Opracowanie platformy internetowej do zarządzania flotą pojazdów do wynajmu samochodów
Cele - Zastąpić olx w poszukiwaniu leadów, papierową dokumentację, stworzyć jednolity system do wyszukiwania, podpisywania umów, wynajmu, płatności, ewidencji zaległości, z możliwością skalowania.
Co należy zrealizować etapami.
A) Logowanie przez Email
B) Role użytkowników
C) Ograniczenia praw dostępu
Role: Właściciel, administrator, menedżer serwisu, kierowca, księgowy (Wbudowany system księgowości)
Po zalogowaniu użytkownik powinien widzieć: Liczbę wolnych samochodów, samochody w wynajmie, w naprawie, przeterminowane płatności, przeglądy, długi kierowców, ostatnie wydarzenia, zadania, kalendarz, wykres przychodów i wydatków (Pod każdy samochód)
Karta z samochodem: VIN, numer rejestracyjny, marka, model, rok, zdjęcie, przebieg, status, następne przeglądy, ubezpieczenie i do kiedy. Zakładki: Historia napraw, wypadków, przychody, wydatki, zysk, dokumenty, GPS (Przygotować architekturę)
Karta: Imię i nazwisko, telefon, Viber(TG) Zdjęcie, prawo jazdy, paszport, saldo, dług, depozyt, ocena, czarna lista.
Historia: Wynajem, płatność, mandaty, wypadki, dokumenty, komentarze
Tworzenie wynajmu, pola: samochód, kierowca, data rozpoczęcia, data zakończenia, przedłużenie, koszt wynajmu, kaucja, depozyt, komentarz
Po utworzeniu wynajmu samochód otrzymuje status “Wynajęty”, powstaje dług, zapis trafia do historii.
Funkcje: przyjmowanie płatności, gotówka, bezgotówkowo, zmniejszenie zadłużenia, historia operacji, kasa.
Tworzenie naprawy, pola: samochód, opis, mechanik, koszt pracy, koszt części, paragon, data, status, po zamknięciu naprawy automatycznie aktualizowane są wydatki samochodu.
Sekcja powinna zawierać: przychody, wydatki, zysk, kasę, zadłużenia, wykresy, pod każdy samochód.
Każda zmiana powinna być rejestrowana. Zapisuj: kto zmienił, kiedy, co zmienił, stare wartości, nowe wartości.
Przygotować architekturę pod: push, Telegram, Email
- Asystent AI Telegram (tekst)
To kluczowa funkcjonalność projektu.
Należy zrealizować Asystenta AI Telegram, który będzie w stanie rozumieć wiadomości tekstowe użytkownika, możliwość zrealizowania asystenta w samym systemie CrM, jako pomocnika-operatora.
Przykłady: “Zarezerwuj Aven 3661 dla Sergiusza od poniedziałku”, “Sergiusz zapłacił i przedłużył wynajem 4500 na tydzień”, “Ustaw wartość lacetti 7710 w naprawie” pytania-analiza “Kto powinien dzisiaj zapłacić?” “Jakie samochody są wolne i gotowe?” “Który samochód jest najbardziej zyskowny/stratny?”
Logika działania:
Otrzymać wiadomość, przekazać do OpenAI, określić intencję, znaleźć encję (Obiekt, kierowca, samochód, kwoty itd.), w razie potrzeby zadać pytanie wyjaśniające, wywołać odpowiednią funkcję API, wysłać użytkownikowi wynik. Ważne jest, aby używać Function Calling/Structured Outputs, a nie parsowania tekstu za pomocą wyrażeń regularnych.