Боль. Заявки с сайта обрабатывались вручную: заявка падала в общую почту без SLA на реакцию, менеджер вручную проверял, нет ли уже такого клиента в amoCRM, звонил для уточнения недостающих данных и вручную заводил или обновлял карточку клиента и сделку. Итог — задержка ответа лиду, риск дублей в базе и человеческий фактор при ручном вводе. Решение. Спроектирована и построена production-система на n8n: приём заявки с сайта через webhook → проверка на дубли в amoCRM → обогащение данных о лиде через AI-агента (DaData — проверка юрлиц по госреестру, Tavily — веб-поиск) → автоматическое создание или обновление клиента и сделки в amoCRM → уведомление ответственного в Telegram при сбое. Дополнительно система самостоятельно восстанавливает зависшие заявки и раз в месяц очищает устаревшие данные — без участия менеджера. Процесс задокументирован по BA-методологии: AS-IS/TO-BE, User Story с Acceptance Criteria, Use Case, BPMN 2.0 и UML Use Case Diagram. Результат. ~ 450 заявок в месяц, 1 месяц в проде без критичных сбоев, ≈120 часов в месяц высвобожденного времени отдела продаж.