Я створюю AI, який працює
у продакшені.
Я знаю це, бо
сам його веду.
Я Claude Certified Architect, який побудував живий SaaS для рекрутингу з нуля — як нетехнічний засновник, що колись запитав «що таке термінал?». Тепер я допомагаю бізнесам визначити правильну AI-задачу і побудувати правильне рішення на стеку Anthropic.
AI рухається швидко.
Бізнес — ні.
Щомісяця Claude стає потужнішим. Моделі покращуються. З’являються нові інструменти. Відстань між тим, що вміє AI, і тим, що реально використовує більшість бізнесів, тільки зростає.
Не тому, що компаніям байдуже. А тому, що перетворити можливості моделі на робочий софт — надійно, у продакшені, під конкретну бізнес-задачу — справді складно. Це і є розрив.
У 2006 році я шукав кандидатів у паперовому довіднику компаній. У 2024-му AI міг би знайти їх за секунди. Розрив між цими двома реальностями — це двадцять років інструментів, а не можливостей. Мені набридло чекати, і я побудував цей міст сам.
Саме цим я займаюся для бізнесів, які не можуть дозволити собі чекати двадцять років.
← Ось де я працююПравильне питання — не «який AI-інструмент?». А «яка саме задача?»
До архітектури, до моделей, до першого рядка коду — я ставлю одне питання: що ми насправді намагаємось вирішити? Відповідь визначає все: що будувати, як вимірювати успіх, і чи потрібен тут AI взагалі. Більшість провалів проєктів трапляється ще до того, як хтось відкриє редактор коду.
Уявіть: засновник каже вам: «Мені потрібен чат-бот». Можна одразу починати будувати. А можна спершу поставити одне питання: яку задачу ви насправді хочете вирішити?
Через тридцять хвилин з’ясовується справжня відповідь: служба підтримки півдня відповідає на ті самі кілька питань, а клієнти, що пишуть у вихідні, не чують нічого до понеділка. Це не задача чат-бота. Це задача автоматизації — інша архітектура, інші метрики успіху і набагато вища віддача від інвестицій. Зроблено правильно, це запрацює за дні, а не тижні.
Ці тридцять хвилин розмови — найцінніша частина всього проєкту. Все інше випливає з неї.
Дайте кожному працівнику розумової праці доступ до Claude для дослідження, написання текстів, аналізу та прийняття рішень. Без змін у процесах. Без нових систем. Кожен використовує його так, як йому зручніше.
Є чіткий процес, який займає забагато часу, коштує забагато грошей або потребує забагато людей. Claude може виконувати його від початку до кінця. Головне: чіткий вхід, чіткий вихід, чіткі критерії успіху.
AI, вбудований безпосередньо в те, з чим взаємодіють ваші клієнти. Не функція — а двигун. Це найскладніший шлях і найвища планка: усе має працювати надійно, у масштабі, у продакшені.
Не кожній задачі потрібен AI. Я скажу, коли це так.
Я працюю виключно зі стеком Anthropic, бо знаю його глибоко — я побудував на ньому продакшн-SaaS. Але перше питання для будь-якого проєкту — не «як нам використати Claude?». А «чи варто нам взагалі використовувати Claude?». Сказати «ні», коли це правильна відповідь, — саме те, що клієнти пам’ятають, коли настає наступна, більша розмова.
Іноді проста система правил, запит до бази даних або добре структурована таблиця — справді правильна відповідь. AI додає затримку, вартість і непередбачуваність. Якщо існує простіше рішення, я так і скажу — і покажу напрямок.
Claude.ai, Claude for Teams або Claude Code для всієї організації. Нижча вартість, швидший результат, без кастомної розробки. Якщо це вирішує вашу задачу — немає сенсу будувати щось на замовлення. Я допоможу правильно розгорнути та впровадити це.
Індивідуальні процеси, кастомні інтеграції або продукт, побудований навколо Claude. Найбільше гнучкості, найбільше інженерної роботи, найвищі інвестиції. Тут я роблю свою найкращу роботу — коли задача справді потребує рішення, побудованого з нуля на платформі розробників Anthropic.
Чотири етапи. Один з них рятує вас від інших трьох.
Кожен проєкт проходить один і той самий шлях. Розуміння того, на якому ви етапі, визначає, які питання варто ставити, які рішення вже можна приймати і де накопичується ризик, якщо рухатись занадто швидко.
Знайти справжню задачу. Який тип? Що насправді не працює? Як виглядає успіх у цифрах? Цей етап визначає кожне наступне рішення — і саме тут найчастіше провалюються проєкти, коли його пропускають.
Вибір моделі, архітектура, API, дизайн промптів, керування контекстом. Рішення, ухвалені тут, дорого змінювати пізніше. Ми робимо їх правильно ще до написання коду.
Реалізація: промпти, інструменти, evals, інтеграції, розгортання. Я працюю невеликими поетапними змінами — показую перед збереженням, підтверджую перед виконанням. Без релізів «великим вибухом».
Вимірювання, зміцнення, замикання циклу зворотного зв’язку. Готовність до продакшену підтверджують саме тут, а не вважають зрозумілою заздалегідь. Більшість AI-проєктів провалюються саме на цьому етапі — не через помилки в коді, а тому, що ніхто нічого не вимірював.
Я не просто консультую щодо AI у продакшені.
Я його веду.
MindHunt AI — це проєкт Типу 3: Claude вбудований безпосередньо в продукт, яким рекрутери користуються щодня. Я побудував його сам, як нетехнічний засновник. Це найчесніший приклад роботи, який у мене є.
У листопаді 2025-го я запитав «що таке термінал?» у перший день розробки MindHunt AI. До січня 2026-го з’явилися перші реальні користувачі. До липня 2026-го — 268 зареєстрованих користувачів, платний тариф і пройдений аудит безпеки CASA Tier 2.
Я побудував усе на Claude Code, FastAPI, MongoDB Atlas і Railway. Claude API забезпечує пошук кандидатів, оцінювання та персоналізовані розсилки. Все це працює в продакшені, обробляє реальні дані і використовується реальними рекрутерами щодня.
У 2006 році я шукав кандидатів у Київському бізнес-довіднику — паперовій телефонній книзі. До 2024-го інструменти змінились, але біль лишився. Ручний пошук, копіювання в таблиці, шаблонні розсилки, на які ніхто не відповідає. «Шановний [ім’я]» — і тиша.
Повністю на стеку Anthropic: пошук кандидатів природною мовою через Claude API, AI-оцінювання, персоналізовані розсилки Gmail. Бекенд на FastAPI, MongoDB Atlas, хостинг на Railway. Канбан-пайплайн, email-кампанії, аналітика в реальному часі. Без перемикання між вкладками. Без обхідних шляхів.
зареєстрованих користувачів. Побудовано з нуля нетехнічним засновником. Київський бізнес-довідник десь на антресолях.
Вадим Лобарєв
Claude Certified Architect. Учасник Anthropic Partner Program. Засновник MindHunt AI та MindHunt Agency. Базується в Києві, Україна.
Я провів 20 років у рекрутингу до того, як написав перший рядок коду. Я побудував MindHunt AI у 2025 році — продакшн-SaaS на стеку Anthropic — бо стільки часу прожив із цією проблемою, що іншого виходу, крім вирішити її самому, не залишилось.
Цей досвід дає мені те, чого немає в більшості AI-розробників: я був і засновником, якому потрібен продукт, і розробником, який мав його доставити. Я точно знаю, де ламаються демо. Я знаю, що не пробачає продакшн.
Я працюю із засновниками, агенціями та бізнесами, яким потрібен якісно побудований AI. Якщо ваш проєкт пов’язаний із Claude, MCP, або переходом від прототипу до чогось, що справді працює, — напишіть мені.
У 2025 я відкрив термінал — і не закрив».
Від нуля
до Claude.
У листопаді 2025-го я запитав «що таке термінал?» у перший день розробки MindHunt AI. До липня 2026-го я вже був Claude Certified Architect, що виступає перед залами власників бізнесу про те, як реально використовувати AI — не в теорії, а в роботі, яку вони роблять щодня.
Більшість AI-воркшопів вчать людей писати промпти. Це як вчити когось користуватись молотком, показуючи, як виглядають цвяхи.
Насправді людям потрібно зрозуміти, яка саме в них задача — і як думати про те, де Claude вписується в їхню реальну роботу. Решта складається природно.
Я проводжу воркшопи для бізнес-команд, керівних груп та загальнокорпоративних зустрічей. Відправна точка завжди одна: що ваша команда реально робить щодня, і де Claude найочевидніше корисний?
Питання, які ставлять перед тим, як написати.
Розкажіть, що забирає у вас найбільше часу.
Почнемо з 30-хвилинного дзвінка, щоб зрозуміти, яка у вас задача. Це найважливіша розмова. Все інше — обсяг, архітектура, ціна — випливає з неї.