AI-ассистент и система управления задачами

Система предназначена для повышения эффективности рабочих процессов в организации (холдинге, команде) путем упрощения назначения текущих задач подчиненным и автоматического отслеживания их исполнения с дополнительными инструментами.

Основные возможности системы

Задачи и команда

• Таблица задач с фильтрами (отдел, исполнитель, проект, статусы жизненного цикла вплоть до утверждения и доработки).
• Роли: исполнитель, руководитель отдела, руководитель организации, служебные и автоматизированные учётные записи.
• Аудит событий по задачам, напоминания по дедлайнам, дайджесты ответственным.

Организационная структура

• Несколько организаций (холдинг), подразделения, привязка сотрудников и проектов к организации.
• Админ-панель: пользователи, холдинг (организации), отделы, общие настройки, RAG, LLM, журнал обращений к модели, переключение модулей UI.

ИИ и коммуникации

• Чат с LLM для руководства (контекст роли, опционально RAG и веб-поиск по правам).
• Режим «Совещание»: запись/разбор речи, черновик анализа стенограммы.
• «AI Фокус»: аналитика по портфелю задач и рекомендации (без автоматического изменения БД — только подсказки).

Проекты

• Проекты внутри организации: руководитель проекта, участники, чат, файлы на диске, задачи с привязкой к проекту и согласованными правилами доступа.

Надёжность и контроль

• Плановые отчёты администратору в веб-чат и Telegram: просроченные и задачи с дедлайном в ближайшем окне; при отсутствии совпадений — короткий рапорт о выполненной проверке. Интервал задаётся в часах в «Общих настройках».

Расширяемость

• REST API с документацией OpenAPI (/docs).
• Отдельные маршруты для агента автоматизации (забор задач, сдача результата, чтение контекста проектов и системных сообщений — по документации проекта).

Технологии

Преимущества для заказчика / пользователей

1. Единая точка входа — задачи, проекты, чат с ИИ и корпоративная база знаний (RAG) в одном веб-интерфейсе.
2. Гибкая модель доступа — организации, отделы, проекты, роли; модули можно отключать централизованно (например, RAG или проекты).
3. Прозрачность сроков — автоматические отчёты руководству без ручного обхода таблиц.
4. Не привязан к одному облачному LLM — провайдер и модели настраиваются; возможна работа через OpenRouter или локальный OpenAI-совместимый endpoint.
5. Готовность к автоматизации — API под сценарии «цифрового сотрудника» (выполнение поручений с возвратом результата в систему).
6. Развёртывание без лишней сложности — SQLite и один процесс приложения подходят для пилота и тестовой эксплуатации; при росте нагрузки модель данных переносима на PostgreSQL.

Планы по развитию (ориентиры)

• Углубление интеграций (календарь, внешние трекеры задач, единый SSO).
• Расширение RAG: форматы, качество ранжирования, административные отчёты по использованию.
• Мобильная веб-адаптация и уведомления (push/WebApp).
• Нагрузочное тестирование и промышленная конфигурация (БД, балансировка, резервное копирование).
• Развитие сценариев ИИ (шаблоны промптов по ролям, безопасное выполнение действий по явному подтверждению).

Конкретный приоритетный бэклог определяется по итогам тестовой эксплуатации.

Текущий статус

Этап: тестовая эксплуатация (пилот).

Система собрана как работающий продукт MVP+: основные пользовательские сценарии (задачи, чат, админка, проекты, отчёты, RAG, голосовой ввод) реализованы и проходят проверку в реальных условиях ограниченной группы пользователей. Параллельно ведётся дальнейшее развитие: доработка правил доступа, стабильности планировщика и LLM-цепочек, документации и API для внешних агентов.

Не заявляется как завершённый коммерческий релиз с формальной сертификацией; при переносе в промышленную среду потребуется отдельный цикл hardening, мониторинга и согласования ИБ.