AI-assisted разработка B2B-платформы: 46 000 строк за 1,5 месяца

Раньше менеджеры в компании использовали 4-5 разных сервисов для работы: почтовые клиенты, таблицы, отдельные CRM-системы. Каждое входящее обращение требовало ручной обработки: определить тип запроса, создать контакт, завести сделку, отслеживать статус. При потоке в сотни обращений в день это создавало узкое место в бизнес-процессе.

Мы разработали кастомную CRM-систему с AI-ядром.

Система парсит входящие обращения, извлекает ключевую информацию (контакты, компания, суть запроса) и автоматически создаёт сущности в системе. Работает как со структурированными, так и со свободными форматами.

На основе контекста сделки (история переписки, статус, задачи) система предлагает следующие действия: сменить статус, создать задачу, предложить текст ответа. Менеджер подтверждает или корректирует.

Канбан-доска сделок, таймлайн активности, система приоритезации, фильтры и поиск. Всё, что раньше было разбросано по пяти сервисам — в одном окне.

Система анализирует прикреплённые файлы, извлекает информацию и добавляет в контекст сделки.

Во время пилота менеджер выглядит именно как контроллер AI-предложений. Но со временем, когда мы поймем, что развитие AI-системы достигло определенного уровня, процесс будет полностью автоматизирован (без менеджера).

Менеджер будет подключаться к сделкам только если этого потребует ситуация. Например, на финишной прямой, или если клиент в письме просит ему перезвонить. В таком случае ставим задачу на менеджера.

Таким образом, наш AI-ассистент будет участвовать на всех этапах воронки.

Стек: NestJS, NextJS, ShadCN UI, PostgreSQL.
Инструменты разработки: Claude Code как основной инструмент написания кода.

• Декомпозированная документация для AI (отдельные md-файлы на каждый модуль)
• Система «агентов» с специализацией (backend, database, интеграции)
• Итеративная разработка в рамках одного контекста на задачу

• Время обработки одного обращения сократилось в несколько раз.
• Менеджеры работают в одном интерфейсе вместо пяти.
• AI-подсказки снижают когнитивную нагрузку при большом потоке.
• Система запущена и используется в production.