Евгений Ткаченко

Клиенты пишут в салон в любое время суток, а администратор физически не может отвечать ночью и в нерабочие часы.

RAG-бот на n8n отвечает на вопросы по базе услуг и цен, сам предлагает время и записывает через Google Calendar, заявка сразу падает в Bitrix24.

Клиент может записаться в два часа ночи без участия администратора, сделка в CRM создаётся автоматически.

Нужно было проверить, переносится ли архитектура Luna на другую нишу и другую CRM без пересборки с нуля.

Тот же RAG-движок адаптирован под фитнес-клуб - база абонементов и тренеров, запись на индивидуальные тренировки, интеграция с amoCRM вместо Bitrix24.

Полный цикл диалог, запись в календарь, сделка в amoCRM, уведомление админу подтверждён живым прогоном.

Вручную каждый день пересматривать десятки вакансий на hh.ru и Хабр Карьере под конкретный стек - трата времени.

Python-скрипт парсит вакансии, Claude оценивает совпадение по стеку и формирует топ-15, бот присылает подборку в Telegram каждое утро в 9:00 по расписанию.

Подборка приходит автоматически, без ручного мониторинга площадок.

Задачи руководителя разбросаны по переписке и голосовым сообщениям, ничего не структурировано.

Telegram-бот принимает текст и голос, классифицирует задачу через Gemini и создаёт карточку в Notion, утром присылает сводку по горящему.

Голосовая заметка превращается в структурированную карточку без ручного заполнения полей.

Заявка из мессенджера потенциального клиента нигде не фиксируется как сделка, менеджер узнаёт о ней постфактум.

Событие-триггер через HTTP-запрос к REST API создаёт сделку напрямую в Bitrix24 или amoCRM с нужными полями.

Сделка появляется в CRM в момент заявки, без промежуточного шага "кто-то вручную перенёс".