Бисмельдинов Максат
AI-автоматизатор · No-code
Low-code Developer
Перевожу ручные бизнес-процессы в автоматизированные AI-решения, которые работают в продакшне без участия человека. Полный цикл: анализ процесса, архитектура, разработка, запуск, документация.
3+ года - коммерческого опыта в автоматизации и no-code разработке
15-20 мин -> 1-2 мин - обработка лида после внедрения AI-агента
-40 мин / день - ручной работы убирает один AI-дайджест для команды
15-20 мин -> 1-2 мин - обработка лида после внедрения AI-агента
-40 мин / день - ручной работы убирает один AI-дайджест для команды
Задача. Менеджеры вручную разбирали каждую входящую заявку: читали, оценивали качество лида, заполняли карточку в CRM. На один лид уходило 15-20 минут, заявки копились в очереди, тёплые лиды остывали.
Решение. AI-агент на n8n перехватывает заявку через webhook, Claude извлекает ключевые данные, квалифицирует лида и формирует карточку в Битрикс24 с назначением ответственного менеджера. Менеджер получает уведомление только по лидам, готовым к работе.
Результат. Время обработки лида сократилось с 15-20 минут до 1-2 минут. Агент работает 24/7, менеджеры занимаются продажами, а не разбором заявок.
Решение. AI-агент на n8n перехватывает заявку через webhook, Claude извлекает ключевые данные, квалифицирует лида и формирует карточку в Битрикс24 с назначением ответственного менеджера. Менеджер получает уведомление только по лидам, готовым к работе.
Результат. Время обработки лида сократилось с 15-20 минут до 1-2 минут. Агент работает 24/7, менеджеры занимаются продажами, а не разбором заявок.
AI-агент обработки лидов
n8n · Claude API · Битрикс24 · Webhooks
AI-агент обработки лидов
n8n · Claude API · Битрикс24 · Webhooks
Задача. Менеджеры вручную разбирали каждую входящую заявку: читали, оценивали качество лида, заполняли карточку в CRM. На один лид уходило 15-20 минут, заявки копились в очереди, тёплые лиды остывали.
Решение. AI-агент на n8n перехватывает заявку через webhook, Claude извлекает ключевые данные, квалифицирует лида и формирует карточку в Битрикс24 с назначением ответственного менеджера. Менеджер получает уведомление только по лидам, готовым к работе.
Результат. Время обработки лида сократилось с 15-20 минут до 1-2 минут. Агент работает 24/7, менеджеры занимаются продажами, а не разбором заявок.
Решение. AI-агент на n8n перехватывает заявку через webhook, Claude извлекает ключевые данные, квалифицирует лида и формирует карточку в Битрикс24 с назначением ответственного менеджера. Менеджер получает уведомление только по лидам, готовым к работе.
Результат. Время обработки лида сократилось с 15-20 минут до 1-2 минут. Агент работает 24/7, менеджеры занимаются продажами, а не разбором заявок.
Задачи из CRM - в Telegram
Битрикс24 API · Telegram Bot API · n8n / Make
Задача. Менеджеры швейного производства ставили задачи в Битрикс24, но швеи в цехе не работают в CRM. Задачи доходили до исполнителей через устные передачи и распечатки, путь занимал до 2 часов.
Решение. Telegram-бот с персональными задачами: каждая задача из Битрикс24 автоматически уходит нужной швее в личный чат, статусы выполнения возвращаются в CRM. Сотрудники работают в привычном мессенджере, без обучения новой системе.
Результат. Путь задачи от менеджера до цеха сократился с 2 часов до 10 минут. Менеджеры видят прогресс в реальном времени без звонков в цех.
Решение. Telegram-бот с персональными задачами: каждая задача из Битрикс24 автоматически уходит нужной швее в личный чат, статусы выполнения возвращаются в CRM. Сотрудники работают в привычном мессенджере, без обучения новой системе.
Результат. Путь задачи от менеджера до цеха сократился с 2 часов до 10 минут. Менеджеры видят прогресс в реальном времени без звонков в цех.
Задача. Клиенту нужен учёт партнёрской программы: кто кого привёл, начисления по уровням, личный кабинет для каждого партнёра. Вручную в таблицах это не масштабируется и порождает ошибки в выплатах.
Решение. Make.com обрабатывает заявки с форм на сайтах и привязывает их к партнёрам по реферальной ссылке, Airtable ведёт учёт и считает начисления до 5 уровней вглубь. Партнёры видят своих рефералов, заработок и историю транзакций в личном кабинете через Telegram Mini App с авторизацией.
Результат. В продакшне 100+ активных партнёров. Прозрачные начисления без ручного пересчёта и споров по выплатам.
Решение. Make.com обрабатывает заявки с форм на сайтах и привязывает их к партнёрам по реферальной ссылке, Airtable ведёт учёт и считает начисления до 5 уровней вглубь. Партнёры видят своих рефералов, заработок и историю транзакций в личном кабинете через Telegram Mini App с авторизацией.
Результат. В продакшне 100+ активных партнёров. Прозрачные начисления без ручного пересчёта и споров по выплатам.
Реферальная система с кабинетами партнёров
Make.com · Airtable · Telegram Mini App
Реферальная система с кабинетами партнёров
Make.com · Airtable · Telegram Mini App
Задача. Клиенту нужен учёт партнёрской программы: кто кого привёл, начисления по уровням, личный кабинет для каждого партнёра. Вручную в таблицах это не масштабируется и порождает ошибки в выплатах.
Решение. Make.com обрабатывает заявки с форм на сайтах и привязывает их к партнёрам по реферальной ссылке, Airtable ведёт учёт и считает начисления до 5 уровней вглубь. Партнёры видят своих рефералов, заработок и историю транзакций в личном кабинете через Telegram Mini App с авторизацией.
Результат. В продакшне 100+ активных партнёров. Прозрачные начисления без ручного пересчёта и споров по выплатам.
Решение. Make.com обрабатывает заявки с форм на сайтах и привязывает их к партнёрам по реферальной ссылке, Airtable ведёт учёт и считает начисления до 5 уровней вглубь. Партнёры видят своих рефералов, заработок и историю транзакций в личном кабинете через Telegram Mini App с авторизацией.
Результат. В продакшне 100+ активных партнёров. Прозрачные начисления без ручного пересчёта и споров по выплатам.
RAG-ассистент по базе знаний компании
Supabase · pgvector · Claude API · Embeddings
Задача. Знания компании разбросаны по документам: регламенты, FAQ, описания услуг. Поиск ответа - ручной перебор файлов, новые сотрудники постоянно отвлекают коллег однотипными вопросами.
Решение. RAG-пайплайн: документы разбиваются на чанки, векторизуются через embeddings и складываются в Supabase pgvector. Ассистент ищет по смыслу, а не по словам, с настройкой порога релевантности, и отвечает строго на основе найденных фрагментов. Если информации в базе нет - честно говорит об этом, а не выдумывает.
Результат. Ответ за секунды вместо ручного поиска по документам. База знаний компании стала рабочим инструментом, а не архивом.
Решение. RAG-пайплайн: документы разбиваются на чанки, векторизуются через embeddings и складываются в Supabase pgvector. Ассистент ищет по смыслу, а не по словам, с настройкой порога релевантности, и отвечает строго на основе найденных фрагментов. Если информации в базе нет - честно говорит об этом, а не выдумывает.
Результат. Ответ за секунды вместо ручного поиска по документам. База знаний компании стала рабочим инструментом, а не архивом.
Задача. Каждое утро сотрудник вручную собирал данные из таблиц и составлял сводку для команды: 30-40 минут рутинной работы ежедневно, с риском пропустить важное отклонение в цифрах.
Решение. n8n по расписанию собирает данные из Google Sheets, Claude формирует читаемый отчёт, подсвечивает аномалии и отправляет готовый дайджест в Telegram до начала рабочего дня.
Результат. Минус 30-40 минут ручной работы ежедневно, около 13 часов в месяц. Аномалии в данных подсвечиваются автоматически, а не замечаются постфактум.
Решение. n8n по расписанию собирает данные из Google Sheets, Claude формирует читаемый отчёт, подсвечивает аномалии и отправляет готовый дайджест в Telegram до начала рабочего дня.
Результат. Минус 30-40 минут ручной работы ежедневно, около 13 часов в месяц. Аномалии в данных подсвечиваются автоматически, а не замечаются постфактум.
Ежедневный AI-дайджест для команды
n8n · Claude API · Google Sheets · Telegram
Ежедневный AI-дайджест для команды
n8n · Claude API · Google Sheets · Telegram
Задача. Каждое утро сотрудник вручную собирал данные из таблиц и составлял сводку для команды: 30-40 минут рутинной работы ежедневно, с риском пропустить важное отклонение в цифрах.
Решение. n8n по расписанию собирает данные из Google Sheets, Claude формирует читаемый отчёт, подсвечивает аномалии и отправляет готовый дайджест в Telegram до начала рабочего дня.
Результат. Минус 30-40 минут ручной работы ежедневно, около 13 часов в месяц. Аномалии в данных подсвечиваются автоматически, а не замечаются постфактум.
Решение. n8n по расписанию собирает данные из Google Sheets, Claude формирует читаемый отчёт, подсвечивает аномалии и отправляет готовый дайджест в Telegram до начала рабочего дня.
Результат. Минус 30-40 минут ручной работы ежедневно, около 13 часов в месяц. Аномалии в данных подсвечиваются автоматически, а не замечаются постфактум.
СТЕК
- Автоматизация:n8n, Make.com
- AI / LLM:Claude API, OpenAI API, RAG, prompt engineering, AI-агенты
- Данные:Supabase, PostgreSQL + pgvector, Airtable
- Интеграции:REST API, Webhooks, JSON, OAuth, Telegram Bot API, Telegram Mini App, Битрикс24 API
- Разработка:Claude Code, Cursor, FlutterFlow, WordPress, Tilda, JavaScript
Обо мне
3+ года в автоматизации и no-code разработке. Работал единственным разработчиком в двух компаниях и на фрилансе: привык вести проект полностью сам, от разговора с заказчиком до продакшна и документации.
Реализовал проекты в логистике, недвижимости, beauty-сфере, производстве и AI-ассистентах.
Ищу позицию на стыке автоматизации и AI: AI Automation Specialist, n8n Developer, интеграции LLM в бизнес-процессы.
Формат: удалённо, полная занятость или проекты.
Резюме на hh Реализовал проекты в логистике, недвижимости, beauty-сфере, производстве и AI-ассистентах.
Ищу позицию на стыке автоматизации и AI: AI Automation Specialist, n8n Developer, интеграции LLM в бизнес-процессы.
Формат: удалённо, полная занятость или проекты.
Контакты
Обсудим задачу?
Павлодар, Казахстан · Удалённая работа · Часовой пояс GMT+5
