OmniAI — омниканальная CRM-платформа с ИИ для управления комму
OmniAI — полноценная SaaS-платформа, разработанная с нуля: от проектирования архитектуры и базы данных до продакшн-ready интерфейса. Объединяет все каналы общения с клиентами в едином окне
и усиливает работу операторов с помощью искусственного интеллекта.
Проблема: бизнес теряет клиентов, когда сообщения разбросаны по мессенджерам и соцсетям. Операторы переключаются между вкладками, теряют контекст, а руководители не видят полной картины.
OmniAI решает это — все коммуникации в одном Inbox, а ИИ берёт на себя рутину.
Что реализовано:
— Единый Inbox: сообщения из Telegram и других каналов собираются в одном интерфейсе с real-time обновлением через WebSocket. Оператор видит историю диалога, профиль клиента и отвечает, не
покидая платформу.
— ИИ-ассистент: автоматическая суммаризация диалогов, анализ тональности клиента, подсказки для ответов. Оператор быстрее вникает в контекст и не пропускает проблемных клиентов.
— Интерактивный дашборд: виджеты с drag-and-drop, статистика по обращениям, конверсиям, загрузке операторов в реальном времени.
— Мультитенантность: изоляция данных между компаниями на уровне PostgreSQL Row Level Security. Каждый бизнес в своём защищённом пространстве.
— Автоматизация: интеграция с n8n для цепочек действий — назначение ответственного, уведомления, эскалация, триггеры по ключевым словам — без кода.
— Мультиязычность: интерфейс локализован на русский, английский и азербайджанский.
— Авторизация: Clerk + JWT, автоматическое создание тенанта при первом входе.
Стек:
Frontend: Next.js 15, React, Tailwind CSS v4, Zustand, next-intl
Backend: NestJS, Prisma, PostgreSQL + pgvector, Redis, BullMQ
Инфра: Docker Compose, Turborepo, WebSocket
ИИ: LLM-интеграция для суммаризации и анализа тональности
Особенности:
— Монорепозиторий с разделением на web, api и shared-пакет
— Общие TypeScript-типы между frontend и backend
— Очереди задач через BullMQ для фоновых операций
— Кастомная дизайн-система без готовых UI-библиотек — полный контроль над UI
— Адаптивная вёрстка с тёмной темой
#CRM #SaaS #NextJS #NestJS #TypeScript #AI #FullStack #React #PostgreSQL #WebSocket #Docker
и усиливает работу операторов с помощью искусственного интеллекта.
Проблема: бизнес теряет клиентов, когда сообщения разбросаны по мессенджерам и соцсетям. Операторы переключаются между вкладками, теряют контекст, а руководители не видят полной картины.
OmniAI решает это — все коммуникации в одном Inbox, а ИИ берёт на себя рутину.
Что реализовано:
— Единый Inbox: сообщения из Telegram и других каналов собираются в одном интерфейсе с real-time обновлением через WebSocket. Оператор видит историю диалога, профиль клиента и отвечает, не
покидая платформу.
— ИИ-ассистент: автоматическая суммаризация диалогов, анализ тональности клиента, подсказки для ответов. Оператор быстрее вникает в контекст и не пропускает проблемных клиентов.
— Интерактивный дашборд: виджеты с drag-and-drop, статистика по обращениям, конверсиям, загрузке операторов в реальном времени.
— Мультитенантность: изоляция данных между компаниями на уровне PostgreSQL Row Level Security. Каждый бизнес в своём защищённом пространстве.
— Автоматизация: интеграция с n8n для цепочек действий — назначение ответственного, уведомления, эскалация, триггеры по ключевым словам — без кода.
— Мультиязычность: интерфейс локализован на русский, английский и азербайджанский.
— Авторизация: Clerk + JWT, автоматическое создание тенанта при первом входе.
Стек:
Frontend: Next.js 15, React, Tailwind CSS v4, Zustand, next-intl
Backend: NestJS, Prisma, PostgreSQL + pgvector, Redis, BullMQ
Инфра: Docker Compose, Turborepo, WebSocket
ИИ: LLM-интеграция для суммаризации и анализа тональности
Особенности:
— Монорепозиторий с разделением на web, api и shared-пакет
— Общие TypeScript-типы между frontend и backend
— Очереди задач через BullMQ для фоновых операций
— Кастомная дизайн-система без готовых UI-библиотек — полный контроль над UI
— Адаптивная вёрстка с тёмной темой
#CRM #SaaS #NextJS #NestJS #TypeScript #AI #FullStack #React #PostgreSQL #WebSocket #Docker