Кастомные CRM, корпоративные порталы и автоматизации под ваш процесс.

Лаборатория экологических анализов в Питере. До нашего бота менеджер тратил около часа, чтобы собрать клиенту коммерческое предложение: выяснить, какие именно анализы нужны, выписать из прайса с правильными ценами, посчитать 3% за оформление протоколов, добавить НДС 5%, перевести сумму прописью, оформить Word.

Теперь клиент пишет в Telegram «нужен анализ сточной воды на нефтепродукты и тяжёлые металлы», бот сам подбирает услуги из каталога (209 позиций в 8 категориях). Дальше форма КП на 7 шагов: ИНН с проверкой контрольной суммы, автоподтяжка реквизитов через DaData, КПП, адрес, контактное лицо, телефон, место отбора проб. Жмёшь «Подтвердить» — получаешь готовый docx.

Внутри LangGraph оркестрирует трёх агентов: Supervisor распределяет запросы, Intake уточняет, Proposal формирует КП. Всё на GigaChat 2, потому что для лабораторий в госконтуре это критично. Из защиты: anti-flood, jailbreak-детектор регулярками, проверка ID услуг (чтобы модель не «придумала» анализ), fallback на MemoryStorage, если Redis недоступен. 77 тестов.

Очень специфическая инженерная история. После монтажа опор контактной сети геодезист снимает их положение в плане и по высоте, и по каждой опоре нужно собрать отдельный исполнительный лист на А3 с расчётом отклонения, мини-схемой и сравнением с допуском по ГОСТ Р 51872-2024. Опор на участке бывает 200–300. Раньше это две недели работы инженера ПТО.

Сделали приложение на Streamlit: грузишь PDF проекта, DXF плана (если есть), файлы замеров с полевого прибора (TXT, DXF, XML) — получаешь ZIP с PDF-листами на каждую опору, сводной таблицей Excel и, опционально, DXF.

Самым тяжёлым оказался парсинг таблиц опор из PDF: их выгружают из САПР, и обычный pdfplumber на них спотыкается. Подключили OpenRouter Gemini 2.5 Pro Vision: рендерим страницу в картинку, отдаём модели с промптом «достать список опор как JSON-массив». Это работает там, где обычные парсеры сдаются.

Бренд интерьерного декора попросил сделать Mini App в Telegram. Цель — чтобы клиент мог открыть, посмотреть товар и оформить заказ за полминуты, не уходя из мессенджера.

Каталог админ ведёт в Google Sheets — отдельная CMS не нужна. Фотографии лежат в облаке. В админке нажимаешь «Синхронизировать» — каталог обновляется за полминуты. Также реализовано управление контентом из админки, никаких релизов и обновлений приложения.

Внутри: корзина с промокодами, выбор доставки (курьерка или самовывоз), товары «под заказ» с уведомлениями о поступлении, история заказов, избранное. Менеджер получает уведомление в Telegram при каждом новом заказе.

Строительная компания. У них есть свой внутренний стандарт оформления технической документации — типовые отступы, шрифты, структура разделов, оформление таблиц. Черновики приходят от разных отделов в разной степени готовности: где-то структура есть, где-то нет, таблицы и картинки разбросаны как попало. Раньше технический писатель сидел и переформатировал вручную, занимало несколько дней на документ.

Сделали инструмент, который собирает черновик в финальный документ автоматически. Извлекает контент с сохранением таблиц и изображений, маппит существующие разделы на обязательные по стандарту, переписывает абзацы под формальный стиль с сохранением смысла, генерирует итоговый docx с правильным шрифтом, полями и колонтитулами. В конце проверка соответствия чек-листу с отчётом. Сейчас работает под один корпоративный стандарт, архитектура рассчитана на подключение других.

С недавнего времени все перевозчики с ОКВЭД 52.29 обязаны быть подключены к национальной системе ГосЛог. Большинство ИП и небольших ООО плохо понимают, с чего вообще начинать.

Сделали бота-навигатора на aiogram. Мастер на пять шагов: ИНН (проверяем через Ofdata, что компания существует и в подходящей форме) → автозаполнение реквизитов → проверка соответствия требованиям → персональный PDF-чек-лист → инструкция по подаче. После мастера остаётся возможность проверять контрагентов по ИНН и получать утренние алерты в 9:00 МСК по изменениям в реестре.

У крупных компаний боль с авансовыми отчётами стандартная: сотрудник возвращается из командировки со стопкой чеков и вручную вбивает по каждому сумму, дату, ИНН продавца, статью затрат. Полтора-два часа на одну поездку. Бухгалтер потом ещё перепроверяет.

Сделали платформу, где сотрудник просто фотографирует чек, а система через OCR + LLM достаёт все поля и сама раскладывает по статьям. Backend на Python, фронт на TypeScript и React. Завернули в Docker Compose, чтобы компания могла развернуть у себя без головной боли.

Руководителю в любой отрасли важно понимать, что происходит на рынке: меняется нормативка, конкуренты что-то запустили, тарифы пошли вверх. На практике это сводится к утренней пробежке по 5–7 сайтам и Telegram-каналам, минут на тридцать-сорок в день. И это в лучшем случае, обычно просто не делается.

Сделали инструмент, который сам собирает материалы из заданных источников: отраслевые СМИ, ленты регуляторов, открытые отчёты, профильные каналы. Отсеивает повторы и нерелевантное. Каждый материал прогоняется через ИИ, который пишет короткую аналитическую сводку: что случилось, что это значит для отрасли, к чему готовиться. Доставляется в Telegram или на почту, куда удобнее команде.

Используется как утренний дайджест для топ-менеджмента, как заготовка материалов для PR-отдела и как фоновый монитор для отдела стратегии. Настраивается под узкие темы: для строительных компаний — нормативка и СНиП; для управляющих компаний — тарифы и ЖКХ; для агентств недвижимости — ставки и рынок; для промышленности — отраслевые регуляторы и контрагенты.

Проектно-строительная компания на 400+ сотрудников. Одно юрлицо, три направления: проектирование инфраструктуры городского электротранспорта, монтаж на объектах, собственное производство деталей. У каждого направления свои регламенты, документы и подразделения. У HR-директора стояла типовая для компании такого размера задача: дать сотрудникам единое окно вместо общих папок, почты и Excel-таблиц.

Через две недели после старта разработки сдали первый пилот. Безопасная авторизация, ролевая модель admin / hr / employee, базовый функционал корпоративного портала. Такая скорость возможна за счёт стека: Next.js с генерацией интерфейса через v0, готовая компонентная база shadcn/ui, Drizzle ORM поверх PostgreSQL. Там, где интегратор Битрикса собирает первый пилот два-три месяца, у нас на это уходит две недели.

Сейчас портал в активном использовании у сотрудников HR. Параллельно встраиваем CRM-модуль и внутренний чат. Второй релиз планируется в течение месяца. С заказчиком работаем в режиме развития, не разового подряда.