Данные живут в разных системах
Один и тот же факт хранится в нескольких местах — и везде в разной версии. Решения принимаются по устаревшим данным, а сверка съедает время команды.
Вы — о главном.
Остальное —
само собой.
Находим узкие места, связываем инструменты и передаём повторяющиеся операции автоматизации и AI-агентам. От одного проверяемого сценария до системы, которой пользуется команда.
01 / ВХОДЗадача
Измеримая проблема процесса и критерии результата
02 / СБОРКАСистема
Инструменты, интеграции, агенты и проверки
03 / ВЫХОДРезультат
Рабочий процесс, которым пользуется команда
01 / ЧТО РЕШАЕМСтоимость ручной работы
Когда процесс вырос,
а работа всё ещё ручная.
Отчёты собираются руками
Регулярная сводка — это ручные выгрузки и сборка. Пока отчёт готов, цифры в нём уже устарели, а ошибка при переносе стоит доверия к данным.
Сотрудники повторяют одни действия
Сильные специалисты тратят часы на операции по одному и тому же алгоритму. Растут очередь задач, усталость и цена каждой ошибки.
Прототипы не доходят до использования
Пилот показали на демо — и оставили. Без владельца, доступов и проверок он не становится частью процесса, а инвестиция остаётся презентацией.
02 / ЧТО ДЕЛАЕМКаждая работа — с конкретным результатом
Разбираем проблему.
Собираем решение.
Доводим до работы.
Аудит и дизайн процесса
Разбираем текущие шаги и узкие места, выбираем точку входа, где эффект проверяется быстрее всего.
НА ВЫХОДЕКарта процесса и гипотеза пилота
Обсудить AI-агенты и рабочие ассистенты
Задачи, роли, инструменты, проверки и права доступа. Агент работает в контуре ваших систем, а не в вакууме.
НА ВЫХОДЕРаботающий агент на выбранном процессе
Обсудить Разработка и интеграции
Сервисы, API, бэкенд и интерфейсы, связанные с вашим текущим стеком, а не построенные поверх него.
НА ВЫХОДЕСистема, связанная с существующим стеком
Обсудить AI adoption для команд
Реальные рабочие сценарии сотрудников, практикум и методики проверки результата.
НА ВЫХОДЕПовторяемый подход сотрудников
Обсудить 03 / СИСТЕМА, А НЕ ЧАТНажмите на блок схемы
Модель отвечает.
Система выполняет работу.
Харнесс — обвязка вокруг языковой модели: доступы, маршрутизация задач, инструкции, память и контекст, действия и контроль. Поэтому качество рабочего процесса зависит не только от названия LLM.
Ваши цели и критерии
Фиксируем, какой результат нужен бизнесу и по каким критериям его принимать. Без этого шага автоматизировать пока нечего.
Подключаем совместимые облачные и локальные модели, подбираем их под задачи и ограничения. Совместимость каждой модели проверяем на ваших примерах — универсальной «любой модели» не обещаем.
04 / ВАШИ ПОМОЩНИКИ
У каждого своё главное.
А рутины хватает всем.
Создадим и настроим ИИ-помощников под ваши задачи. Можем обслуживать всё сами или передать готовую систему вам — на согласованных условиях.
05 / КАК РАБОТАЕМ
Небольшой пилот
вместо большой
презентации.
- 01
Разбор
Задача, ограничения, данные, пользователь и критерии результата.
- 02
Рамки пилота
Объём, стоимость и измеримые критерии согласуются до старта.
- 03
Сборка и проверка
Тестирование на реальных примерах, разбор ошибок и исключений.
- 04
Передача и развитие
Документация, управление доступами, сопровождение по договорённости.
Сроки зависят от интеграций и контура вашей компании — универсальных «за день» не обещаем.
06 / ПРАКТИКАПроекты студии и опыт основателей
Не только прототипы.
Работающие решения.
Здесь — проекты студии и профессиональная практика основателей. Названия компаний обозначают место работы над задачей в найме и не представлены как клиентские контракты студии.
AI / КЛИЕНТСКИЕ ОТЗЫВЫ · ОПЫТ ОСНОВАТЕЛЕЙ
ОтзывыВыводы
Разбор клиентских отзывов
Агент берёт на себя разметку и сборку результата. Вместо статичного отчёта — возможность задавать вопросы по отзывам.
Что изменилось
Из пакета отзывов готовится структурированный разбор: темы, повторяющиеся проблемы и выводы для команды. Качество проверяется по исходным отзывам. Это пример профессиональной практики; эффект нового проекта оцениваем отдельно.
AI ADOPTION / ДИЗАЙН · ПРОЕКТ СТУДИИ
ПриложениеPenpot
Перенос интерфейса приложения в Penpot
Дизайн-системы не было, макеты разошлись с тем, что видят пользователи. Агент собрал из работающего приложения цвета, шрифты, компоненты и экраны, дизайнер проверил и доработал результат.
Что изменилось
Перенос занял заметно меньше времени, чем ручная перерисовка экранов. Появилась дизайн-система, макеты совпадают с продом, а команда сама повторяет этот подход для новых экранов.
Системы сортировочных центров
Управление операциями сети логистических объектов: микросервисы, интеграции и работа под нагрузкой.
Операционный контурмикросервисы и интеграции
Перенос критичного сервиса
Поэтапный перенос сервиса и переключение трафика через адаптер, без окна простоя.
Поэтапная миграцияадаптер и управляемое переключение трафика
Диагностика типовых обращений
Диагностика оборудования, интеграции с CRM и биллингом, распределение задач и метрики для руководителей.
Типовые заявкизакрываются без участия оператора
Результат нового проекта определяем после разбора задачи.
07 / КОМАНДА
Продукт
и инженерия —
вместе.
Продукт отвечает за то, чтобы решать нужную проблему. Инженерия — за то, чтобы решение работало.
Михаил Скринник
Продукт, AI adoption, операционные системы и интеграции. Опыт продуктовой работы в e-commerce, логистике и сервисах.
Разбор процессов, постановка задач агентам, методики проверок и обучение команд на реальных задачах.
Ярослав Шлеенков
Архитектура, бэкенд, интеграции и инженерные системы. Опыт высоконагруженных систем в логистике и телекоме.
Системы под нагрузкой, интеграции со стеком заказчика и инженерная надёжность внедрения.
08 / ВОПРОСЫ
Частые вопросы.
Чем это отличается от обычной автоматизации?
Классическая автоматизация исполняет жёсткий сценарий. Агентная система дополнительно работает с неструктурированными данными и принимает решения в рамках заданных правил. При этом рамки, проверки и доступы проектируются так же строго, как в любой инженерной системе.
Обязательно ли использовать внешнюю LLM?
Нет. В зависимости от политики безопасности используем облачные или локальные модели. Выбор зависит от задачи, архитектуры и бюджета — подбираем совместимые варианты и проверяем их на ваших примерах до внедрения.
Кто управляет доступами?
Доступы выдаются по правилам вашей компании и остаются под вашим контролем. Система получает только те инструменты и данные, которые нужны для согласованного сценария, а чувствительные действия требуют подтверждения человека.
С чего начать, если задача размыта?
С разбора одного процесса: что происходит сейчас, где теряется время и что считать хорошим результатом. Иногда честный итог аудита — что нужна простая интеграция или изменение процесса, а не AI.
Кому принадлежит результат разработки?
Права на результат и условия его использования фиксируются в договоре до старта работ. Условия зависят от архитектуры решения и договорённостей сторон — обсуждаем это открыто на этапе рамок пилота.
09 / НАЧНЁМ С РАЗГОВОРАКакая работа
Какая работа
пока держится
на людях?
Опишите один процесс и что считаете хорошим результатом. Разберём, нужен ли здесь агент, интеграция или более простое решение.
Тема обращенияОткроется Telegram Михаила — @mskrinnik. Форма ничего не отправляет на сервер: скопируйте сообщение кнопкой выше и вставьте его в переписку.