Один день, пять проектов, AI-агенты крутятся пока я сплю

Phuket Orange Car: когда бот становится продавцом

Партнёр Никита держит на Пхукете сервис Orange Car — парк из 63 машин, от эконома до минивэнов. Раньше проблема была очевидной: когда падает лид в мессенджер, нужно человек, который сидит там и отвечает. Никита сам часто отвечал на заявки, подбирал машину из каталога, согласовывал даты и доставку. Это рутина, которая масштабируется ровно до одного человека.

Теперь у нас есть брендированный Telegram-аккаунт. Лиды со всего острова падают в бот. Сценарий простой: клиент пишет, что нужна машина на такие-то даты и такой-то класс. AI ведёт диалог от начала до конца. Подбирает из каталога (синкается каждые 15 минут из Google-таблицы), согласовывает даты, доставку, берёт невозвратный аванс 1000 рублей через свой платёжный шлюз по российскому СБП. И сразу кидает готовую бронь в чат Никите. Ему остаётся физически привезти машину и получить остаток.

Возвраты берёт на себя Никита, мы получаем 1000 всегда. Это не много по абсолютным цифрам, но для каждой заявки — гарантированный доход. И главное, это полностью автоматиков. Бот не устаёт, не требует морального стимула, не берёт выходные. Пока этот бот ловил первую реальную заявку, я занимался пятью другими вещами.

Клиентка косметолог: 11 багов за день, агент-маркетолог как бонус

У клиентки SMM-щицы накопилось 11 багов в контент-боте, которого мы им поставили неделю назад. Её работа была в рутине — находить баги, писать мне в личку, ждать ответа. Я разнёс эти 11 багов по пять групп. К обеду все залатаны.

Но главное не в багах. Главное в том, что я поднял для них отдельного агента-маркетолога. Каждый понедельник он читает аналитику их каналов за семь дней, сравнивает с предыдущей неделей, вычисляет тренды и кидает в рабочий чат несколько идей контента на неделю. Это не автоматический постинг, это стратегия. Автор-человек (косметолог) остаётся автором, но теперь у неё есть помощник, который говорит: «Вот эти три идеи получали 40% выше engagement на вашем канале». Первый реальный запуск планируется на понедельник.

Локальный Whisper на Mac: диктовки без интернета и токенов

Утром добавил на Mac локальную транскрипцию через whisper.cpp. До этого все мои диктовки летели через OpenAI. Это значит, что нужен интернет и платные токены для каждых 30 секунд аудио.

Теперь на Apple Silicon это работает локально. Тридцать секунд аудио переводятся за 17 секунд. Это не рекордные цифры, но главное — никакого интернета, никаких токенов, никаких задержек на сетевой зоне. Можно работать в метро, в полёте, в горах. Мелочь, но приятная. Это то, что раньше требовало подписки и интернета, теперь работает прямо в девайсе.

Audit портфеля вилл: как 73% Content Score превращается в задачи

К полудню прошёлся по всему портфелю вилл в Booking Extranet. Все 15 активных объектов. Средний Content Score — 73%. Это не плохо, но есть пространство для роста.

Лучшие уже лезут в 94% (Kesari, Brown Sugar). Худшие топят на 38% (D Archa, там архитектурная дыра: три отдельных объявления вместо одного отеля с комнатами, одна комната вообще нигде не зарегистрирована). Я составил две задачи. Первая — для того, кто может заполнить текст прямо в Extranet (количество сигнальных фраз, описание удобств, правила дома). Вторая — для управляющей компании, там нужны фото-сессии, замеры, юридические формальности. Разделил чётко, кто за что отвечает.

Это похоже на простый audit, но на самом деле это распределение ответственности. Когда ты видишь 38% на одном объекте и 94% на другом, вопрос не в том, что сделать, а в том, кто это должен сделать. Распределение ответственности часто важнее, чем сама работа.

Боты ловят друг друга в логах: когда архитектура расскажет о себе сама

Вечером заметил странное поведение. Один из моих Telegram-аккаунтов обслуживался сразу двумя процессами: старым виллы-ботом и новым Orange Car ботом. Клиент писал про машины на Пхукете, виллы-бот перехватывал и отвечал «Что интересует по виллам?». Клиент в растерянности: зачем я про машины спрашиваю, если мне про виллы отвечают?

Это был баг архитектуры, не коде. Один аккаунт, два процесса, каждый думает что это его территория. Чинил просто: один аккаунт, один процесс. Но интересное в том, как я это заметил. Не потому, что тестировал. А потому, что лог-файл показал странные паттерны: одна и та же заявка обрабатывается дважды, с разным выводом. Архитектура расказала о своей ошибке сама, через данные.

Ещё один audit: цены не должны разгоняться выше потолка

У бота, который автоматически меняет цены на виллы, обнаружил баг. Не уважал верхний лимит. Разгонял одну виллу с 1.7 миллиона до 2.9 миллиона за три дня без потолка. Это не трагедия (никто не купил по той цене), но это баг поведения.

Плюс panic-детектор создавал ложные срабатывания. Видел цену 2.9 и думал: «Что-то не то!» — звал на помощь. Но на самом деле это была уже решённая проблема. Бот не проверял, откатаны ли уже хайки. Починил оба. Теперь бот не паникует из-за уже решённых проблем, и цены не вылетают выше потолка.

Масштаб дня: когда один день = неделя четырёх человек

Пять проектов за один день. Виллы, Orange Car, клиентская клиника, инфраструктура Mac, анализ инвесторов. Пятнадцать лет назад это была бы работа команды из четырёх человек минимум.

Раньше нужен был бы отдельный человек на Orange Car (продажи + логистика), отдельный на контент-боте для косметолога (тех.поддержка + фичи), отдельный на вилл-audit (операции + Booking), отдельный на инфру (системный администратор). И каждый работал бы последовательно: один проблем решил, второй начал. А сейчас это один человек, и всё параллельно.