Денис Картавенко

Привет, я Денис — backend engineer и ментор по backend-разработке, system design и AI-assisted development.

Уже больше 5 лет занимаюсь backend разработкой. Принял участие во многих проектах и поработал в различных командах.

Чем занимался:

🤖 Изучение и внедрение AI-инструментов в инженерные процессы: разработка, ревью, ресерч, документация, автоматизация рутины
💬 Чат сервисами
🏢 Системами автоматической оценки недвижимости
📦 Сервисами доставки банковских карт
🛠️ Различными платформенными сервисами
🔍 Рисковыми системами

Сейчас активно фокусируюсь на том, как современные AI-инструменты меняют работу инженера: Cursor, Claude Code/Codex-подобные coding agents, AI code review, автоматизация рутины, LLM-интеграции, agent workflows и best practices безопасного применения AI в разработке.

Я не учу “магии промптов” ради промптов. Мой подход — инженерный: как использовать AI так, чтобы быстрее разбираться в кодовой базе, проектировать решения, писать и проверять код, автоматизировать повторяющиеся задачи и при этом не терять качество, безопасность и понимание системы.

На менторстве мы можем работать как с классическим backend: архитектура, базы данных, микросервисы, Kafka, Kubernetes, code review, system design, — так и с новым AI-native подходом к разработке.

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/denis-kartavenko
Telegram: @DennyKort

AI-assisted development

• Настроить рабочий процесс с AI-инструментами: Cursor, Claude Code/Codex-подобные агенты, ChatGPT/Claude

• Научиться использовать AI не как “генератор кода”, а как инженерного помощника

• Разбирать legacy-код и большие кодовые базы с помощью AI

• Писать фичи быстрее: планирование, декомпозиция, реализация, тесты, ревью

• Использовать AI для документации, тест-кейсов, миграций, refactoring plans

AI automation / agents / LLM-интеграции

• Разобраться, как устроены AI agents: tools, memory, planning, workflows

• Спроектировать простого LLM-ассистента или automation flow для команды/продукта

• Понять основы RAG, tool calling, MCP, evals, guardrails и observability

• Выбрать, когда нужен агент, когда обычный скрипт, а когда классический backend

• Превратить ручной процесс в понятную автоматизацию без overengineering

Backend и архитектура

• Разобраться в backend-разработке на Go

• Спроектировать сервис, API, базу данных или интеграцию

• Подготовиться к system design interview

• Разобрать микросервисную архитектуру, Kafka, Kubernetes, базы данных

• Провести code review и объяснить, как улучшить качество решения

• Подготовиться к техническому собеседованию или performance review