Денис Ермилов: FinTech и AI-лидер, автор трёх книг
Почему этому можно доверять
Денис прошёл путь от инженера до руководителя практики и сейчас работает на уровне, где ИИ оценивается не по демо, а по влиянию на выручку, операционные расходы, скорость команд и риск. Его зона — крупный B2B-финтех: платёжные хабы, API-платформы, цифровой банкинг, CBDC, токенизированные расчёты, персонализация корпоративных сделок и агентные системы вокруг реальной операционной работы.
Что автор строит руками
Метод книги — не теория со стороны: автор сам работает в связке с ИИ-агентами и выкладывает код в открытый доступ. На GitHub это видно как лаборатория прикладного ИИ: от личных AI-ops систем до инструментов для агентной разработки, маршрутизации, автоматизации и продуктовых прототипов.
- clawden-ai — личная AI-ops-платформа: агент читает рабочий контекст, приносит сигналы, собирает память и помогает действовать до того, как человек сформулировал запрос.
- ai-tab-optimizer — local-first расширение, которое превращает сотни открытых вкладок в структурированные знания и выдерживает длинные автономные прогоны.
- dealsnext-insight-hub — корпоративный прототип вокруг сделок: собрать контекст B2B-клиента, подсветить next best action и показать, как ИИ меняет работу с крупными корпоративными продажами.
- bnpl-flexipay-hub — white-label BNPL-платформа с контурами Seller, Admin и Customer: пример того, как быстро упаковать корпоративный финтех-продукт в проверяемый интерфейс.
- maxgram — интеграционный мост MAX → Telegram: не «чатик», а пример корпоративной темы про каналы коммуникации, приватность, маршрутизацию сообщений и управляемый ops-контур.
- praefectus-ai и ghostroute — примеры того, как автор делает агентные и инфраструктурные системы не как презентацию, а как управляемый контрактами production-инструмент.
Этот Практикум собран тем же способом: человек задаёт направление и проверяет смысл, агенты делают черновую работу, структура превращает это в действие. Чем автор пользуется каждый день — Авторский стек; как устроены такие системы по уровням — Examples by Level; как сделан сам Практикум — мета-кейс.
Чем полезен Практикум
Практикум — визитная карточка подхода: не «курс про нейросети», а рабочая система для людей и бизнесов, которые хотят перестроить работу под дешёвый интеллект. Здесь соединены книга, инженерный опыт, продуктовая логика, живые инструменты, чек-листы, кейсы, источники и проверяемые маршруты.
Если вы читатель, начните с первого шага. Если вы руководитель, смотрите тетрадь Тома 2. Если вы оцениваете автора как эксперта, партнёра или будущего работодателя, самый короткий путь — GitHub: там видны код, архитектура, зрелость документации, стиль мышления и способность доводить систему до работающего состояния.
Ссылки
- GitHub: github.com/eiler2005 — публичная инженерная лаборатория: AI-native системы, инфраструктура, продуктовые прототипы, книги и материалы Практикума.
- LinkedIn: in/denis-ermilov.
- Google Scholar: публикации автора.
- «Когда интеллект стал дешёвым» — готовится к выходу; ссылка на покупку появится здесь. Пока — Практикум и краткая версия «Книга за час».
Тексты и шаблоны — CC BY-NC-SA 4.0; код навыков — MIT. Версия: 2026-07-09.