Примеры работ и кейсы по направлению «Боты с AI»

Задача: разгрузить менеджеров от типовых вопросов клиентов в открытых линиях Bitrix24. AI должен сам отвечать клиенту, создавать сделку при первом обращении и передавать менеджеру только когда диалог дошёл до стадии «нужен человек». Что сделано: — Webhook ловит событие ONIMBOTMESSAGEADD (новое сообщение в открытой линии) — Если сообщение от сотрудника, а не клиента — бот молчит (сравнение AUTHOR_ID со списком пользователей Bitrix) — Поиск сделки контакта через crm.deal.list. Если сделка в статусе WON/LOSE/APOLOGY/NOT_FOUND — бот не отвечает (значит, клиента уже ведёт человек) — Если сделки нет — автоматически создаётся новая (crm.deal.add) и привязывается к контакту — Если сделка активна — отвечает AI-агент (gpt-4o) с системным промптом под бизнес заказчика — Триггер передачи менеджеру: если AI выдаёт ключевое слово NEXT — сделка автоматически переводится в стадию «Подготовка документов», и бот замолкает Преимущества: — Бот знает свои границы: не лезет в активные диалоги менеджера и в закрытые сделки — Для каждого клиента — своя сделка с историей — Промпт настраивается под продукт, тон, FAQ заказчика — Поддержка любых каналов открытой линии Bitrix24: Telegram, WhatsApp, VK, Avito, сайт Стек: n8n, Bitrix24 REST API (imbot, crm.deal, user.get), OpenAI GPT-4o, JavaScript Проект выполнен как собственный учебный стенд для отработки AI-ботов в связке с CRM.

Юридический AI-ассистент для поиска ответов по базе знаний о независимых гарантиях. Ассистент использует RAG-подход: сначала ищет релевантные фрагменты в подготовленной базе юридических материалов, затем формирует ответ на основе найденного контекста. Такой подход помогает снизить риск абстрактных ответов модели и ускоряет первичный анализ правовой информации. В базе знаний использовались нормы ГК РФ, положения URDG и материалы судебной практики по независимым гарантиям. Что реализовано: — подготовка юридической базы знаний; — поиск релевантных фрагментов по вопросу пользователя; — генерация ответа на основе найденных источников; — работа с юридическими текстами и терминологией; — кэширование повторяющихся вопросов; — вывод контекста, на основе которого сформирован ответ; — ускорение первичного анализа правовой информации. Проект может быть полезен юридическим командам, консалтингу, финансовым организациям и специалистам, работающим с большим объёмом правовых документов. Стек: Python, OpenAI API, RAG, ChromaDB, SQLite, Prompt Engineering, Git.

AI-ассистент для автоматизации первичной обработки клиентских отзывов и обращений. Ассистент анализирует текст отзыва, определяет тональность, выделяет тему обращения, формирует краткую сводку и предлагает черновик ответа клиенту. Также бот умеет формировать краткий отчёт по накопленным отзывам: распределение по тональности, темам, товарам и сложным обращениям. Проект может быть полезен для служб поддержки, онлайн-школ, маркетплейсов, ресторанов, сервисных компаний и локального бизнеса, где важно быстро реагировать на клиентскую обратную связь. Что реализовано: — приём отзыва через Telegram; — анализ тональности; — выделение темы обращения; — краткая сводка по отзыву; — генерация черновика ответа клиенту; — отчёт по накопленным отзывам; — сохранение результатов; — повторная работа с уже обработанными отзывами; — тестирование ключевой логики проекта. Бизнес-польза: — снижает ручную нагрузку на поддержку; — помогает быстрее реагировать на негативные отзывы; — структурирует клиентскую коммуникацию; — показывает проблемные темы и товары; — может использоваться как основа для внутреннего AI-инструмента поддержки. Стек: Python, OpenAI API, Prompt Engineering, SQLite, CSV, Telegram Bot API, pytest, Git.

Telegram-бот для получения прогноза погоды, сравнения локаций и понятных AI-пояснений простым языком. Бот показывает текущую погоду, помогает выбрать населённый пункт, сравнивает погодные условия в двух локациях и формирует краткий вывод для пользователя. Также бот умеет сравнивать прогноз на выбранную дату. В проекте используется внешний погодный API, PostgreSQL для хранения пользовательских данных и кэширование повторяющихся AI-сценариев. Что реализовано: — получение прогноза через внешний API; — текущая погода по выбранной локации; — сравнение двух локаций; — сравнение прогноза на выбранную дату; — AI-пояснение результата простым языком; — хранение данных в PostgreSQL; — кэширование повторяющихся AI-сценариев; — Telegram-интерфейс. Проект может быть полезен для тревел-сервисов, локального бизнеса, служб доставки, организаторов мероприятий и клиентских Telegram-сервисов, где важно быстро учитывать погодные условия. Стек: Python, Telegram Bot API, PostgreSQL, SQL, OpenAI API, weather API, Git.

Задача: автоматический разбор транскриптов встреч и звонков — чтобы руководителю не слушать часы записей вручную. Что сделано: — Воркфлоу в n8n принимает транскрипт через Webhook (интеграция с Read AI, Zoom, Google Meet или любым сервисом, отдающим текст) — Предобработка транскрипта в JavaScript: нормализация диалога по спикерам — Анализ через OpenAI с подготовленным промптом — на выходе структурированный отчёт: • Общая информация о встрече • Основные темы обсуждения • Принятые решения • Action items с ответственными и сроками • Вопросы, которые стоило задать собеседнику — Готовый отчёт уходит в Telegram руководителю или в групповой чат команды Преимущества: — Работает с любым источником транскрипта — Структура отчёта и промпт настраиваются под задачи заказчика (продажи, планёрки, интервью, встречи с клиентами) — Установка на сервер клиента, без ежемесячных подписок Стек: n8n, OpenAI, Telegram Bot API Проект выполнен как собственный учебный стенд для отработки связки n8n + AI-анализ транскриптов.

🤖 SmartFlow AI: Автономный менеджер по продажам и приему заявок Интеллектуального ИИ-агент, который полностью заменяет человека на линии коммуникации. В отличие от обычных кнопочных ботов, эта система понимает живую речь, консультирует по продуктам и сама закрывает клиента на сделку. 📌 Какую проблему решает: Бизнес теряет лидов из-за долгого ответа менеджеров или запросов в нерабочее время. SmartFlow AI работает 24/7, отвечая мгновенно и ведя клиента по воронке продаж. 🛠 Функционал и возможности: • Умная консультация: ИИ обучается на базе знаний вашей компании. Он знает цены, сроки и характеристики. • Автоматическая квалификация: Бот сам извлекает из диалога имя, телефон, тип объекта и потребности клиента. • Мгновенные уведомления: Как только заявка сформирована, администратор получает структурированное «Резюме лида» в Telegram. • Синхронизация с CRM: Все данные автоматически заносятся в Google Sheets без участия человека. 🚀 Результаты для бизнеса: ✅ 0% пропущенных заявок: Бот обрабатывает неограниченное количество диалогов одновременно. ✅ Скорость ответа < 1 сек. ✅ Готовность к масштабированию: Система легко настраивается под любую нишу (услуги, e-commerce, запись на прием). ⚙️ Стек: Python, OpenAI API (GPT-4/Gemini), Google Sheets API, Telegram Bot API. 🤝 Хотите автоматизировать отдел продаж и перестать терять клиентов? Напишите мне в личные сообщения или Telegram - я проанализирую вашу воронку и предложу оптимальный сценарий внедрения ИИ-ассистента!

Разработал комплексную AI-систему для сети спа-салонов «Тай Сан» (4 филиала — Череповец и Архангельск). Система закрывает 5 ключевых задач бизнеса: ✅ Автоответы гостям в ВКонтакте — бот консультирует по услугам, ценам и сертификатам, направляет на онлайн-запись. Работает в двух группах одновременно с разными прайсами по городам. ✅ Помощник администратора — мгновенные ответы на вопросы по внутренним регламентам и инструкциям. Не нужно звонить руководству — вся информация доступна в секунду. ✅ Автоматизация отчётности — ключевые показатели собираются в одном месте без ручной работы. ✅ Система обучения персонала — новые администраторы проходят обучение с тестированием на знание стандартов. ✅ Контроль задач — постановка задач администраторам и отслеживание выполнения. Стек: Python, Claude AI, VKontakte API, Railway

AI База знаний для управляющей компании (демо) Система на Python для автоматизации ответов на обращения жильцов. Векторный поиск по базе прошлых обращений + генерация черновика ответа через GPT-4o. Стек: Python, ChromaDB, OpenAI API, FastAPI Имею опыт работы с коммунальной отраслью — реализовывал проект для МосВодоКанал (см. портфолио)

Разработал интеллектуальную систему для автоматизации приема и учета заказов. Проект решает проблему ручного ввода данных и экономит до 2 часов рабочего времени менеджера в день. Ключевые особенности: — AI-процессинг (gpt-4.1-nano): Бот извлекает суть из неструктурированного текста или голосовых сообщений (дата, время, адрес, клиент, мастер) с точностью до 98%. — Голосовое управление: Интеграция с Whisper API позволяет диктовать заказы на ходу. — Responses API & Structured Outputs: Использовал новейшие методы OpenAI для получения гарантированно валидных данных в формате JSON. — Живой интерфейс: Реализовал логику «умных сообщений» — статус обработки редактируется в итоговую карточку заказа в реальном времени, не засоряя чат. — Полная синхронизация: Мгновенная запись в Google Sheets и хранение состояния пользователей в PostgreSQL. Результат: Заказчик получает полностью автономный инструмент, который превращает хаотичные сообщения в структурированную базу данных без участия человека. Стек: Python (aiogram 3), OpenAI SDK (gpt-4.1-nano), Google Sheets API, PostgreSQL (asyncpg), FastAPI.

MCP-сервер с 19 инструментами: поиск вакансий, AI-скоринг релевантности, автоприменение с AI cover letter, аналитика рынка, мониторинг откликов в Telegram. Playwright-автоматизация (API hh.ru закрыт). 41 тест.