Для технологических партнёров и грантодателей
AI-система развития предпринимателей на реальном опыте практика. Продукт уровня, который по индустриальным меркам требует команды и лет, построен одним человеком — и продолжает расти экосистемой.
Качественные инструменты развития бизнеса сегодня либо дороги, либо недоступны массово. Задача — сделать их доступными и помочь пройти «первую милю»: этап, где закрывается заметная доля молодых бизнесов. Это и социальный масштаб, и незанятый рынок.
Все числа сняты 17 августа 2026 — прямым запросом к проду и репозиторию, не из документов.
Один «мозг» — и органы вокруг него. Каждый берёт свой контур заботы: часть уже работает, часть на подходе.
Забота о клиентах программ: личный кабинет, боты и запись на встречи в одной системе.
Забота о клиентах программ: личный кабинет, боты и запись на встречи в одной системе.
| Показатель | 18 мая | 16 июня | 11 июля | 17 августа | Δ к прошлой точке |
|---|---|---|---|---|---|
| Фрагментов знаний в проде | ~17 700 | ~21 500 | ~22 400 | 22 747 | +347 |
| Источников расшифровок | 125 | 187 | 199 | 257 | +58 |
| Production-сторов | 3 | 6 | 6 | 6 | — |
| Дней активной разработки | 55 | 84 | 109 | 146 | +37 |
| Коммитов | 729 | 1 490 | 2 166 | 2 507 | +341 |
| Релизов в CHANGELOG | 204 | 268 | 299 | 356 | +57 |
| Автотестов | 337 | 1 167 | 2 028 | 2 831 | +803 |
| Строк Python — весь код, с тестами | 52 912 | 77 383 | 105 955 | 125 952 | +19 997 |
| Разработчиков | 1 | 1 | 1 | 1 | — |
18 мая 16 июня 11 июля 17 августа
Коммиты. Консьерж и новые проекты вливаются с июня — экосистема прирастает органами.
| Компонент | 18 мая | 16 июня | 11 июля | 17 августа | Δ к прошлой точке |
|---|---|---|---|---|---|
| Мозг · Ментор | 729 | 1 490 | 2 166 | 2 507 | +341 |
| Консьерж | 224 | 374 | 682 | +308 | |
| Ещё 2 проекта в разработке | 165 | 354 | 364 | +10 | |
| Ещё один элемент экосистемы. Скоро. | — | ||||
| Экосистема · итого | 729 | 1 879 | 2 894 | 3 553 | +659 |
А в строках кода это ~205 000 строк Python · 1 разработчик. Масштаб, который по индустриальным меркам требует команды и лет, — построен одним человеком.
Оценка по индустриальным меркам: повторить такой продукт за один год потребовало бы 12–20 человеко-лет труда — то есть команды из 12–20 инженеров (backend, ML/AI, DevOps, QA, продукт). Реализован одним человеком за 4,8 месяца — и продолжает расти.
Оценка по индустриальным меркам (упрощённая модель на базе COCOMO II, адаптированная под AI/ML): текущий инженерный объём кода (~126 KLOC ядра, ~205 KLOC вместе с экосистемой) соответствует 12–20 человеко-годам труда. Чтобы повторить проект за один год, понадобилась бы команда из 12–20 человек: backend, ML/AI-инженер, DevOps, QA, продукт. Реализовано одним человеком за 4,8 месяца — эффективность относительно индустриального baseline порядка 60–80×: AI-augmented coding, отсутствие enterprise-overhead и предельно сфокусированный домен.
Где мы сейчас. Слева — то, что уже работает, справа — то, что впереди. Экосистема растёт сразу двумя органами: мозг-ментор и консьерж.
Консьерж — забота о клиентах программ: личный веб-кабинет, Telegram-боты и запись на встречи в одной системе.
Уже сделано
Ответы звучат голосом Максима — его манера, прямота и конкретика без воды.
Развёрнутый ответ появляется прямо на глазах, по мере того как складывается, — без долгого молчания в ожидании.
Даже в часы пиковой нагрузки ментор остаётся на связи и доводит ответ, а не бросает на полуслове.
Ценный ответ сохраняется в личную библиотеку одним нажатием — ничего важного больше не теряется в переписке.
Оглавление твоей программы всегда под рукой — карта курса: где ты сейчас и что уже пройдено.
Ответ приходит аккуратно оформленным — акценты, списки и цитаты доходят в целости, а не сплошным текстом.
Личный кабинет клиента на app.tsalkin.ai — вход по ссылке из письма, без пароля и без мессенджера.
Несколько программ — Ядро, Практикум СЕО, Практикум ВИП — работают на одном движке, у каждой свой фирменный вид.
Запись на встречу с наставником в пару кликов: свободные слоты в календаре, а после подтверждения — ссылка на Zoom и приглашение в календарь прямо на почту.
Вся картина участника одной страницей: что сдано и до какой даты оплачено, расписание в вашем часовом поясе и все записи уроков в одном месте.
Диагностика «Код собственника»: собственник отвечает на вопросы и получает карту зрелости своей компании — и может разобрать её на личной встрече.
Кабинет можно установить на телефон как приложение и получать напоминания пушем — даже на iPhone и даже когда мессенджер недоступен; письмо на почту дублирует важное как страховка.
Кабинет знает своего клиента: профиль и доступы он берёт из «мозга» tsalkin.ai — общего профиля клиента в экосистеме.
Впереди
Ментор, который не только отвечает, но и сам вовремя напоминает, спрашивает и возвращает к договорённостям.
Единая память о тебе: чем бы ты ни пользовался в экосистеме, ментор знает тебя как одного человека, а не собирает заново.
Всё более ясная картина твоего роста — не оценки, а честные вехи движения к твоим целям.
Ментор не только в Telegram — тот же голос и та же память приходят в веб.
Память ментора, граф знаний и витрина роста — уже в активной разработке.
Куда движется Tsalkin.AI дальше — планируемый функционал из рабочего бэклога продукта.
От бесплатных вопросов к программам без ручной модерации: исчерпал лимит — получаешь персональное предложение и можешь сразу оставить заявку.
Бесплатный инструмент самодиагностики собственника — быстрый срез по бизнесу и приоритетам ещё до первого диалога с ботом.
Умные напоминания на сигналах вовлечённости: когда вопрос остался без хорошего ответа или упёрся в лимит — бот сам предложит следующий шаг.
Длина, стиль и пресет — отдельными ручками. Три тона ответа (стандартный, жёстче, бережнее) уже работают; профили соберут их в одну настройку.
Аналитика всего пути: переход по ссылке → первый вопрос → возврат → апгрейд. Чтобы видеть, что реально работает, а не угадывать.
Eval-гейт перед каждым релизом, контроль точности цитат и многоходовый диалог — ответы не деградируют с ростом аудитории.
Планы, не обещания: приоритеты двигаются по мере работы с реальными пользователями.
Под капотом
Python и асинхронный стек: один сервис обслуживает Telegram-бота и фоновые задачи по расписанию. Реляционная база с версионированными миграциями — 60 шагов эволюции схемы без ручных правок на сервере. Управляемый файловый поиск как основа базы знаний. Структурированные журналы, контейнерная сборка, выкат одной командой. Интерфейс управления — серверные шаблоны и три подключаемых скрипта вместо отдельной сборки фронтенда.
Логика вопросов и ответов работает через общий интерфейс к базе знаний и не знает, какой поставщик поиска под ней. Реализаций две, переключение — одной настройкой. Когда внешний сервис начал вести себя нестабильно, переезд занял 2 дня вместо 2 недель.
Личные сессии хранятся под условными кодами вместо имён. Перед обращением к модели коды подменяются на настоящие имена только в памяти, после ответа — обратно. Хранилище остаётся нейтральным, модель видит живых людей, наружу не уходит ничего лишнего. Так закрыт риск, что модель «придумает» имя в чужой сессии.
Чужие данные отсекаются на этапе поиска, а не после него: модель физически не получает фрагменты другого человека, и изоляция не зависит от того, послушается ли она инструкции. Вопросы о себе — «какие у меня сессии?» — отвечает не модель, а прямой запрос к реестру, поэтому факты не выдумываются.
Общий слой хранилищ с кешем: права доступа, параметры тарифов, журнал действий, документы корпуса. Интерфейс заложен под будущий внешний кеш — переход в одну строку. Старое чтение из файлов не ломается: переезд идёт по частям, у каждой 30 дней запасного пути. Эволюция вместо большого переписывания.
Тариф (оплата и лимиты) и участие в программе (доступ к материалам) разнесены. Раньше одна роль означала и то и другое. Теперь человек на одном тарифе может учиться в нескольких программах сразу. Так система дорастает до 50+ программ без правок кода.
Векторы и поиск — внутри одного сервиса. Фильтрация прямо на этапе поиска — на ней держится изоляция личных сессий. Для одного разработчика отдельная векторная база — лишний счёт, лишняя зависимость и лишний источник ночных тревог. Привязку к поставщику закрывает общий интерфейс к знаниям: переезд — это новая реализация, а не переписывание бота.
Динамика разработки: 18 мая → 17 августа 2026.
Сторож с меткой выката вместо платной системы оповещений: выкат ставит метку — тревога молчит; падение от нехватки памяти метку не видит — тревога уходит всегда. Ноль ложных срабатываний при шести выкатах в день. Журнал изменений пишется с каждым коммитом — он заменяет отсутствующий обзор кода вторым человеком. Ключевые данные меняются только явным действием: показать, заставить нажать и записать важнее, чем сделать молча. Платная проверка качества ответов запускается только с явного согласия.
Открытие ядра движка — направление проекта (open-core): то, что не составляет проприетарной ценности, может быть открыто сообществу. Это инженерный вклад и прозрачность для партнёров. Точная граница открытого и закрытого — в проработке.
AI-продукт такой сложности — RAG, мульти-тир, админка, eval-харнесс — по индустриальным меркам потребовал бы команды из 12–20 инженеров, чтобы повторить его за год: backend, ML/AI, DevOps, QA, продукт. Tsalkin.AI построен одним человеком за 146 дней.
Это и есть моя суперсила и моя миссия: давать сегодня то, что массово станет доступно завтра. Эффективные решения, кратно меньшими ресурсами чем вчера — используя знания, опыт и технологии.
2 507 коммитов. 356 релизов. 2 831 автотест. 125 952 строки Python во всём репозитории — из них 82 280 прод-кода бота, остальное тесты и подготовка данных. Один человек, менее пяти месяцев. Это не теория — это уже сделано. Числа сняты 17 августа 2026.
— Максим Цалкин
Проект открыт к грантовой поддержке и технологическим партнёрствам: совместные пилоты, интеграции, доступ к инфраструктуре. В основе — редкое пересечение бизнес-практики, менторинга и собственной технологии.
Если вы представляете фонд, акселератор, банк для МСБ или технологическую компанию — напишите напрямую.