Задача. Специалистам нужно сопоставлять регистрационные удостоверения медицинских изделий с их версиями и вручную переносить характеристики из PDF-инструкций в таблицу. Инструкции у производителей разные, единого шаблона нет, а данные должны браться только из официальных документов конкретного изделия, без домыслов.

Решение. Лендинг-концепт показывает, как работает такой инструмент: оператор указывает код вида изделия, загружает свою таблицу, и программа находит нужные версии, разбирает инструкции и заполняет характеристики. Если в документе нет данных, в ячейке остаётся «Нет информации», а у каждого значения указан источник: файл, страница и фрагмент текста.

• Схема работы по шагам: код вида изделия, загрузка Excel, поиск версий, анализ инструкций, готовая таблица
• Пример заполненной строки с источником значения: документ, страница, цитата
• Фильтр версий по датам и дозаполнение существующей таблицы без потери прежних данных
• База проверенных примеров, которую пополняет оператор, и ежедневная проверка новых версий

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Компания-импортёр оборудования хочет, чтобы большую часть повторяемых операций выполняли ИИ-агенты и программные конвейеры. Уже есть учётная система, CRM, почта, база знаний и собственные серверы, нужен инженерный подход к их связке, а не очередной чат-бот. Первый этап — рабочий пилот за 5–7 дней без рисков для боевой среды.

Решение. Демо-бот в Telegram показывает на примерах, как входящая задача разбирается и маршрутизируется: простое выполняет скрипт, сложное — локальная или облачная модель, спорное уходит человеку на подтверждение. Можно пройти сценарий по шагам: от поступления запроса до записи в журнал, увидеть очередь, обработку ошибок и возможность отката. Это иллюстрация подхода, а не рабочая интеграция с реальными системами.

• Кликабельный сценарий маршрутизации задачи: скрипт, локальная модель или облачная модель
• Шаг подтверждения человеком (human-in-the-loop) перед необратимым действием
• Просмотр журнала операций и очереди с повтором при ошибках
• Пример сквозного пилота и отката изменений без затрагивания боевой среды

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Нужен двуязычный веб-сервис, который автоматизирует аналитическое прогнозирование сразу для нескольких направлений: цифровые активы, недвижимость, интернет-маркетинг и венчурные инвестиции. Результаты расчётов должны объясняться понятным языком риск-менеджмента, без внутренней терминологии. Дополнительно требуется работа с большим видеоархивом как источником знаний и приём платежей за каждый вопрос.

Решение. Концепт показывает пользовательский путь целиком: выбор направления, ввод данных в интерактивной сетке 3×3 и получение расчёта. Затем открывается чат: ИИ помогает сформулировать вопрос, выдаёт вердикт с альтернативами и задаёт четыре уточняющих вопроса. Интерфейс переключается между русским и английским, а платёжный сценарий и личный кабинет показаны на демонстрационных данных.

• Переключение языка интерфейса English/Русский
• Кликабельная сетка 3×3 с символами и пошаговым расчётом на тестовых данных
• Сценарий чата: помощь с вопросом → вердикт и альтернативы → 4 уточнения
• Личный кабинет с поштучным списанием за вопросы в демо-режиме

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Интернет-магазину нужен чат-бот, встроенный в сайт: он должен понимать запрос покупателя, подбирать подходящие товары и отвечать на типовые вопросы. Сроки жёсткие, поэтому важно быстро показать рабочую логику диалога.

Решение. Концепт — демонстрационный диалог с ботом-консультантом. Клиент описывает, что ему нужно, а бот уточняет детали и предлагает подходящие позиции из тестового каталога. Можно задавать и общие вопросы, например про доставку, оплату или условия возврата, и смотреть, как бот отвечает.

• Подбор товаров по свободному запросу, например по назначению, бюджету или характеристикам
• Уточняющие вопросы, если данных для подбора не хватает
• Ответы на частые вопросы из тестовой базы знаний
• Кнопки быстрых сценариев для проверки диалога без набора текста

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Компании-импортёру нужно передать ИИ большую часть повторяемой операционной работы: почта, учёт, CRM, база знаний. Автоматизации уже есть, но не хватает единой картины: что работает, где ошибки, сколько стоит каждый процесс и что можно перенести с дорогих LLM на дешёвые модели и скрипты.

Решение. Концепт — демонстрационный дашборд пилотного сквозного процесса на тестовых данных. Можно переключаться между процессами, смотреть метрики выполнения, журнал ошибок и распределение задач по типам исполнителей: LLM, локальная модель, детерминированный скрипт. Показан сценарий безопасного отката и сравнение затрат до и после переноса.

• Переключение между демо-процессами и периодами в виджетах метрик
• Журнал ошибок с фильтрацией по статусу и источнику
• Сравнение стоимости задач по типам исполнителей на условных данных
• Все данные вымышленные, подключений к реальным системам нет

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Менеджеры по подбору персонала ведут много переписок с кандидатами в рабочем мессенджере и тратят время на однотипные ответы. Нужен помощник, который учитывает контекст диалога и этап рекрутинга, не требует ручной переписки промптов и сам улучшается по ходу работы. Данные о кандидате при этом должны попадать в систему управления задачами без ручного ввода.

Решение. Концепт имитирует диалог с кандидатом: ИИ анализирует входящее сообщение и историю и предлагает готовый ответ. Менеджер может отправить подсказку как есть, отредактировать или написать свой вариант. Подтверждённые ответы сохраняются как примеры для будущих рекомендаций, а карточка кандидата в трекере обновляется автоматически.

• Кликабельный диалог с кандидатом и подсказка ответа под каждое входящее сообщение
• Три сценария действий менеджера: отправить, отредактировать, написать своё
• Наглядно видно, как подтверждённый ответ становится примером для следующих подсказок
• Демонстрация обновления карточки кандидата после диалога

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Нужно собирать данные с веб-платформ по заданным параметрам и автоматизировать повторяющиеся действия сразу в нескольких аккаунтах. Важно, чтобы задачи шли по расписанию, не дублировали результаты и останавливались при ограничениях платформы.

Решение. Концепт показывает панель управления задачами: список очереди, расписание запусков, статусы сессий и сводную статистику. Можно открывать задачи, смотреть историю операций и собранные результаты, а также наблюдать, как система реагирует на ошибки и ограничения.

• Очередь задач со статусами: ожидает, выполняется, завершена, остановлена
• Несколько аккаунтов с независимыми сессиями и отдельной историей действий
• Результаты сбора с фильтрами и отметкой удалённых дублей
• Остановка задачи при ограничении платформы с записью причины в журнал

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Коммерческому проекту с уже развёрнутой логикой хостинга ИИ-агента и токена нужна серверная часть. Она должна связывать Web3-события, действия агента и внешние сервисы в единую автоматизацию. Важно, чтобы процесс был предсказуемым и его можно было контролировать.

Решение. Концепт показывает, как такая серверная часть могла бы выглядеть в работе. Он содержит панель с цепочкой «событие, обработка, решение агента, действие». Сценарии запускаются вручную, и на тестовых данных видно, как проходит каждый шаг и что попадает в журнал.

• Кликабельные сценарии запуска: входящее событие, обработка, ответ агента
• Журнал шагов с просмотром входных и выходных данных каждого этапа
• Переключение между успешным сценарием и сценарием с ошибкой, чтобы проверить обработку сбоев
• Все данные в демо тестовые и не связаны с реальными кошельками и сервисами

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Нужен был Telegram-бот, который консультирует пользователей и отвечает на вопросы по заранее подготовленной базе знаний. Требовалось подключение к языковой модели через API на Python, чтобы ответы были связными и опирались на материалы заказчика.

Решение. Демо-концепт имитирует диалог с консультантом в Telegram: пользователь задаёт вопрос, бот подбирает ответ из базы знаний и формулирует его в разговорной форме. Взаимодействовать можно кнопками и свободным текстом, проверяя, как бот справляется с типовыми и нестандартными вопросами.

• Кликабельные сценарии типовых вопросов с ответами из демо-базы знаний
• Свободный ввод: можно проверить реакцию на вопрос, которого нет в базе
• Меню быстрых тем и возврат к началу диалога
• Показан общий принцип подключения языковой модели через API без привязки к конкретному провайдеру

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Нужно регулярно размещать коммерческие предложения в тематических группах мессенджеров, где это разрешено правилами. Делать это вручную один-два раза в сутки долго и легко пропустить публикацию.

Решение. Концепт показывает панель управления агентом: список групп, тексты предложений и расписание публикаций. Можно добавить группу, выбрать шаблон сообщения, задать частоту и посмотреть журнал отправок в демонстрационном режиме.

• Кликабельный список групп с отметкой, разрешена ли в них реклама
• Настройка расписания: один или два раза в сутки
• Выбор и редактирование шаблонов сообщений для разных тематик
• Журнал отправок со статусами в демонстрационных данных

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Владельцу личного или рабочего аккаунта в Telegram нужен один инструмент: видеть удалённые и изменённые сообщения, сохранять одноразовые медиа и автоматически отвечать собеседникам. Дополнительно требовались платная подписка с пробным периодом, реферальная программа, админ-доступ и рассылки.

Решение. Концепт показывает бота как единую точку управления: в личных сообщениях с ним приходят уведомления об изменённых и удалённых сообщениях в формате «было → стало», а также копии одноразовых фото, видео, кружков и голосовых. Можно задать роль ИИ-ассистента текстовым промптом, включать и выключать его, попробовать служебные команды и пройти сценарии подписки, пробного периода и реферальной ссылки.

• Уведомления о правках и удалениях в формате «автор, было, стало»
• Сохранение одноразовых фото, видео, кружков и голосовых при ответе на них
• ИИ-ассистент с настраиваемым промптом и переключателем вкл/выкл
• Команды .mute, .q (стикер-цитата) и .love (анимация сердца)

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Нужно регулярно отслеживать тендерную документацию по заданному товару на нескольких площадках и в агрегаторах. Часть источников отдаёт данные через API, часть доступна только через личный кабинет в браузере. Вручную это долго, а релевантные документы легко пропустить.

Решение. Концепт показывает конвейер сбора: реестр источников, получение данных по API или через браузерную автоматизацию, скачивание и первичный отбор документов. Фильтрация идёт в две ступени по стоп-словам с учётом морфологии и нечёткого совпадения. Языковая модель подключается только как ревизор в спорных случаях, а отобранные документы попадают в репозиторий.

• Управляемый реестр источников: можно добавлять и отключать площадки
• Два канала сбора: API и RPA через браузер с входом по логину
• Двухступенчатая фильтрация по стоп-словам с морфологией и нечётким поиском
• Спорные документы уходят на проверку модели, остальное обрабатывает детерминированный код

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Заказчику нужен Telegram-бот, повторяющий функции уже работающего бота, исходного кода которого у него нет. Функциональность требовалось воссоздать полностью или частично и запустить на собственном сервере.

Решение. Концепт показывает, как основные сценарии такого бота можно воспроизвести с нуля по наблюдаемому поведению. С ним можно взаимодействовать как с обычным ботом: запускать диалог, проходить основные шаги и смотреть, как бот отвечает на действия пользователя.

• Кликабельный диалог: старт, меню и переход между основными сценариями
• Ответы бота на типовые действия пользователя без реальных внешних подключений
• Структура, которую можно перенести на Python и развернуть на сервере
• Можно проверить логику шагов и состав функций до полноценной разработки

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Небольшой компании требовалось выстроить автоматизацию рабочих процессов: подобрать и внедрить телефонию и CRM, а также встроить ИИ в повседневные операции. Заказчику важен опыт в таких проектах, а не поверхностное знакомство с инструментами.

Решение. Концепт показывает, как обращение клиента проходит путь от звонка до карточки в CRM и дальнейших действий, где часть шагов берёт на себя ИИ. По сценариям можно кликать и смотреть, как данные передаются между звонком, CRM и задачами менеджера.

• Кликабельный сценарий входящего обращения: от звонка до создания карточки клиента
• Просмотр карточки в CRM и статусов обработки
• Демонстрация шагов, которые выполняет ИИ, и тех, что остаются за сотрудником
• Можно проверить логику передачи данных между телефонией, CRM и задачами

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Компании нужен единый ассистент, который отвечает сотрудникам на типовые вопросы: отпуска, зарплата, порядок уведомления об отсутствии, запросы материалов. Несколько рабочих номеров должны вести себя одинаково, а ответы опираться на одни и те же внутренние документы. При нехватке информации вопрос не должен теряться.

Решение. Концепт показывает диалог с ботом на испанском языке, который отвечает по загруженным документам, уточняет неясные вопросы и передаёт сложные обращения сотруднику по email вместе с историей переписки. Уведомления об опозданиях и отсутствии попадают в реестр с выгрузкой. В кабинете можно посмотреть документы, переписки, правила передачи и сводную статистику.

• Диалог на испанском: вопросы по документам, уточнения, передача обращения человеку
• Реестр уведомлений об опозданиях, отсутствии и запросах материалов с выгрузкой
• Кабинет: документы, переписки и обращения, правила и адреса передачи, статистика
• Архитектура рассчитана на подключение других компаний с отдельными базами знаний и данными

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Строительной компании нужна единая система учёта вместо разрозненных таблиц и мессенджеров. Требовалось собрать в одном месте продажи, объекты, финансы, склад и материалы и показывать управленческие графики.

Решение. Концепт — интерактивный дашборд с навигацией по основным разделам: продажи, объекты, финансы, склад и материалы. Можно переключаться между разделами, смотреть сводные графики и карточки объектов и оценить, как выглядит ежедневная работа руководителя и менеджера в такой системе.

• Кликабельные разделы: продажи, объекты, финансы, склад, материалы
• Графики и сводные показатели на главном экране
• Карточки объектов со статусами и связанными данными
• Все данные демонстрационные и не отражают реальные показатели

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Компания, которая производит наружную рекламу и занимается широкоформатной печатью, тратит время менеджеров на первичное общение. Нужно отвечать на типовые вопросы о материалах и сроках, выяснять параметры заказа и принимать макеты. При этом финальную цену бот называть не должен.

Решение. Концепт показывает диалог с ИИ-ассистентом в Telegram. Он отвечает на вопросы об услугах и материалах и в свободной беседе уточняет тип изделия, размеры, материал, срочность и контакты. В конце диалога бот формирует структурированную карточку заявки для менеджера. Стоимость он не озвучивает, а передаёт параметры на просчёт.

• Кликабельный диалог: консультация по материалам (ПВХ, баннер, акрил, холст) и срокам
• Пошаговое выявление параметров заказа: тип изделия, размеры, материал, срочность, контакты
• Приём файлов макетов в разных форматах (PDF, PNG/JPEG, исходники) и передача менеджеру
• Итоговая карточка заявки, которую можно просмотреть, как её увидит менеджер

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Производитель продуктов питания продаёт через несколько кабинетов на маркетплейсах, собственный сайт и опт. При этом ведёт собственное производство и склад: около 200 заказов в день и полсотни товарных позиций. Данные об остатках сырья, упаковки и готовой продукции разрознены, а закупки, отгрузки и расчёт прибыли приходится собирать вручную.

Решение. Концепт — единая панель управления, где собраны остатки сырья и упаковки, складские операции, производственные задания и отгрузки по каналам продаж. Можно переключаться между разделами, смотреть остатки и расчётную потребность, изучать, как система предлагает заказ производству и план отгрузки. Данные в демо тестовые, показывают логику работы, а не реальные показатели.

• Остатки сырья, упаковки и готовой продукции с признаками низкого запаса
• Автоматически формируемое задание производству на основе остатков и спроса
• Расчёт партий к отгрузке по каналам продаж: маркетплейсы, сайт, опт
• Сводный отчёт по прибыли в разрезе товаров и каналов

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Существующая автоматизация собирает данные из формы и фотографии, анализирует их с помощью LLM и рассылает персональные результаты в мессенджер. Её нужно поддерживать: исправлять ошибки, менять промпты и настройки, подключать новые функции и сервисы.

Решение. Концепт показывает Telegram-бота, который принимает фото и ответы анкеты, передаёт их на AI-анализ и возвращает человеку структурированный персональный результат. С ботом можно пройти сценарий целиком: отправить данные, получить разбор и увидеть, как ответ формируется из JSON.

• Кликабельный сценарий: отправка фото и ответов анкеты в бота
• Демонстрация персонального ответа, собранного из JSON-результата анализа
• Показаны команды и кнопки, через которые удобно менять настройки и расширять функции
• Можно проверить, как бот обрабатывает неполные данные и ошибки

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Клинике нужна единая система управленческой отчётности: прибыль и убытки, движение денег, баланс, KPI и план/факт по подразделениям. Данные разбросаны по действующим учётным системам, и их требуется собирать автоматически, без ручной выгрузки.

Решение. Концепт показывает центральную систему с тремя личными кабинетами: для бухгалтера, директора и учредителя. В каждом кабинете свой набор дашбордов, между ролями можно переключаться и сравнивать, какие данные и уровень детализации видит каждая из них. Цифры в демо условные и служат только для показа структуры отчётов.

• Переключение между кабинетами бухгалтера, директора и учредителя
• Отчёты ОПиУ, ОДДС и управленческий баланс в виде интерактивных дашбордов
• План/факт и динамика показателей в разрезе подразделений клиники
• Блок операционных KPI с фильтрами по периоду и подразделению

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Требовался Telegram mini app, где пользователь создаёт ИИ-изображения и ИИ-видео. Вход в продукт — через бота, который направляет в мини-приложение. Основная сложность — выстроить понятный путь от первого сообщения до готового результата.

Решение. Концепт показывает диалог с ботом: приветствие, краткое описание возможностей и кнопка перехода в mini app. Внутри можно выбрать режим (фото или видео), ввести описание и пройти сценарий генерации на демонстрационных данных. Реальная ИИ-модель не подключена, результаты имитируются.

• Кликабельный диалог с ботом и кнопка открытия mini app
• Переключение между режимами создания фото и видео
• Ввод текстового запроса и демонстрация экрана результата
• Подключение настоящих ИИ-сервисов в концепте не реализовано

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Нужно собрать товары у нескольких поставщиков, привести их к единому формату с учётом структуры категорий магазина на OpenCart и уникализировать описания. Затем каталог требуется загрузить в магазин, заменив старые позиции, и предусмотреть дальнейшее обновление товаров и цен.

Решение. Концепт — одностраничный лендинг, который показывает процесс по шагам: парсинг поставщиков, нормализация данных, уникализация описаний с помощью ИИ в таблице, загрузка в магазин. Страницу можно пролистать, пройти по этапам и отправить заявку через форму.

• Этапы работы представлены блоками: от сбора данных до импорта в магазин
• Отдельный блок про регулярное обновление товаров и цен
• Кликабельная навигация по разделам страницы
• Форма заявки с проверкой заполнения полей

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Заказчику нужен Telegram Mini App, а исполнителя он выбирает по опыту и готовым примерам: просит показать работающих ботов, AI-агентов и парсеры. Важно быстро увидеть, как решение выглядит и ведёт себя, до обсуждения сроков и стоимости.

Решение. Концепт — демонстрационный Telegram-бот с мини-приложением, в котором можно пройти типовой пользовательский путь: запустить бота, открыть мини-приложение, выбрать действие и получить ответ. Взаимодействие идёт через кнопки и экраны, как в реальном продукте. Данные в демо условные и показывают логику, а не рабочий бизнес-процесс.

• Запуск бота и переход в мини-приложение по кнопке
• Кликабельное меню с основными сценариями
• Пример AI-ответа и обработки пользовательского запроса
• Условные данные, без подключения к реальным сервисам

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Есть рабочий прототип тактической доски для футбольных тренеров, собранный быстро и без продуманной архитектуры. Его нужно довести до коммерческого продукта: стабильная доска, аккаунты, хранение упражнений, оплата и платные тарифы. Отдельно требуется заложить основу для будущих функций — конструктора тренировок и ИИ-помощника.

Решение. Концепт показывает пользовательский путь тренера: вход в личный кабинет, работа на доске с игроками, мячами, стрелками и линиями, сохранение упражнения в личную библиотеку. Можно открыть библиотеку, отредактировать или скопировать упражнение, а также посмотреть, как бесплатный и платный тарифы ограничивают функции.

• Кликабельная доска: расстановка игроков и мячей, рисование стрелок и линий
• Создание, редактирование и копирование упражнений в личной библиотеке
• Демонстрация регистрации и входа с личным кабинетом
• Сравнение бесплатного и платного тарифов с разграничением доступа к функциям

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Компании-производителю приходится вручную просматривать множество закупок: скачивать архивы с документами, читать техзадания, сметы и требования к участнику. Нужно быстро понять, подходит ли закупка по продукции и срокам, и стоит ли в ней участвовать по марже.

Решение. Концепт в формате Telegram-бота показывает цепочку обработки закупки: получение данных, разбор документов, выделение ключевых параметров, оценку привлекательности и итоговый приоритет. Можно открыть карточку тендера, посмотреть краткий отчёт и свод по всем найденным закупкам.

• Карточка закупки с выделенными параметрами: предмет, количество, начальная цена, сроки, обеспечение
• Проверка требований к участнику: допуски, опыт, нормативные ограничения
• Присвоение приоритета: участвовать, дополнительно проверить, не участвовать
• Сводная таблица по всем найденным закупкам с сортировкой по приоритету

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Исполнителю в сфере продаж приходится постоянно отслеживать новые проекты на фриланс-бирже, вручную отбирать подходящие и писать отклики. Это отнимает много времени, а часть заказов уходит к тем, кто отреагировал раньше.

Решение. Концепт показывает полный цикл работы агента: поступление нового проекта, фильтрация по ключевым словам, оценка релевантности услугам исполнителя, генерация персонализированного отклика и его отправка. В демо можно пройти этот путь на тестовых проектах и посмотреть, как агент принимает решение по каждому из них.

• Лента новых проектов с автоматическим отбором по заданным критериям и ключевым словам
• Оценка релевантности проекта компетенциям исполнителя с понятным обоснованием
• Отклик, составленный под описание конкретного проекта, который можно просмотреть до отправки
• Настройка критериев отбора и проверка, как они влияют на результат

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Розничной сети нужен единый контур: каталог товаров с заказом без регистрации, личный кабинет с балансом и акциями, оплата, доставка курьером и синхронизация номенклатуры с учётной системой. Клиентов нужно приводить из мессенджера, а продавцам — оперативно сообщать о новых заказах и их статусе.

Решение. Концепт показывает Telegram-бота в двух ролях. Клиентская часть приветствует пользователя и перенаправляет в каталог с выбором магазина для оформления заказа. Продавцская часть — чат, куда приходит карточка оплаченного заказа со списком позиций и кнопками «Взят в сборку», «Собран», «Передан курьеру», а клиенту при смене статуса уходит уведомление.

• Кликабельна клиентская ветка: старт, переход к каталогу, выбор магазина
• Кликабельна продавцская ветка: карточка заказа с номером, магазином, адресом, статусом оплаты и списком позиций для сборки
• Кнопки статусов последовательно меняют состояние заказа, кнопка передачи курьеру появляется только при заказе доставки
• Проверяется логика уведомлений клиенту при каждом переходе статуса

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Заказчику нужен сайт для продажи пиротехники в собственном стиле: за основу предлагалось взять структуру существующего сайта, переработать главную страницу и добавить карточки своих товаров. Результат требовалось показать в виде прототипа до размещения на хостинге.

Решение. Концепт показывает оригинальную главную страницу с фирменным оформлением, блоком преимуществ и каталогом карточек товаров. По странице можно пройтись как по готовому прототипу: посмотреть структуру, оценить подачу товаров и порядок блоков до запуска на хостинге.

• Главная страница с единым визуальным стилем и призывом к действию
• Каталог в виде карточек товаров с изображением, названием и ценой-заглушкой
• Кликабельная навигация по разделам страницы
• Адаптивная вёрстка: можно проверить вид на телефоне и на десктопе

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Нужно заменить в существующем Telegram-боте модуль базы знаний на сценарий экспресс-тестирования кандидатов или клиентов. Тест должен состоять из нескольких вопросов, подстраиваться под ответы, считать баллы и выдавать итог, а результаты — сохраняться и передаваться заказчику.

Решение. Концепт показывает диалог-опросник в Telegram: бот задаёт вопросы с вариантами ответов кнопками, меняет следующий шаг в зависимости от выбора и считает баллы по заданному алгоритму. В конце пользователь получает вердикт, а бот собирает контактные данные, набранные баллы и детальные ответы для передачи владельцу.

• Вопросы с вариантами ответов в виде кнопок
• Ветвление: следующий вопрос зависит от предыдущих ответов
• Подсчёт баллов и итоговый вердикт в конце теста
• Сводка результата: контакты, баллы и ответы по каждому вопросу

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Сеть пунктов приёма металла ведёт по каждому пункту отдельный чат в мессенджере. Приёмщики присылают туда фото паспорта клиента, сообщение с металлом, весом, ценой и суммой, а после выплаты — фото чека. Оператор вручную переносит эти данные в учётные системы, в сезон это до сотни документов в день.

Решение. Концепт показывает, как агент разбирает такой чат: распознаёт паспорт, металл, вес, сумму и чек, находит клиента в базе или создаёт нового и приводит название металла к виду из учётной системы. Затем он сверяет сумму в чеке с суммой по металлу и оформляет документ в нужной системе в зависимости от организации, на которую выплачен чек. Если данные распознаны неуверенно или не сходятся, документ не проводится, а уходит оператору с указанием причины.

• Можно пройти сценарий от входящих сообщений в чате до готового документа и отправки на печать
• Проверяется сверка суммы в чеке с суммой по металлу и реакция на расхождение
• Показан выбор типа документа (приходная накладная или приёмо-сдаточный акт) по организации в чеке
• Спорные случаи попадают в очередь оператора с причиной остановки

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Нужно связать разрабатываемый сайт с CRM-системой, чтобы обработка заявок, учёт клиентов и контроль работы менеджеров шли автоматически, без ручного переноса данных. Требуется настроить разделы, поля, статусы и бизнес-процессы по техническому заданию.

Решение. Концепт показывает посадочную страницу с формой заявки и демонстрирует, как обращение с сайта становится карточкой клиента в CRM. Форму можно заполнить и отправить, чтобы увидеть путь заявки от обращения до назначения ответственного и смены статуса.

• Кликабельная форма заявки с проверкой обязательных полей
• Показ того, какие данные с сайта попадают в карточку клиента
• Пример воронки продаж со сменой статусов заявки
• Демонстрация распределения заявок между сотрудниками

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Отделу продаж нужно разбирать большой поток записей звонков (тысячи в день) и оценивать работу сотрудников по внутренним регламентам. Данные нельзя отправлять во внешние платные ИИ-сервисы, поэтому обработка должна идти на собственном сервере и встраиваться в действующую CRM.

Решение. Концепт показывает карточку разбора одного звонка, который выбирается из списка по запросу. В ней расшифровка с разделением на участников, краткое саммери, оценка по регламенту, точки улучшения с цитатами и временными отметками, более удачные формулировки и рекомендации к следующему контакту. Все данные в демо — тестовые, интерфейс кликабельный.

• Выбор звонка из списка и запуск полного разбора по запросу
• Расшифровка с разделением реплик менеджера и клиента, привязка к временным отметкам
• Оценка по чек-листу регламента с разбором по каждому пункту
• Точки улучшения с цитатами и примерами более удачных формулировок, рекомендации к следующему контакту

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Технический отчёт в Excel ведётся вручную: работы вносятся по датам, затем сводятся в общую таблицу, а по итогам формируются акты в Word по шаблону. В акты попадают только категории работ, а нужны ещё и виды работ — и тоже только те, по которым есть трудочасы. Кроме того, требовалось убрать лишние вкладки, не сломав работу скриптов.

Решение. Концепт показывает сводную панель по работам: данные группируются по категориям и видам, а нулевые позиции без трудозатрат скрываются. Можно пересчитать сводку кнопкой и посмотреть предпросмотр акта, где отображаются категории с вложенными видами работ только с ненулевыми часами.

• Кнопка пересчёта сводки по внесённым работам
• Иерархия «категория → вид работ» с фильтрацией позиций без трудочасов
• Предпросмотр акта на основе шаблона
• Проверка, что скрытие служебных вкладок не влияет на расчёт и формирование акта

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Таксопарку нужен вспомогательный инструмент для водителей: видеть заказы и данные профиля, завершать поездки и получать подсказки по работе. Дополнительно стояла задача автоматизировать рутину с предзаказами и снизить влияние пропущенных заказов на активность.

Решение. Концепт показывает диалог с ботом, в котором водитель просматривает список заказов, открывает карточку профиля и завершает заказ кнопкой. Отдельный раздел имитирует ИИ-ассистента: водитель задаёт вопросы по смене и получает короткие рекомендации. Все данные в демо тестовые, интеграции с реальными сервисами нет.

• Кликабельное меню: заказы, профиль, ассистент, предзаказы
• Просмотр списка заказов и завершение выбранного заказа кнопкой
• Карточка профиля водителя с основными показателями на тестовых данных
• Диалог с ИИ-ассистентом по типовым вопросам водителя

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Владельцу приложения нужно регулярно заниматься продвижением: писать объявления, обращаться к компаниям с предложениями о сотрудничестве, вести соцсети. Это однотипная ручная работа, которая отнимает время у развития продукта. Подробные требования к автоматизации на этапе заказа ещё не были определены.

Решение. Концепт показывает, как ИИ-агент берёт на себя рутину продвижения: по краткому описанию приложения генерирует тексты объявлений, черновики деловых писем и публикации для соцсетей. В демо можно задать данные о приложении, выбрать тип задачи и посмотреть, какой материал подготовит агент, а затем отредактировать его перед использованием.

• Кликабельный сценарий: ввод описания приложения и целевой аудитории
• Выбор типа задачи: объявление, письмо о сотрудничестве, пост для соцсетей
• Просмотр сгенерированного черновика и возможность его правки
• Демонстрация без реальной отправки и публикации — только проверка логики работы

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Нужен Telegram-бот, который генерирует трендовые короткие ролики с заменой лица по фото пользователя. Для него требуется платёжная система: пользователь платит за генерации, а бот ведёт учёт оплаченных попыток.

Решение. Концепт показывает пользовательский путь в чате: выбор шаблона ролика, загрузка фото, запуск генерации и получение результата. Платёжный шаг и баланс генераций можно пройти в демо-режиме, без реальных списаний и без подключённой нейросети.

• Кликабельное меню с каталогом трендовых шаблонов роликов
• Сценарий загрузки фото и подтверждения запуска генерации
• Демо-экран оплаты и пополнения баланса генераций
• Статус обработки и выдача готового результата — на примере-заглушке

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Отделу кадров требуется регулярно собирать открытые данные из внешних источников и отбирать записи по заданным критериям. Вручную это долго, а результаты нужно ещё и раздавать сотрудникам с разграничением доступа.

Решение. Концепт показывает цепочку целиком: настройка критериев отбора, запуск парсинга, просмотр отфильтрованных результатов в веб-интерфейсе. Вход выполняется в личный кабинет, где пользователь видит только свои задачи и выборки. Все данные в демо — тестовые, сбор с реальных источников не выполняется.

• Форма задания критериев отбора: ключевые слова, параметры, период
• Запуск тестового парсинга и просмотр списка найденных записей
• Личные кабинеты: вход по логину, раздельный доступ к выборкам
• Веб-доступ из браузера без установки программ, выгрузка результатов

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Нужен Telegram-бот, который связывает клиентов со службой поддержки. Типовые вопросы должны разбираться автоматически, а сложные обращения — попадать к операторам. Важна не только разработка, но и развёртывание бота с базой данных на собственном сервере.

Решение. Концепт показывает готовый сценарий работы: приветствие, главное меню с кнопками, раздел частых вопросов и создание обращения в поддержку. Можно пройти путь клиента от вопроса до тикета, а затем посмотреть, как оператор отвечает через бота и управляет обращениями из админ-раздела.

• Главное меню с reply-кнопками и приветствием
• Раздел «Частые вопросы» с автоматическими ответами
• Создание тикета и двусторонняя переписка клиента с оператором через бота
• Админ-панель внутри бота для работы с обращениями

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Исследователю нужно собирать сведения о людях и родственных связях из разрозненных архивных документов. Ручная сверка занимает много времени, а экспериментальный прототип требует доработки до цельного работающего продукта.

Решение. Концепт показывает цепочку обработки: загрузка документа, извлечение имён, дат и мест с помощью языковой модели, сопоставление упоминаний и сборка связей. Результат можно просматривать по шагам и проверять, как система объясняет каждую найденную связь.

• Кликабельный сценарий загрузки примера документа и запуска разбора
• Просмотр извлечённых сущностей: персоны, даты, места
• Проверка связей между людьми с указанием фрагмента-источника
• Демонстрационные данные, без реальных персональных сведений

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Свободные даты для записи в визовый центр появляются внезапно и быстро разбираются. Проверять сайт вручную приходится постоянно, и слот легко упустить.

Решение. Концепт имитирует работу бота в Telegram: пользователь задаёт параметры записи и запускает наблюдение. Затем бот в демонстрационном режиме сообщает о найденных датах и показывает, как выглядит автоматическая запись. Все данные и сайт в демо условные.

• Кликабельный сценарий настройки: выбор типа визы, города и желаемого периода
• Запуск и остановка мониторинга командами и кнопками
• Уведомление о появлении свободной даты и подтверждение записи
• Просмотр статуса проверок и списка найденных слотов

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Предприниматель ведёт много переговоров в мессенджерах, и договорённости теряются: задачи не фиксируются, встречи не попадают в календарь, сделки в CRM обновляются вручную. Почта при этом забита спамом, а клиентов нужно вручную распределять по нужным воронкам.

Решение. Концепт показывает бота-ассистента, который читает переписку, выделяет из неё договорённости, сроки и участников. В демо можно отправить диалог и посмотреть, какие задачи, события календаря и напоминания бот предлагает создать, в какую воронку CRM перенести сделку и какие письма отнести к спаму.

• Кликабельный сценарий: разбор переписки с выделением задач и сроков
• Предпросмотр события в календаре и напоминания о договорённости
• Имитация переноса сделки между этапами и воронками CRM
• Сортировка входящей почты с отметкой спама; интеграции показаны на тестовых данных

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Продавцу недвижимости нужно быстро подготовить качественные материалы для объявления: обработать фото, собрать видео, написать тексты под разные площадки и разобраться в юридических нюансах сделки. Обычно это разрозненные сервисы и ручная работа.

Решение. Концепт — лендинг SaaS-платформы, который объясняет единый сценарий: загрузка, обработка, оплата, скачивание. Можно пройти по блокам с возможностями продукта и оценить, как выглядит путь пользователя от анкеты до готового результата.

• Блок обработки фото: коррекция, апскейл, удаление предметов, замена неба
• Видео в двух форматах: горизонтальном и вертикальном
• Тексты объявлений: несколько вариантов под разные площадки
• Раздел AI-юриста: чат со ссылками на источники и законы

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. У медицинского центра CRM уже работает, но часть процессов администраторы ведут вручную. Обращения и пациенты теряются на разных этапах воронки, нет автоматических задач и повторных касаний, а аналитика по администраторам и источникам непрозрачна.

Решение. Концепт — управленческий дашборд, который показывает путь пациента от первого обращения до записи, прихода, лечения и повторных визитов. Можно переключать периоды, смотреть воронку по этапам, сравнивать администраторов и разбирать причины потерь. Данные демонстрационные, на них видно, как могла бы выглядеть аналитика после перестройки CRM.

• Воронка: обращения, записи, дошедшие, начавшие лечение, потерянные
• Сравнение администраторов по скорости обработки звонка, доходимости и конверсии
• Разбивка потерянных пациентов по причинам и обращений по источникам
• Раздельный взгляд на первичных и повторных пациентов, блок возврата и напоминаний

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Входящие лиды нужно быстро обзванивать и оценивать, а ручная предквалификация по телефону отнимает время менеджеров. Требовалось связать CRM, телефонию и голосового AI-агента в единую цепочку, где результат разговора сам попадает в карточку лида.

Решение. Концепт показывает сквозной сценарий в виде интерактивной демонстрации: поступает новый лид, запускается автоматический звонок, затем в карточку возвращаются запись, краткая сводка и итог квалификации. Лид переходит на нужный этап воронки, и назначается ответственный менеджер. Можно пройти цепочку шаг за шагом и посмотреть, что происходит на каждом этапе.

• Кликабельная цепочка: поступление лида, звонок, возврат результата, смена этапа
• Карточка лида с записью разговора, краткой сводкой и результатом квалификации
• Автоматическое назначение ответственного менеджера по итогам звонка
• Схема обмена данными между сервисами через вебхуки и API

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Компании нужно выйти на целевую B2B-аудиторию по готовой базе контактов через email и Telegram. Требовалась подготовленная инфраструктура рассылки, цепочка сообщений и понятный способ обработки ответов силами своей команды.

Решение. Концепт показывает, как может выглядеть управление рассылкой через бота: последовательность сообщений с follow-up и обработка входящих ответов. Можно пройти сценарий от получателя и от менеджера, который разбирает отклики.

• Кликабельная цепочка из первого сообщения и повторных касаний
• Сценарий ответа получателя: интерес, отказ, вопрос
• Вид менеджера: очередь ответов и передача диалога в работу
• Демонстрационные данные, реальные рассылки не отправляются

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Для сбора лидов нужно регулярно получать данные из большого числа разнородных открытых реестров — около сотни источников с разной структурой. Собранные записи о предприятиях сами по себе неполны, и их требуется дополнять сведениями из аналитической базы.

Решение. Концепт показывает конвейер: источники реестров подключаются как отдельные парсеры, данные приводятся к единой схеме, дедуплицируются и обогащаются через колоночную аналитическую СУБД. С демо можно взаимодействовать как с рабочей панелью — выбирать источник, запускать сбор и смотреть, как запись обогащается.

• Кликабельный список источников с переключением между реестрами
• Запуск демонстрационного сбора и просмотр результата в виде таблицы записей
• Шаг обогащения: карточка предприятия до и после дополнения данными
• Данные в демо условные, подключения к реальным реестрам нет

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Владельцу нужен Telegram-бот, дающий пользователям платный доступ к языковой модели через официальный API. Требовалось сохранять контекст диалога, принимать международные платежи автоматически и управлять доступом через лимиты и тарифы. Также нужен удобный способ следить за пользователями и оплатами.

Решение. Концепт показывает пользовательский путь в формате чата: старт, пробный диалог с ИИ, исчерпание бесплатного лимита и выбор тарифа. Можно оформить подписку или докупить пакет запросов на демонстрационной оплате и сразу увидеть, как меняется остаток. Отдельное меню владельца показывает статистику и позволяет менять тарифы.

• Диалог с ИИ сохраняет контекст: бот учитывает предыдущие сообщения
• Пробный лимит запросов уменьшается с каждым ответом, после исчерпания предлагается тариф
• Кликабельны сценарии: месячная подписка, докупка пакета запросов, демонстрационная оплата
• Меню владельца: число пользователей, статусы оплат, редактирование тарифов

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Заказчику нужна автоматизация рутинных бизнес-процессов на платформе n8n: передача данных между сервисами, обработка заявок, уведомления. Важно увидеть практические примеры работы, а не общие обещания.

Решение. Концепт показывает сквозной сценарий автоматизации: входящее событие запускает цепочку шагов, данные обрабатываются по правилам и уходят в нужные системы. Сценарий можно запустить в демо, посмотреть ход выполнения по шагам и оценить итог каждого этапа.

• Кликабельный запуск сценария с тестовыми данными
• Пошаговая визуализация цепочки: триггер, обработка, действие
• Ветвление по условиям и обработка ошибочных случаев
• Можно проверить, как правила меняют маршрут данных

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Продавцам и закупщикам приходится вручную отслеживать цены и остатки конкурентов и собственных позиций на нескольких маркетплейсах. Изменения легко пропустить, а решения по цене и закупке принимаются с опозданием.

Решение. Концепт показывает Telegram-бота, который ведёт список отслеживаемых товаров и присылает уведомления при изменении цены или падении остатка ниже порога. Взаимодействовать можно прямо в чате: добавлять товары в наблюдение, задавать условия срабатывания и просматривать сводку.

• Кликабельные сценарии: добавление товара, настройка порога цены и остатка, просмотр списка наблюдений
• Примеры уведомлений об изменении цены и о низком остатке
• Сводка по отслеживаемым позициям по запросу
• Данные в демо тестовые: реальный парсинг маркетплейсов не подключён

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Инженерам и проектировщикам приходится вручную искать нужные пункты в разрозненных строительных нормах и стандартах разных стран. Документы объёмные, со сложной структурой и таблицами, а ответ должен опираться строго на норму и быть проверяемым.

Решение. Концепт показывает микросервис, который отвечает на текстовые и голосовые вопросы по нормативной базе. Ответ строится только на найденных фрагментах и сопровождается указанием документа и пункта. Можно выбрать страну, задать вопрос на русском или английском и посмотреть, как ответ выдаётся потоком.

• Выбор страны фильтрует нормативную базу, по которой ведётся поиск
• Текстовый и голосовой ввод запроса, ответ на русском или английском
• В каждом ответе есть ссылки на источник: документ, раздел, пункт
• Если в базе нет подходящей нормы, сервис сообщает об этом, а не придумывает ответ

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Медицинской организации нужен бот-администратор в мессенджере. Он должен вести живой диалог, а не работать по кнопкам, и отвечать про услуги, цены и специалистов только по данным из базы знаний. Кроме того, бот должен оформлять записи на приём, возвращать давних пациентов и снижать неявки.

Решение. Концепт показывает диалог с ботом-администратором. Вопросы можно задавать свободным текстом: бот отвечает по базе знаний, подводит к записи и собирает данные заявки. Сложные случаи бот передаёт человеку. Отдельно показаны уведомление владельцу о новой заявке, напоминание о визите и сообщение для реактивации базы.

• Свободные вопросы про услуги, цены и специалистов с ответами из базы знаний
• Сценарий записи: имя, телефон, услуга, дата и время, затем формирование заявки
• Вопрос вне базы знаний: бот не выдумывает ответ и передаёт диалог человеку
• Примеры сообщений для реактивации спящей базы и напоминания за день до визита

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Автомобильному бизнесу приходится вручную вносить данные из счетов, сверять статус покупателя в европейском реестре плательщиков НДС и оформлять типовые договоры. Эти рутинные шаги разнесены по разным инструментам, отнимают время и допускают ошибки при переносе данных.

Решение. Концепт показывает единую автоматическую цепочку: загружаете файл счёта, система извлекает ключевые поля, проверяет VAT-номер покупателя и формирует пакет документов. Можно пройти сценарий по шагам и посмотреть, как данные попадают в учёт и в карточку автомобиля.

• Загрузка счёта и извлечение номера, даты, VIN, суммы и контрагента
• Проверка статуса VAT с сохранением подтверждения с меткой времени
• Автозаполнение договора купли-продажи и акта приёма-передачи с выгрузкой в PDF
• Журнал прихода и продажи авто с просмотром записей

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.

Задача. Нужно было отправить одно и то же сообщение примерно двум тысячам получателей в Telegram. Важны стабильная отправка без пропусков и итоговый отчёт: сколько сообщений отправлено, доставлено и не доставлено, какие возникли ошибки.

Решение. Концепт показывает бота, который принимает текст рассылки и список получателей, запускает отправку и следит за её ходом. В демо можно пройти сценарий целиком: загрузить текст, запустить рассылку и получить итоговый отчёт с разбивкой по статусам.

• Кликабельный сценарий: ввод текста, подтверждение и запуск рассылки
• Отправка идёт с учётом лимитов Telegram, чтобы не терять сообщения
• После завершения формируется отчёт: отправлено, доставлено, не доставлено
• В отчёте отдельно перечислены ошибки и причины недоставки

Концепт на иллюстративных данных — не клиентский проект.