В первой статье Михаил рассказал о своём пути в мир IT и переходе от традиционного программирования к использованию zero-code- и no-code-решений. В этой раз он подробно расскажет о своём проекте — microCRM, который использует нейросети для автоматизации бизнес-процессов. Михаил объяснит, как создаются документы и сценарии с помощью бота, а также как автоматизация может упростить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность бизнеса.
Создание документов и сценариев с помощью бота
Сейчас я заканчиваю работу над кейсом microCRM и планирую продолжить создавать цепочку подобных проектов. У меня есть документация по microCRM, которую я выгрузил в большой документ. На моей платформе есть RAG-система, суть которой заключается в том, что мы загружаем документ в нейросеть, и она начинает взаимодействовать с нами на основе этого документа.
Уже есть работающий прототип. Мы загружаем документ в нейросеть, и затем, общаясь в чате, можем просить её помочь создать сценарий. Она пошагово, строго следуя документу, подсказывает, какие действия нужно предпринять: какие ноды установить, какие настройки сделать.
Фактически нейросеть ведёт пользователя за руку, объясняя каждый шаг.
Это невероятно круто! Ведь, по сути, любую документацию можно загрузить в такого бота. И человек, не имеющий никаких знаний, может просто зайти в чат, задать вопрос на русском языке и получить чёткий ответ.
Такой подход невероятно упрощает жизнь. Если, например, у компании есть много внутренней документации, новый сотрудник может получить доступ к необходимым данным без лишних вопросов к коллегам. Просто передаём ему набор документов и чат, и он поэтапно выполняет все действия.
Я понимаю, что такую систему можно было бы построить на других платформах, но это потребовало бы слишком много усилий и «костылей». Стандартные решения для разработки ботов, такие как n8n, Directual, Suvvy и другие, не могут предложить такой уровень интеграции. Для того, чтобы сделать что-то похожее на других платформах, нужно иметь специалистов, которые смогут перевести документ в вектор, настроить его хранение, организовать загрузку и выгрузку. Даже специалисты не всегда могут сделать это просто и эффективно.
Я же решил, что моя фишка будет заключаться в том, чтобы избавить пользователей от необходимости таких специалистов. Одна из ключевых особенностей — возможность настроить точки выхода. Например, пользователь может задать боту вопрос: «Я всё понял, но мне нужен менеджер». Бот понимает контекст, задаёт уточняющий вопрос: «Действительно ли вам нужен менеджер?» Если пользователь подтверждает, происходит магия: бот возвращает пользователя в сценарий, и процесс продолжает развиваться в нужном направлении.
Это всё возможно благодаря тому, что пользователь уже прошёл несколько этапов, и мы знаем о нём определённую информацию. Такой подход создаёт множество вариантов развития сценария — вариаций может быть реально миллион.
Я также понимаю, что продукту требуется дальнейшее развитие. Например, для этого нужно внедрить документооборот: генерацию документов и их отправку заказчику. Например, заказчик может обратиться к боту, договориться с ним о необходимых действиях, а затем бот вышлет ему смету, счёт, договор или даже NDA. У нас такой уже есть. Бот запрашивает имя, фамилию, необходимые данные, генерирует документ и отправляет его обратно в Telegram или Max. Далее его можно скачать, распечатать, подписать — и процесс завершён.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросети DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Управление через бот и автоматизация задач
Я стремлюсь создать систему, которая будет полностью управляться через бота.
Уже сейчас в нашей системе есть несколько ключевых функций, которые позволяют ботам взаимодействовать с пользователями на разных уровнях. Бот может понимать, кто с ним работает — клиент или сотрудник компании. Если это сотрудник, добавленный в систему как член команды, у нас есть возможность настроить команды таким образом, чтобы только сотрудники могли их использовать.
Если клиент попытается выполнить такую команду, запрос будет отклонён с соответствующим сообщением. Также мы можем назначить команды для конкретных сотрудников или ролей. Например, если я — генеральный директор, мне нужно получить отчёт о проделанной работе. Я захожу в бота, и только я могу запустить этот сценарий по заданному триггеру.
Кроме этого, в системе реализована огромная палитра узлов. Конечно, она не такая большая, как в n8n, где их больше 300, но всё же наша платформа фокусируется на интеграции. В нашей системе узлы связаны с функциональностью платформы, так что и заказчик, и клиент могут добавлять свои поля. Например, если мы работаем с автомобилями, мы можем добавить переменные, такие как модель, марка, цвет и год выпуска. Эти данные могут быть динамически подставлены в сценарии, а затем их можно использовать для формирования сообщений или уведомлений.
Одной из последних функций является cron-система, позволяющая запускать задачи по таймеру. Например, если нам нужно напомнить клиенту о чём-то через неделю, мы можем динамически настроить таймер, который отсчитает семь дней, выполнит нужный сценарий и сам автоматически завершится. Нам не нужно следить за этим процессом, всё работает автоматически.
Наша система также поддерживает SMTP-настройки, так что компания может подключить свою доменную почту. Все письма будут отправляться с её почтового ящика, а не с нашей системы. Это позволяет сохранять брендинг компании и избегать лишних шагов в настройке.
Также реализована шаблонизация. Мы можем заранее подготовить шаблоны для разных уведомлений, таких как поздравления с праздниками или акциями. Эти шаблоны могут быть отправлены вручную, или же можно задать отложенную отправку для уведомлений, выбрав день и время.
Интеграция с искусственным интеллектом позволяет генерировать шаблоны для Telegram или почты. Мы задаём промпт, и ИИ автоматически создаёт HTML-страницу или форматированный текст для Telegram, избавляя нас от необходимости привлекать верстальщиков. Всё делается в автоматическом режиме, и мы получаем качественные готовые шаблоны.
Особенности разработки с использованием нейросетей и no-code-инструментов
Мы часто получаем заказы, которые не касаются традиционной веб-разработки или создания мобильных приложений, а больше связаны с разработкой игр. Пока, к сожалению, не существует полноценных инструментов, которые бы закрывали все потребности в этой сфере.
На сегодняшний день нейросети не могут самостоятельно написать игру или управлять спрайтами, поскольку такой контроль требует человеческого вмешательства. В других областях, как мне кажется, можно без проблем использовать no-code, low-code или нейросети, но с играми ситуация сложнее. Мы открыты для предложений по разработке с использованием нейросетей, но сразу предупреждаем, что заказчик будет покрывать все расходы на токены. Также, несмотря на наш опыт, мы даём гарантию, что от 70% технического задания будет выполнено. Мы всегда стараемся закрывать задачи на 120%, порой в убыток себе, но при этом сохраняем имя и качество финального продукта.
Один из таких проектов мы разрабатываем для магазина ювелирных изделий: это Telegram Mini App, который генерирует видео из картинок, прикреплённых пользователем. Например, после покупки украшения, сканируя QR-код, клиент попадает на страницу, где автоматически генерируется видео с выбранными изображениями, музыкой и текстами. Это проект, который работает через алгоритмы, а не нейросети. Почему? Потому что нейросеть может искажать изображение. Мы выбрали алгоритм по примеру популярного приложения CapCut, который точно соблюдает нужные параметры для корректной нарезки и качественного визуального результата.
Миграция на российские серверы для microCRM
Что касается нашего инструмента microCRM, разработанного на платформе Lovable и Supabase, то тут также возникли интересные технические вызовы. Нам нужно было полностью перенести систему на российские серверы.
Мы успешно установили Supabase на наш сервер и теперь работаем с ним локально. Проблемы возникли при попытке мигрировать данные с облачной версии на наш российский сервер. Мы думали, что стандартная миграция через pg_dump решит все вопросы, но столкнулись с проблемами, связанными с переносом файлового хранилища. Нам нужно было скачать все данные и заново загрузить их в хранилище, что оказалось непростой задачей и потребовало дополнительных усилий и времени.
Решение для миграции на платформе Supabase
Платформа Lovable использует Edge Functions для построения backend-части, что представляет собой набор микрофункций, обрабатываемых серверной частью Supabase. Однако, при установке self-host версии Supabase на собственный сервер, мы сталкиваемся с ограничениями: нельзя управлять функциями, их редактировать, обновлять или перезапускать.
Спустя неделю работы я разработал Supabase Migration Tool — инструмент для миграции данных между облачной базой и локальной версией на сервере. Но и на этом мы не остановились. Теперь мы можем мигрировать информацию между несколькими базами данных, обеспечивая их репликацию. Таким образом, мы можем переносить все данные без потерь и с минимальными усилиями.
Но главное, что нам удалось сделать — это создать интерфейс управления функциями. Теперь мы можем полностью контролировать функции на нашей платформе: запускать их, редактировать и, самое важное, переносить из облака на сервер. Это решение позволило нам интегрировать всё на российской платформе, что, на мой взгляд, является важным шагом в условиях нынешних реалий.
Подход к разработке microCRM
Что касается самой microCRM, вопрос, который часто возникает у людей, — сколько времени и денег было вложено в этот проект? По времени, я бы сказал, что в общей сложности это заняло 4 месяца, с ежедневной работой от 4 до 16 часов в день, чтобы добиться нужного результата. Я — перфекционист, и недавно я переписал систему конструктора, которая раньше была крайне неудобной и топорной. На старом видео на сайте показан старый конструктор, а если зайти на платформу сейчас, то можно увидеть новый.
Я также адаптировал платформу под мобильные устройства. Теперь с мобильного телефона можно собирать ботов, не выходя из приложения, и это стало настоящим прорывом. Почему-то никто не делает упор на мобильные конструкторы, но я решил, что это будет важным конкурентным преимуществом.
Что касается финансовых вложений, на данный момент потрачено около 150 000 рублей на токены. Каждый месяц я стабильно расходую от 20 до 50 тысяч рублей на токены, чтобы исправлять баги, оптимизировать процессы и развивать платформу дальше.
Безопасность и работа с государственными структурами
Мы также уделяем особое внимание безопасности. У нас есть опыт работы с около-государственными структурами, включая ФСБ, что требует соблюдения максимальных стандартов безопасности. Мы применяем эти паттерны и в нашей работе с собственными продуктами, что позволяет нам поддерживать высокий уровень защиты данных.
Развитие продукта microCRM — это маленькая мечта, которую я наконец-то осуществил. Я всегда хотел создать полезный продукт, который мог бы приносить реальные результаты. И microCRM — это не классическая CRM, это инструмент, который можно использовать для множества практических целей. Сейчас вариативность применения этой платформы уже огромная, и я планирую развивать её дальше, чтобы количество применений и возможностей продолжало расти.
Могу показать, как это всё выглядит в действии. Вот, например, дашборд, который изначально был довольно сырым, но теперь его можно настроить под себя, выводить на нём нужные метрики и адаптировать его под конкретные задачи. У нас также есть раздел «Клиенты», где происходит сегментация клиентов. Например, мы можем создать группу клиентов и работать только с этой группой, которая будет автоматически обновляться при добавлении новых пользователей. Для удобства работы в системе мы интегрировали различные каналы связи, такие как Telegram и Max, и можно легко переключаться между ними.
Я также тестировал отправку изображений и документов через эти платформы, так как в Telegram и Max есть некоторые отличия в том, как это работает. Всё это уже встроено в систему, и создаются сценарии, которые автоматически генерируются нейросетью. Таким образом, нейросеть помогает нам не только автоматизировать процессы, но и создавать готовые решения, которые значительно упрощают взаимодействие с клиентами.
Переработка системы создания сценариев и внедрение новых функций
Теперь создание сценариев стало гораздо удобнее и функциональнее. При создании нового сценария вы можете выбрать платформу — Telegram или Max, и добавить краткое описание, активность сценария. Важно, что теперь сценарии можно включать и выключать по мере необходимости.
Также теперь у нас есть палитра узлов, из которой можно выбрать необходимые элементы, и самое главное — сохранить нужные узлы в избранном, чтобы не тратить время на их поиск.
В сценарии легко можно подставить контекстные переменные, такие как дату и время, данные клиента, коллбеки от кнопок, и сообщения, введенные пользователем. Если требуется, можно добавить кнопки и выбрать количество рядов — один или два. Это упрощает процесс настройки и позволяет создавать гибкие сценарии.
Включена возможность добавлять альтернативные ответы, чтобы заказчик мог ответить своими словами, что делает процесс еще более персонализированным. Также существует возможность объединять различные линии сценариев в одну, если это необходимо для логики работы.
Помощник в нашей системе также был улучшен. Теперь в режиме планирования можно задать задачу для создания воронки продаж, например, «составить воронку продаж для цветов в Москве на 8 марта». В режиме создания система сразу приступит к генерации сценария, а в планировании помощник будет задавать уточняющие вопросы, чтобы создать более точный и адаптированный план. Чем детальнее будут ответы, тем более точный сценарий будет построен. При этом вы можете оставить систему работать в автоматическом режиме, и она сама все решит.
Когда все этапы завершены, система создает готовый план: выбор категории, ценового диапазона, сбор контактной информации, выбор формата доставки и т. д. После чего мы нажимаем «Применить план», и сценарий автоматически переносится в раздел создания.
Система начинает генерацию сценария, и весь процесс происходит автоматически, без необходимости вручную прописывать каждую деталь. Сценарий генерируется в виде текста, понятного нейросети. Сложность сценариев может быть огромной — до 180 тысяч символов для большого проекта. Каждый элемент (или узел) сценария описан в формате JSON, где указаны название, кнопки, связи и шаги, которые необходимо выполнить.
После завершения генерации сценария, его можно протестировать прямо в системе, что значительно упрощает работу. Это предложение мне подкинули пользователи, и я согласился, что тестирование прямо в платформе — это очень удобно. После тестирования достаточно нажать сохранить, и сценарий будет готов к использованию.
Когда сценарий готов, его достаточно активировать через Telegram, вбив команду, и бот будет работать без дополнительной настройки. Таким образом, весь процесс — от создания до тестирования и использования — занимает всего несколько минут.
Например, когда я создаю сценарий для праздничных заказов (например, на 8 марта), я получаю следующий результат:
- Бот начинает с приветственного сообщения, предлагая выбрать букет.
- Далее идет шаг, где клиент выбирает категорию букета и сам букет из предложенных вариантов.
- После этого бот просит ввести имя и номер телефона, подтверждает данные и предлагает выбрать способ получения (например, самовывоз или доставка).
- Если клиент выбрал доставку, бот запрашивает адрес и время доставки.
- Клиент может также добавить дополнительные товары, такие как сладости.
- По завершении клиент подтверждает заказ, и бот предлагает ссылку на оплату.
Что интересно, весь процесс работает в автоматическом режиме. Контекстные переменные заполняются автоматически: имя клиента, телефон, способ доставки и адрес — все эти данные бот обрабатывает и отправляет уведомление менеджеру. Менеджер, в свою очередь, получает все данные о заказе в Телеграм или Max.
Несмотря на то что в процессе могут возникнуть нюансы, например, не всегда срабатывают все переменные, система в целом работает без сбоев.
Такая система легко адаптируется под любые нужды бизнеса.
Сценарии можно подстраивать под конкретные задачи, и все работает быстро и эффективно. Это уже не просто идея, а реальное решение, которое быстро масштабируется и помогает предпринимателям.
Связаться с Михаилом
Мы всегда открыты к новым предложениям и стремимся развивать нашу платформу в соответствии с потребностями клиентов. Так как мы находимся в стадии активного роста, мы гибко подходим к каждому проекту и готовы адаптировать решения под конкретные задачи.
Телеграм — @mkd_grupp
Платформа microCRM — https://microcrm.online/
Сообщество microCRM — https://t.me/microcrm_official
Инструмент для миграции баз данных — https://migration.workium.space/
- Освой нейросеть Perplexity и узнай, как пользоваться функционалом остальных ИИ в одном
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Расскажем, как получить подписку
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросеть DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
