Brele Signal — AI-сервис для контроля проектов за 7 дней без команды разработки

В Brele мы одновременно ведём несколько проектов, которые находятся на разных этапах: Discovery, дизайн, разработка и поддержка. У каждого свой ритм — встречи, чаты, задачи, договорённости, изменения сроков, эмоции клиента и состояние команды.

Чтобы понимать, что происходит в проектах, недостаточно смотреть на статусы в таск-трекере или полагаться на ощущения менеджера. Важно видеть реальный контекст. Например, клиент уже недоволен, но пока высказывается нейтрально; команда устала, но ещё не говорит об этом напрямую; сроки начинают сдвигаться, но никто не озвучивает риски.

В агентском бизнесе такие проблемы редко возникают внезапно. Почти всегда им предшествуют слабые сигналы, которые легко потерять в потоке коммуникации.

Мы хотели видеть реальное состояние всех проектов одновременно. Проблема была не в отсутствии данных — наоборот, их слишком много: переписки, комментарии, статусы, встречи, вопросы.

Информация разрознена, поэтому руководителю приходилось вручную собирать картину проекта: читать сообщения, вспоминать договорённости, сопоставлять всё со сроками, бюджетом и настроением клиента. Это занимало около часа в день. На нескольких проектах такой подход неизбежно создаёт слепые зоны.

Поэтому мы решили собрать данные из разных источников в одной системе и автоматически выделять сигналы, которые влияют на ход проекта. Это позволило бы сократить ручной контроль и быстрее замечать риски.

Можно было нанять операционного директора, который отвечал бы за мониторинг проектов. Вместо этого мы решили создать систему, которая показывает реальное состояние всех проектов одновременно, и собрать рабочий MVP без команды разработки — с помощью вайбкодинга.

Так появился Brele Signal — AI-сервис для анализа проектного контекста. Он помогает руководителю и менеджерам замечать сигналы, которые влияют на работу проектов.

Собрали MVP за 7 дней без команды разработки

Brele Signal мы собирали через вайбкодинг. Без большого ТЗ, команды разработки и отдельного бюджета. Но с привычными продуктовыми итерациями: идея → прототип → тестирование → выводы → новый цикл.

CEO Brele Саша сформулировал продуктовую логику, тестировал сценарии и интерфейсы, дорабатывал модель. AI стал техническим напарником: Саша описывал нужный результат, проверял его, корректировал и снова уточнял требования.

За неделю, без отрыва от операционной работы, появился внутренний инструмент с проектами, сигналами, встречами, чатами, дашбордами, канбан-доской, админкой, историей здоровья проектов, поддержкой двух языков, светлой и тёмной темами и настройкой AI-промптов.

По сути, получился инструмент, который можно адаптировать под процессы любого агентства.

Раньше такая идея превратилась бы в отдельный проект с командой разработки. Сегодня руководитель может собрать первую рабочую версию продукта сам, если хорошо понимает проблему и умеет работать с продуктовой логикой.

Со стороны может показаться, что всё делается «по кнопке». Но AI здесь — ускоритель, а не волшебная палочка. Важнее уметь проверять гипотезы, проектировать бизнес-логику, тестировать сценарии, замечать ошибки и принимать архитектурные решения. Прежде чем превратиться в Brele Signal, продукт прошёл десятки итераций.

Подключили источники данных

Собрали в одной системе всё, что обычно существует отдельно:

• записи и расшифровки встреч (автоматически добавляются через интеграцию с почтой);

• Telegram-чаты проекта — внутренние и клиентские;

• комментарии менеджеров;

• NPS клиентов.

Signal анализирует эти источники и выделяет сигналы: риск по срокам, недовольство клиента, усталость команды или, наоборот, позитивную динамику и уверенность в проекте.

Настроили AI-анализ сигналов

Мы не дали AI «фантазировать». Вместо этого создали управляемый справочник сигналов, который настраивается в админке.

Например:

• «Угроза срокам»;

• «Клиент недоволен»;

• «Команда демотивирована»;

• «Угроза бюджету»;

• «Клиент доволен»;

• «Коммуникационный разрыв».

AI анализирует контекст проекта, относит события к нужным типам сигналов и учитывает вес каждого из них при расчёте показателей проекта.

В админке можно создавать новые типы сигналов, настраивать их вес и влияние на показатели проекта, а также управлять логикой оценки.

Создали дашборды с основными показателями проекта

Состояние проектов оцениваем по трём ключевым параметрам:

• здоровье проекта;

• настроение клиента;

• настроение команды.

На основе этих данных настроили дашборды, которые помогают быстро увидеть общую картину и понять, где требуется внимание. Это заменило постоянное ручное сканирование чатов и встреч.

На основном дашборде отображаются:

• список активных проектов;

• общая «температура» каждого проекта;

• риски;

• ключевые сигналы.

Есть и отдельный дашборд проекта. Он показывает, как меняется его состояние, где появляются просадки, какие события на это влияют и почему ухудшается настроение клиента или команды.

Создали доску с автоматической генерацией задач

Чтобы не терять договорённости из чатов и созвонов, внутри Signal сделали канбан-доску с клиентскими задачами.

Каждый день система анализирует переписки и встречи, а затем автоматически создаёт задачи. Например, если клиент задал вопрос, а мы пообещали вернуться с ответом, или для продолжения работы нужна дополнительная информация от заказчика.

Карточки можно перемещать между колонками с помощью drag'n'drop и фильтровать по проектам и исполнителям.

От идеи до рабочей версии этой функциональности прошло около двух часов: сформулировать логику, настроить промпты, проверить результат и немного доработать интерфейс.

Настроили управление AI-промптами, моделями AI и вынесли все настройки в админку

В одном месте собрали всё, что влияет на работу системы:

• логику анализа;

• AI-промпты;

• пересчёт показателей;

• системные сценарии обработки сигналов.

В результате Signal стало проще настраивать: менять веса сигналов, дорабатывать промпты и тонко корректировать логику работы.

Подключили NPS

Подключили NPS, чтобы собирать обратную связь от клиентов после каждого спринта.

Это помогает видеть общую оценку проекта и отслеживать её динамику, не теряясь в отдельных позитивных и негативных сигналах, которые возникают в течение недели.

Настроили Telegram-бота

Создали бота Бориса Брелева — его имя происходит от бюро Brele.

Он напоминает клиентам заполнить NPS, работает в проектных чатах, делает саммари и помогает фиксировать сигналы, которые появляются по ходу работы.

• Собрали MVP без команды разработки за 7 дней.

• Сервис заменил ручной мониторинг чатов и встреч.

• Появилась единая картина состояния проектов.