Мои проекты
Библиотека для расчёта среднего цвета изображения. Позволяет легко определить доминирующий цветовой тон графического файла с помощью простого API. Работает в браузере через Canvas API и возвращает цвет в формате RGB. Идеально подходит для динамического изменения цветов интерфейса на основе изображений.
Ключевые достижения:
- •Реализован простой и понятный API для расчёта среднего цвета
- •Поддерживается использование в веб‑приложениях через импорт модуля
- •Работает в браузере с использованием Canvas API
- •Поддержка TypeScript из коробки
- •Легковесная библиотека без внешних зависимостей
- •Доступна установка через npm
- •Распространяется под открытой MIT License
Технологии:
CheckSpeed Application
Медиа проекта:
Ссылки на проект:
Публичный сервис для измерения скорости интернет‑соединения. Приложение на Next.js 16 с клиентской анимацией на React 19, выполняет серию из пяти измерений, строит графики динамики и вычисляет средние значения для загрузки, отдачи и ping. Продакшен доступен на https://checkspeed.vercel.app/.
Ключевые достижения:
- •Выполняет серию измерений с построением графиков динамики скорости
- •Вычисляет средние значения для загрузки, отдачи и ping
- •Интерфейс оптимизирован под React 19 (startTransition, плавные обновления)
- •Настроены контроль качества (ESLint 9, Next build) и деплой на Vercel
- •Документация и CHANGELOG поддерживаются в актуальном состоянии
Технологии:
HomeMoney — Домашняя бухгалтерия и планирование расходов
Ссылки на проект:
Веб‑приложение для учёта финансов, планирования бюджета и оптимизации погашения долгов. Позволяет вести домашнюю бухгалтерию, контролировать расходы и эффективно управлять погашением задолженностей с помощью современных инструментов и технологий.
Ключевые достижения:
- •Реализована полная локальная разработка с Docker-окружением (БД и Redis)
- •Поддерживается запуск в production-режиме с полной сборкой приложения
- •Настроена система миграций БД как локально, так и в Docker-контейнере
- •Интегрированы современные UI‑компоненты (shadcn/ui) и инструменты валидации (Zod)
- •Обеспечена работа с уведомлениями (WebPush) и email‑рассылкой (Nodemailer)
- •Развёртывание в облачной среде (Яндекс Облако)
Технологии:
Система распознавания цифровых отпечатков пользователя
⚠️ Проект под NDA
Разглашение информации запрещено
Разработал библиотеку для идентификации пользователей по цифровому следу с использованием современных алгоритмов. Система обеспечивает высокую точность распознавания и безопасность данных.
Ключевые достижения:
- •Достигнута точность распознавания 99.2%
- •Время обработки сокращено до 0.3 секунды
- •Интеграция с существующими системами безопасности