AI-инженер · LLM-интеграции и автоматизация · Москва, удалённо

ИИ, который работает в бою, а не на демо.

Три года единственный инженер в компании с отделом продаж на 10 человек и 2 000 лидов в месяц. Четыре системы ниже я спроектировал, собрал и держу в эксплуатации один.

0проектов в параллели за месяц
0коммитов за сентябрь 2026
0ночных конвейеров без платной платформы
0встреч в месяц с руководителями и подрядчиками
0подрядчиков и сервисов на мне
Кейс 01 · ИИ-контроль качества продаж

Каждая встреча менеджера разобрана моделью. 300 в месяц. 26 ₽ за встречу.

Руководитель продаж мог послушать единицы из 300 Zoom-встреч. Внешний подрядчик стоил дорого и давал оценки без доказательств.

Zoomзапись по ссылке
→
Deepgramдиаризация, темп, паузы
→
Обезличиваниеимена → токены
→
Claudeчек-лист 15 элементов, цитаты
→
Таймингцитата → м:сс
→
Дашбордлента рисков для РОПа
300встреч в месяц покрыто разбором вместо выборочных
≈26 ₽один разбор на Claude Sonnet, стоимость пишется из usage API
22/30совпадение лучшей модели с ручной оценкой на эталонах

Доказательства, не мнения

На каждый из 15 элементов модель отвечает «спрошено / присутствует», объясняет почему и приводит цитату. Код находит цитату в расшифровке и ставит тайминг.

Выбор модели по цифрам

Четыре модели на одних эталонах против человека. Дешёвая на поток, дорогая на спорные. Весь бюджет 7 800 ₽ в месяц при согласованных 10 000.

Как устроено внутри
  • Речевые метрики из диаризации: доля речи менеджера (норма 45–60 %), длина монологов, темп, паузы, вопросов в минуту.
  • Формула балла: цель встречи 30 + элементы 30 + этапы 25 + речь 15; красная зона перекрывает всё. Вкладка каждого менеджера с его личным скриптом.
  • Обезличивание перед отправкой модели с обратной подстановкой в ответе. Содержание встреч не попадает в логи и git.
  • Раннер GitHub Actions, четыре сценария: пакет по листу, одна запись, диаризация, пересчёт. Смена провайдера моделей за день, когда прежний ограничил аккаунт.
PythonDeepgram nova-3Claude Sonnet / OpusOpenAI-совместимый APIGitHub ActionsGoogle Sheets APICloudflare Pagesnatasha
Кейс 02 · ИИ-ассистент продаж в чате сайта

Чат, который сам квалифицирует лида и ведёт переписку в CRM в обе стороны.

Лиды с сайта падали в «Неразобранное» без источника, менеджеры отвечали с задержкой, ночью не отвечал никто.

Виджетодин сниппет, любой сайт
→
Бот-квалификаторкоманда, оборот, роль, ниша
→
Дедуп по телефонуактивная сделка есть → не плодим
→
amoCRMсделка с источником и UTM
→
Менеджеротвечает из CRM, клиент видит в чате
100 %лидов из чата попадают в CRM с источником и UTM, минуя «Неразобранное»
0нарушений правил в стресс-тесте на 50 диалогов
0 ₽за хостинг и модель в базовом режиме: Cloudflare + Workers AI

Неотличим от менеджера

Персона и примеры из реального корпуса переписки, дебаунс, «печатает…», тайминги как у человека. Защита от инъекций и провокаций: два подряд и бот замолкает.

Критики на агентах

Живые диалоги разбирают шесть ролей (судья правил, уход клиента, голос, сверка с CRM, парсер) и скептик, который отбросил 4 из 14 находок как ложные.

Как устроено внутри
  • Cloudflare Pages Functions + D1, деплой из GitHub Actions, двусторонняя интеграция через API чатов amoCRM (amojo) с подписью запросов.
  • Диалог как конечный автомат: приветствие → касания → квалификация → передача. Ночная ветка, лесенка цены, четыре разных захода за номером.
  • Нецелевых (команда меньше 5 или оборот ниже порога) бот мягко отсеивает и закрывает сделку автоматически.
  • Статистика: воронка по диалогам, медианы ответа по менеджерам, источники с раскрытием до страницы и переписки.
  • Ловушка, которую поймал: автоназначение ответственного в CRM система считала перехватом человеком и глушила бота. Закрыто списком служебных пользователей и окном 60 секунд.
  • Дочитали досюда? Значит, вы из тех, кто изучает, а не листает. Для вас тут кое-что есть
Node.jsCloudflare Pages + D1amoCRM APIamojoWorkers AI / ClaudeClaude Agent SDKSQL
Кейс 03 · Центр управления компанией

Один экран у собственника вместо десятка таблиц. Подрядчики просили 150 000 ₽ в месяц.

Цифры жили в Google-таблицах, CRM, АТС и Метрике. Собственник хотел план и факт в одном месте и ответы на вопросы без аналитика.

ИсточникиCRM · АТС · Метрика · таблицы
→
Ночной сборщикWorkers, крон
→
D1 + KVвитрина данных
→
Экраныворонки, срезы, звонки
→
Чат с ИИвопросы по цифрам, генерация экранов
150 000 ₽в месяц: оценка аналога подрядчиками. Сделано внутри
4 шагадосье клиента перед встречей собирает модель с веб-поиском по событию в CRM
0pull request: коммит в master, автопроверка API и страниц после выкладки

Для руководителей

Воронки план/факт с прогнозом на месяц, конверсии между ступенями, срезы по источникам, тегам и UTM, звонки по менеджерам первой линии.

Для команды

Права по разделам и ролям, вход через Telegram, генератор ссылок для блогеров, карта воронок, дашборд проектов и утренний бриф в Telegram.

Как устроено внутри
  • Cloudflare Pages + Workers + D1 + KV. Сборщик ночью тянет CRM, звонки АТС, Яндекс Метрику и таблицы; страницы читают API.
  • Подготовка диагноста к встрече: по переходу сделки на этап «встреча подтверждена» модель собирает досье в четыре шага. После пилота стоимость 335 ₽ за подготовку снижена базой знаний «было → стало».
  • Разбор встречи после: лояльность клиента, ключ к следующему контакту, контекст для бота пингов.
Node.jsCloudflare Workers / Pages / D1 / KVamoCRM APIЯндекс Метрика APIClaude Sonnet + web searchTelegram Login
Кейс 04 · Автоматизация CRM без платной платформы

Вся автоматизация переехала с n8n на GitHub Actions. Робот впервые получил право писать в CRM.

Компания платила за n8n, сценарии ломались молча, править их мог один человек. Нужно было убрать платформу, не потеряв ни одного отчёта.

Вебхук CRMперенос сделки, новый лид
→
GitHub Actions10 ночных конвейеров на Python
→
Правила + защитылимиты, исключения, сухой прогон
→
amoCRMзадача, закрытие, откат
→
Telegramотчёт, кнопка «откатить»
0 ₽за платформу автоматизации вместо подписки n8n
1 386групп дублей объединено, около 2 400 контактов, 0 ошибок
1 621лид восстановлен после инцидента с разметкой источников

Автозакрытие с тормозами

27 дней без движения → задача ответственному, 30 дней → закрытие с причиной. Лимит на запуск, список исключений, тег «не автозакрывать», сухой прогон при ручном старте.

Сторож за один день

Вебхук ловит перенос сделки в чужую воронку, пишет в Telegram, откат по кнопке. Пять инцидентов за месяц закрыты в день обнаружения.

Как устроено внутри
  • Конвейеры: сделки и контакты, звонки АТС, телефония по отделам, события по менеджерам, активность базы, транскрибация Zoom. 21 workflow и 27 скриптов в одном репозитории, отчёты и ошибки в Telegram.
  • Прокладка между чат-ботом и CRM решает, создавать ли сделку, по правилам воронок и поиску по последним 10 цифрам телефона.
  • Резервный Telegram-бот за день, когда внешняя платформа чат-ботов легла: тексты, дожимы, сделка в CRM, переписка в обе стороны.
  • Секреты в Doppler, хостинг Cloudflare и Timeweb App Platform.
PythonGitHub ActionsamoCRM API + webhooksGoogle Sheets APITelegram Bot APICloudflare WorkersDopplerTimeweb
Как работаю

От разговора с бизнесом до боевой эксплуатации. Один.

Сначала процесс, потом код

Шесть лет руководил отделами продаж. Решение начинается с интервью с заказчиком и заканчивается экраном, которым реально пользуется менеджер.

Claude Code и агентные конвейеры

Работаю через агентов, поэтому один закрываю объём небольшой команды: 177 коммитов и 12 проектов в параллели за месяц.

Цифры и защиты

Стоимость каждого запроса в отчёте, сверка с человеком на эталонах, сухие прогоны, лимиты и откат по кнопке до того, как робот трогает данные.

2018–2019Менеджер по продажам
2019–2023Руководитель отдела продаж, команды до 15 человек
2023–2024Project Manager: запуски, метрики, подрядчики
2024–сейчасAI-инженер, всё техническое направление компании

Покажу системы вживую.

20 минут созвона: открою ассистента, центр метрик и конвейер контроля качества. Ищу роль AI-инженера от 250 000 ₽, удалённо или гибрид в Москве. Готов к проектам.

Telegram: @kaganovichnt · https://t.me/kaganovichnt · Страница: https://cases-cc2.pages.dev/