию программы — это был первый раз, когда код принёс мне деньги напрямую от пользователя. В 1999 году я выпустил игру MACHINE GUN. Её релиз случайно совпал с бомбардировками Югославии: военная тема оказалась в центре внимания, игра получила неожиданно широкое распространение и попала в игровой журнал 'Игромания'. Сайт тех лет, zagames.narod.ru, жив до сих пор — как капсула времени.

Параллельно с играми я начал решать реальные задачи бизнеса. Разработал систему проведения голосований для регистратора. Полгода я лично проводил собрания акционеров, где моя система прямо на месте выдавала предварительный подсчёт голосов. Это был уже не просто код ради кода, а автоматизация критического процесса, где ошибка стоила бы очень дорого. Именно после успешной работы этой системы меня схантили в Москву.

В Москве я с нуля освоил бэкенд на Perl. За несколько лет система по недвижимости, над которой я работал, вышла в лидеры рынка. Потом построил свою базу по аренде квартир: бэк на Perl, фронт на Visual C. Это была эпоха, когда я научился доводить продукт от идеи до реальных продаж — и содержать на этом офис и команду.

Годы в крупных компаниях: Perl, PHP, Erlang под высокие нагрузки, банковские системы. Глубокое погружение в энтерпрайз-архитектуру. Названия компаний не раскрываю из-за NDA, да и некоторые из них уже закрылись, но именно там я получил жесткую школу коммерческой разработки. Параллельно я изучил алгоритмы SEO и построил свой первый сервис генерации ТЗ для статей на Perl + Mojolicious + MongoDB. Он продавался сам без рекламы. Это был первый шаг к продуктовой автоматизации.

Я выучил Python, собрал поисковую базу из 5 млн доменов на ElasticSearch для анализа ниш, а затем пришёл ChatGPT. Я не стал «промпт-инженером», а пошёл в хардкор: локальные LLM, pgvector, многоагентные системы на LangGraph. Так родился OrganicFlow: система, где ИИ сам строит план статьи, пишет её и публикует. Круг замкнулся — от ручного дезассемблера до автономных агентов. Сейчас я развиваю свой SaaS и помогаю энтерпрайзу внедрять ИИ в их внутренний контур.