AI-бот для оцінки дзвінків (Ringostat + Kommo CRM) + доопрацювання бота відео-зустрічей (Sembly)

Добрий день! Представляю команду Nexus Core.
Для реалізації ми використовуємо наступний стек і архітектуру:

Backend: Node.js / Nest.js для інтеграції з Ringostat API та Kommo CRM.AI
Processing: OpenAI Whisper для транскрибації та GPT-4 для оцінки діалогів за заданими критеріями.
Data Flow: Автоматизована передача результатів (бали, рекомендації, домовленості) у Google Sheets або базу даних PostgreSQL.
Logic: Розділення сценаріїв для відео-зустрічей через кастомні промпти та умови обробки для 1-ї та 2-ї зустрічі.

Уточнюючі питання:
… Чи надає Ringostat записи в розділених каналах (менеджер/клієнт) для підвищення точності аналізу?
Яким чином зараз технічно реалізований існуючий бот для відео-зустрічей (мова, API)?
Чи потрібні автоматичні сповіщення менеджеру в Telegram у разі низької оцінки?

Кейси під NDA, але в приватних повідомленнях готові детально розповісти про реалізовані проєкти подібного класу. Напишіть у приватні повідомлення — уточнимо деталі та надамо фіксовану вартість із розбивкою по етапах і погодженими термінами

Доброго дня! Спеціалізуюся на автоматизації бізнес-процесів через AI та API-інтеграції (Ringostat, Kommo, Sembly).
Пропоную рішення: Сервіс на Python/n8n, який перетворює записи дзвінків у текст, аналізує їх за допомогою LLM і структурує звіт у CRM та таблиці. Для відео-зустрічей розділю логіку оцінки через окремі AI-промпти.
Готовий приступити до роботи найближчим часом.

Я спеціалізуюся на створенні AI-систем для контролю якості відділів продажу та входжу в ТОП-5 спеціалістів у категорії AI та машинне навчання. Ваша задача мені максимально зрозуміла, оскільки я вже реалізовував аналогічні рішення саме у зв'язці Ringostat + Kommo CRM.

Моє бачення архітектури рішення:
Бот оцінки дзвінків (Ringostat + Kommo):

Збір даних: Налаштую автоматичне підтягування записів дзвінків із Ringostat через Webhooks одразу після завершення розмови.

AI-аналіз: Використання моделей Whisper (транскрибація) + GPT-4o/Claude для оцінки за вашим чек-листом. Система буде не просто шукати слова, а оцінювати сенси, інтонації та дотримання етапів продажу.

… Звітність: Дані будуть миттєво йти в Google Sheets (співробітник, бали, сильні/слабкі сторони, рекомендації) та дублюватися в картку угоди Kommo CRM для зручності РОПа.

Доопрацювання бота відео-зустрічей (Sembly):

Розподіл логіки: Налаштую тригери, які визначатимуть тип зустрічі (1-ша чи 2-га) та застосовуватимуть відповідний чек-лист.

Масштабування: Оновлю архітектуру сценарію (на базі Make/n8n), щоб додавання нових чек-листів не порушувало існуючу логіку.

Готовий обговорити деталі та показати приклади звітів в особистих повідомленнях. Коли вам буде зручо поспілкуватися?

Доброго дня. Готов виконати даний проект маю великий досвiд розробки додаткiв.

Доброго дня.

Ознайомився з описом задачі. Подібні системи оцінки дзвінків та зустрічей зараз зазвичай будуються через пайплайн: отримання запису → транскрипція → AI-аналіз за чек-листом → структурований звіт → передача у CRM/таблицю.

Як бачу архітектуру рішення:

1. Отримання записів
Інтеграція з Ringostat API для отримання записів дзвінків та метаданих (дата, менеджер, номер клієнта, тривалість).

… 2. Транскрипція розмови
Конвертація аудіо в текст (Whisper / інша STT модель).

3. AI-аналіз за чек-листом
LLM аналізує транскрипт за заданими критеріями та формує:
— оцінку по кожному пункту
— сильні сторони
— слабкі сторони
— домовленості з клієнтом
— рекомендації менеджеру.

4. Формування структурованого результату
Результат формується у вигляді JSON та передається:
— у таблицю (Google Sheets / база даних)
— у Kommo CRM при необхідності.

5. Доопрацювання бота відео-зустрічей
Потрібно розділити логіку оцінки:

— сценарій 1-ї зустрічі
— сценарій 2-ї зустрічі

та реалізувати окремі чек-листи для кожного сценарію з коректною передачею результатів.

Орієнтовна оцінка:

Розробка бота оцінки дзвінків
400–600$

Доопрацювання бота відео-зустрічей
150–300$

Строк реалізації:
7–12 днів залежно від доступності API та поточної реалізації існуючого бота.

Готовий також спочатку зробити короткий технічний аудит поточної системи, щоб точніше оцінити обсяг доопрацювань.

Буду радий обговорити деталі.

Вітаю! Маю досвід роботи з API Ringostat та Kommo, тому розумію логіку передачі даних у цьому зв'язці. Пропоную реалізувати проєкт на Python (FastAPI/Pyrogram), що дасть Вам повний контроль над обробкою без щомісячної оплати low-code платформ. Як я бачу реалізацію:

Оцінка дзвінків (Ringostat + Kommo):

- Обробка: використовую Webhooks від Ringostat. Як тільки дзвінок завершено - скрипт забирає аудіо, транскрибує через Whisper (або Deepgram для більшої швидкості) та відправляє текст в GPT-4o.
- Чек-лист: налаштую систему так, щоб AI видавав строго структурований JSON. Це гарантує, що бали, сильні сторони та рекомендації завжди потраплять у потрібні колонки таблиці та поля CRM без помилок.
- Гнучкість: Ви зможете самі редагувати критерії в Google Таблиці, не заходячи в код - бот буде підтягувати оновлені вимоги звідти.

Доопрацювання Sembly (відео-зустрічі):
…
- Логіка: розділю сценарії на рівні вхідних даних. Система буде розпізнавати тип зустрічі (1-ша чи 2-га) за тегами або назвою зустрічі в Sembly і підключати відповідний промпт та чек-лист.

- Результат: дані з обох типів зустрічей будуть коректно розділятися в базі та фінальній звітності.

Чому Python, а не n8n/Make: для обробки довгих записів та складних чек-листів код надійніший. У Вас не буде лімітів на кількість операцій чи обсяг даних, а система працюватиме швидше завдяки асинхронності.

Готовий обговорити деталі, пишіть.

Добрий день!
Готовий взяти: бот оцінки дзвінків (Ringostat + Kommo) + доробка бота відео-зустрічей (Sembly).
Зроблю все на n8n - швидко, надійно, без зайвого коду.
Вартість: 18000грн (з одним повним раундом правок після тестів).
Строки: 12-14 робочих днів після доступів і чек-листів.
Архітектура коротко:
Окремі workflows в n8n: один на дзвінки, два на зустрічі (або один з IF-гілками).
Дзвінки: webhook/polling Ringostat → транскрипт (їхній або Whisper) → LLM (Groq/Claude/OpenAI) по чек-листу → JSON → Google Sheets / Kommo.
Відео: webhook Sembly → транскрипт → IF (1-а чи 2-а зустріч) → різні промпти/чек-листи → той самий вивід у таблицю.
… Плюси n8n: легко міняти логіку, retry, логи, дешевий хостинг.

Готовий набросати схему за день після чек-листів.
Чекаю відповіді!

Добрий день. Маю досвід розробки AI-ботів та інтеграцій з CRM і API сервісів. Можу реалізувати бота для аналізу дзвінків Ringostat, формування оцінок за чек-листом і передачі результатів у таблицю/CRM, а також доопрацювати логіку оцінки відео-зустрічей Sembly.

Зроблю стабільну архітектуру (обробка записів → AI аналіз → формування звіту → інтеграція з CRM).
Готовий швидко почати та обговорити деталі.

Добрий день.

Маю досвід розробки AI-рішень для аналізу дзвінків та відео-зустрічей з інтеграцією CRM і передачі структурованих звітів у таблиці/бази даних. Працював з транскрибацією, чек-листовою оцінкою та формуванням скорингових моделей.

Пропоную перейти в особисті повідомлення для уточнення ТЗ та фінального прорахунку вартості.

Добрий день!

Маю досвід з AI-ботами, API (Ringostat, Kommo, Sembly) та Google Sheets. Готовий розробити бота оцінки дзвінків та доопрацювати бота відео-зустрічей.
Архітектура: Python-сервіс, інтеграція через API, AI/NLP аналіз, результат у Google Sheets.

Напишіть мені в особисті, обговоримо деталі, орієнтовну вартість та строки реалізації.

Вітаю!
Я занимаюсь автоматизацией бізнес-процесів та розробкою AI-ботів на платформі n8n. Реалізувала систему AI-аналізу дзвінків із CRM: бот отримує записи, робить транскрипцію, аналізує розмову за чек-листом, формує оцінку, рекомендації та передає результат у CRM і Google Sheets.
1. Бот оцінки дзвінків (Ringostat + Kommo)
Автоматично отримуватиме записи, аналізуватиме розмови за вашими критеріями та формуватиме структурований звіт: співробітник, дата, клієнт, тривалість, сильні/слабкі сторони, домовленості та рекомендації.

2. Доопрацювання бота відео-зустрічей (Sembly)
Додам сценарій другої зустрічі, окремий чек-лист і коректно розділю логіку, щоб оцінки не перетиналися.

Архітектура:
… Ringostat / Sembly → n8n → транскрипція → AI-аналіз → Kommo + таблиця + логування.

Працюю системно: продумую логіку, обробку помилок і масштабування, щоб рішення було стабільним, а не «тимчасово працюючим».
З прикладом кейсу можете ознайомитися за посиланням: https://content.freelancehunt.com/snippet/81a17001-3e9a-42b9-85af-146cbd9a6688/1951609/AI-система%20анализа%20звонков%20из%20СРМ%20с%20отчётами%20и%20дашбордом%20в%20Google%20Sheets.pdf
Підкажіть, чи є вже доступи до API та готові чек-листи для обох типів зустрічей?