Перейти к содержимому
NIKITA
DIGITAL SYSTEMS

Проекты

Работы и демонстрационные системы

Демонстрационные проекты, созданные для проверки конкретных продуктовых и инженерных сценариев — не заказная работа для клиентов. У каждого честная метка «Демонстрационный проект» и открытая информация о том, что уже готово, а что ещё в разработке.

01СайтГотовДемонстрационный проект

LeadFlow

LeadFlow — демонстрационный сайт с калькулятором стоимости услуг и формой заявки: расчёт и заявка обрабатываются на сервере, данные сохраняются, а ответственный сразу получает уведомление в Telegram.

  • Калькулятор стоимости услуг
  • Форма заявки с серверной обработкой и валидацией данных
  • Хранение заявок в Supabase
  • Уведомления о новых заявках в Telegram
Next.jsTypeScriptSupabaseTelegram APIVercel
Главный экран LeadFlow с заголовком и карточками услуг
02Telegram-ботГотовДемонстрационный проект

BookingBot

BookingBot — демонстрационный Telegram-бот для записи на услуги: клиент выбирает услугу и свободный временной слот прямо в чате, бот создаёт бронирование и отправляет напоминания.

  • Пошаговый сценарий записи в Telegram
  • Выбор услуги и свободного временного слота
  • Создание и подтверждение бронирования
  • Защита сценария от одновременного бронирования одного слота
Next.jsTypeScriptTelegram Bot API (grammY)Supabase
Обзорная страница BookingBot со списком возможностей и ссылкой на бота
03Внутренний сервисГотовДемонстрационный проект

ServiceDesk Lite

ServiceDesk Lite — демонстрационная внутренняя система для обработки заявок сотрудников: роли, workflow статусов, комментарии и полная история изменений по каждой заявке.

  • Роли сотрудника и администратора
  • Workflow статусов заявки
  • Реестр сотрудников
  • Комментарии к заявкам
Next.jsTypeScriptPostgreSQLDrizzle ORMTailwind CSS
Дашборд администратора ServiceDesk Lite со сводкой по заявкам
04AI-помощникВ разработкеДемонстрационный проект

DocuMind

DocuMind — проект в разработке: AI-помощник, который должен отвечать на вопросы по технической документации, опираясь на реальный текст источника, а не на догадки модели.

  • Загрузка и обработка документов (в разработке)
  • Semantic search по содержимому документов (в разработке)
  • Ответы, привязанные к найденным источникам, — RAG (в разработке)
  • Отображение цитат/ссылок на источник (планируется)
Next.jsTypeScriptPostgreSQL (pgvector)
AI-помощник04

Интерфейс проекта будет добавлен после подготовки материалов.