Попробуйте демо. Затем можем сделать ассистента для вашего бизнеса.

Системы на заказ, которые заменяют разрозненные ручные процессы, таблицы, повторяющуюся отчётность и несвязанные внутренние инструменты.

Софт, который связывает существующие системы, проверяет и передаёт данные, автоматизирует отчётность и избавляет от ручной работы.

Веб-сервисы, приложения, порталы, боты, подписочные сервисы и другие самостоятельные цифровые решения.

RAG-ассистенты, интеллектуальные сценарии, извлечение данных, мониторинг и AI-функциональность, встроенная в реальные бизнес-процессы.

Есть отдельный проект, который нужно двигать вперёд. Мы можем взять его на себя, не отвлекая основную команду от её приоритетов.

Приходите с бизнес-целью. Мы соберём вводные у ключевых участников, разберём процесс, спроектируем решение и сформируем понятный объём работ для разработки.

Технические решения берём на себя, а продуктовые предлагаем и согласуем с вами, чтобы проект двигался без постоянного микроменеджмента.

Можем взять на себя существующую кодовую базу, стабилизировать то, что уже есть, доделать недостающее и довести продукт до запуска.

[Продукты и демо NekaSoft] [AI и ассистенты, Заявки и продажи, TypeScript, Node.js, Next.js, OpenAI API, Семантический поиск, Telegram Bot API] Production RAG-ассистент на знаниях бизнеса NekaSoft: семантический поиск, источники под ответами, тест на собственных данных и передача диалога человеку. Работает на этом сайте; @NekaSoftBot остаётся отдельным Telegram-демо. NekaSoft хотел показать возможности RAG не через описание технологии, а через реально работающий интерактивный продукт. Вместо того чтобы написать на сайте, что команда умеет создавать RAG-системы, мы разработали живого AI-ассистента, которого потенциальный клиент может проверить прямо на сайте: задать вопросы о NekaSoft, получить ответы из реальной базы знаний, увидеть использованные источники, добавить собственные тестовые данные и сразу посмотреть, как тот же RAG-конвейер работает уже с его информацией. Задача была построить не обычный чатбот с большим system prompt, а полноценную RAG-систему с отдельной базой знаний: ответы на основании найденного контекста, семантический поиск, видимые источники, честный отказ, когда ответа в базе нет, пользовательский режим тестирования с изолированными временными данными, передача диалога человеку и архитектура, не привязанная жёстко к одному сайту или формату данных. NekaSoft отвечал за продуктовую концепцию, пользовательские сценарии, архитектуру RAG, структуру базы знаний, ingestion и индексацию, эмбеддинги и семантический поиск, AI-оркестрацию и grounding, логику отказа от ответа, отображение источников, веб-интерфейс, режим теста на собственных данных с изоляцией сессий и автоматическим удалением через час, human handoff с Telegram как рабочим каналом команды, деплой и дальнейшее развитие. Как это работает: на каждый вопрос ассистент находит самые релевантные фрагменты в индексированной базе знаний (база NekaSoft охватывает типы проектов и типичные ситуации, кейсы портфолио, процесс работы, FAQ и факты о компании), передаёт их модели как контекст и возвращает ответ с источниками. Если релевантного контекста нет, он сообщает, что ответа в базе знаний нет, и предлагает передать диалог команде: сотрудник отвечает из Telegram, и ответ возвращается в тот же веб-диалог. База знаний пересобирается автоматически из контента сайта при каждом деплое. Посетитель может добавить собственный текст: он проходит через тот же конвейер, используется только внутри его сессии, не попадает в постоянную базу NekaSoft и автоматически удаляется через час. Решение существует в двух работающих интерфейсах: веб-ассистент на этом сайте (источники, тест на своих данных, передача человеку) и @NekaSoftBot, самостоятельное Telegram-демо RAG. Та же архитектура подключается к сайтам, внутренним базам знаний, документам, CRM, базам данных и API и может работать в разных клиентских каналах: ассистент для продаж, поддержки, онбординга, внутренних знаний или регламентов. Стек: TypeScript, Node.js; веб: Next.js, OpenAI API (эмбеддинги и семантический поиск); Telegram-демо: grammY, MongoDB, Telegram Bot API. Попробовать: чат на этом сайте или t.me/NekaSoftBot

[Продукты и демо NekaSoft] [Мониторинг данных, AI и ассистенты, Next.js, Node.js, TypeScript, Supabase, LLM, Веб-скрейпинг, Telegram API, Paddle] Наш собственный production SaaS для AI-мониторинга сайтов: пользователь описывает нужные данные обычными словами, а NekaWatch сам находит их на странице, проверяет по расписанию, определяет конкретные изменения и присылает уведомления. Без CSS-селекторов и XPath. Продукт живой: nekawatch.com. Проблема: Классический мониторинг сайтов требует либо ручной проверки страниц, либо парсера, привязанного к HTML-структуре сайта: CSS-селекторы, XPath и логика извлечения настраиваются под конкретную страницу. Такую настройку делает разработчик, и она ломается при изменении вёрстки. Задача была сделать универсальный продукт, где нетехнический пользователь просто описывает словами, какие данные отслеживать. Решение: NekaWatch, коммерческий production SaaS для AI-мониторинга сайтов, который NekaSoft разработал и развивает как собственный продукт. Пользователь указывает страницу и описывает данные естественным языком: цена, наличие, дата, статус, количество, дедлайн, а при необходимости несколько значений в одном мониторе сразу. Платформа анализирует страницу с помощью LLM, извлекает именно описанные поля в структурированный снимок и сразу после создания монитора показывает, что нашла: видно, что отслеживается именно то, что нужно. Проверки идут по заданному расписанию. Каждый новый снимок сравнивается с предыдущим, и система показывает, что именно изменилось, появилось или исчезло, по каждому полю: «было → стало», а не «на странице что-то поменялось». Семантическое извлечение делает мониторинг менее зависимым от вёрстки, чем парсинг на селекторах: редизайн обычно не ломает монитор. Ретраи и обработка ошибок отделяют реальное изменение данных от временного сбоя загрузки или анализа страницы, а статус монитора делает ошибки видимыми. Уведомления приходят на почту и в Telegram; вебхуки встраивают найденные изменения во внешние автоматизированные процессы. Текущее состояние, найденные изменения и полная история живут в дашборде. NekaWatch сделан NekaSoft целиком, как полноценный SaaS: концепция продукта, UX/UI, архитектура, фронтенд и бэкенд, веб-скрейпинг и AI-извлечение, структурированная модель данных, сравнение снимков, регулярные проверки, аккаунты со входом по почте и через Google и GitHub, тарифы с лимитами, биллинг с интеграцией Paddle, деплой и production-инфраструктура. Продукт работает на трёх языках: английском, русском и сербском. Типичные сценарии: цены, наличие товаров, данные конкурентов, вакансии, тендеры, дедлайны и другая структурированная информация, публикуемая на веб-страницах. Стек: Next.js, Node.js, TypeScript, Supabase, LLM-извлечение, веб-скрейпинг, Telegram API, Paddle. Продукт: nekawatch.com

[Поддержка клиентов, Telegram API, TypeScript, Node.js, MongoDB, REST API] Telegram-канал поддержки, связанный с действующей helpdesk-системой клиента: обращения автоматически становятся тикетами, сотрудники отвечают из привычной системы, а диалог синхронизируется в обе стороны, включая вложения. Задача: Крупному цифровому сервису с большой пользовательской базой требовался дополнительный канал клиентской поддержки в Telegram. Пользователь должен был общаться с поддержкой в Telegram, а support-команда продолжать работать в своей действующей helpdesk-системе. Клиент пришёл только с верхнеуровневой бизнес-задачей; архитектуру, пользовательские сценарии и механику интеграции проектировал NekaSoft. Решение: NekaSoft разработал Telegram-бота как внешний интерфейс поддержки, интегрированный с helpdesk через API и вебхуки. Пользователь отправляет обращение в Telegram, и система автоматически создаёт тикет в helpdesk. Сотрудник поддержки отвечает в привычной helpdesk-системе, и ответ автоматически возвращается пользователю в Telegram. Дальнейший диалог синхронизируется в обе стороны, включая изображения, файлы и другие вложения. На NekaSoft были архитектура, пользовательские сценарии, маршрутизация обращений, API/webhook-интеграция, двусторонний обмен сообщениями, бэкенд, DevOps, деплой, мониторинг и дальнейшая техническая поддержка. Ключевое: новый канал поддержки добавлен без изменения основного рабочего процесса support-команды. Результат: • Telegram-обращения автоматически превращались в helpdesk-тикеты • Сотрудникам поддержки не нужно было вручную переносить сообщения между системами • Пользователи получали ответы прямо в Telegram • Вся коммуникация оставалась частью единого helpdesk-процесса • По измерениям самого клиента время обработки обращений сократилось на 40% От постановки задачи до запуска в production прошло меньше месяца. Стек: TypeScript, Node.js, Telegram API, MongoDB, REST API, вебхуки

[Сайты и приложения, Electron, Cordova, TypeScript / JavaScript, Xray, Swift] Клиентские приложения коммерческого VPN-продукта для Windows, macOS, Linux, Android и iOS: от архитектуры и интеграции Xray до публикации в магазинах и поддержки после релизов. Клиент решил запустить собственный VPN-продукт. NekaSoft подключился на старте и взял на себя техническую реализацию клиентских приложений для Windows, macOS, Linux, Android и iOS. Клиент пришёл с чёткими бизнес-требованиями и готовыми дизайн-макетами; выбор технического подхода, архитектуры и инструментов оставался на стороне NekaSoft. Зона ответственности NekaSoft: выбор технического подхода и основы приложений, архитектура решения, разработка desktop- и mobile-клиентов, интеграция Xray по требованиям клиента, сложная сетевая логика и маршрутизация, бэкенд, DevOps, инфраструктура сборки и релизов, подпись кода, сертификаты и provisioning-профили, публикация приложений с учётом требований каждой платформы и техническая поддержка после релизов. Решение: приложения построены на кроссплатформенных технологиях, Electron для Windows, macOS и Linux и Cordova для iOS и Android, основная разработка велась на JavaScript/TypeScript. Нативный код добавлялся точечно там, где этого требовали платформенные интеграции, в том числе Swift на платформах Apple. В продукт интегрированы Xray, кастомная маршрутизация и другая сложная сетевая логика. Отдельной частью проекта был полный цикл релиза: сборка, подпись кода, сертификаты, provisioning-профили и публикация под требования разных платформ и магазинов. Сложнее всего была экосистема Apple, где одновременно приходилось учитывать сетевую реализацию, платформенные ограничения и требования публикации. Результат: production-ready VPN-продукт с приложениями на всех пяти платформах; приложения опубликованы, вышли к реальным пользователям и стали клиентской частью коммерческого VPN-сервиса. Основная работа продолжалась около двух лет. После основного цикла разработки продукт продолжил развиваться уже с растущим участием внутренней технической команды клиента; приложения остаются в production и коммерчески используются до сих пор. Стек: Electron, Cordova, TypeScript/JavaScript, Xray, Swift для нативных интеграций

[Мониторинг данных, Отчёты и документы, Java, Spring Boot, Selenium, PostgreSQL, Apache POI] Система автоматического сбора и аналитики экономических данных из 7 внешних источников: расчёт около 50 показателей и аналитических срезов с передачей результатов в публичные дашборды. Задача: Клиент развивал публичное аналитическое направление для экспертов и профессиональной аудитории: на сайте должны были регулярно публиковаться актуальные экономические показатели, аналитические срезы, графики и дашборды. Исходные данные были распределены между 7 внешними источниками, включая сайты различных организаций и регулярно публикуемые Excel-выгрузки. У большинства источников не было API: часть информации приходилось получать прямо со страниц сайтов автоматизированным браузером, а часть извлекать из Excel-файлов со сложной структурой. Нужен был устойчивый бэкенд, который регулярно выполняет весь процесс автоматически: от получения исходных данных до расчёта показателей, готовых для отображения на сайте. Решение: На этапе discovery команда проработала состав показателей, структуру аналитических срезов и правила расчёта; методология расчётов была предоставлена специалистами клиента, NekaSoft участвовал в её проверке и обсуждении. Для источников без API реализован автоматизированный сбор данных с помощью Selenium. Отдельная часть системы разбирает Excel-выгрузки, находит нужные таблицы, строки и показатели и приводит их к внутренней структуре данных. Дальше бэкенд агрегирует информацию из всех источников, выполняет расчёты, сохраняет результаты и отдаёт их фронтенду через REST API. Фронтенд разрабатывала отдельная команда. Полный цикл обновления данных выполняется 4 раза в месяц. Результат: • Автоматизирован сбор данных из 7 внешних источников • Обрабатываются и веб-источники, и Excel-выгрузки • Рассчитывается около 50 показателей и аналитических представлений • Единый бэкенд для сбора, нормализации, агрегации и расчётов • REST API для интеграции с фронтендом • Данные обновляются автоматически 4 раза в месяц • Новые показатели и отчёты добавляются по мере развития аналитического продукта Первая рабочая версия системы была разработана примерно за 1,5 месяца. Сервис работает уже 4 года, NekaSoft продолжает его поддерживать: сбор данных адаптируется под изменения внешних источников, дорабатывается расчётная логика, добавляются новые аналитические отчёты. Стек: Java, Spring Boot, Selenium, PostgreSQL, Apache POI

[База знаний и обучение, Внутренние системы, Moodle, Настроенные плагины, Кастомные макросы, Кастомная аналитика, DevOps] Единая система корпоративного обучения для распределённой организации с 1000+ подразделениями, построенная на open-source Moodle: адаптация новых сотрудников, курсы, сертификация, геймификация и расширенная аналитика, запуск ориентировочно за 1-2 месяца. Задача: Крупной распределённой организации с более чем 1000 территориальных подразделений и десятками тысяч сотрудников требовалась единая система корпоративного обучения. До проекта обучение было фрагментарным: PDF и другие разрозненные материалы, без единой платформы, на которой можно вести курсы, контролировать прохождение обучения и проводить сертификацию. Система нужна была для адаптации новых сотрудников, обучения новым должностным обязанностям, повышения квалификации, сертификации и регулярного внутреннего обучения. Клиент пришёл с бизнес-требованиями, но без выбранного технического решения, и с обязательным условием: бесплатная open-source платформа. Решение: NekaSoft провёл интервью и анализ требований, рассмотрел варианты и выбрал Moodle как бесплатную open-source основу LMS, а затем адаптировал её под процессы крупной распределённой организации: полная настройка, ролевая модель, подбор и настройка готовых плагинов, собственные макросы и необходимые кастомизации, интеграции, перенос и организация учебных материалов, DevOps, расширенная аналитика и отчётность, запуск в production, обучение администраторов и дальнейшая поддержка. Клиент часто формулировал не конкретную функцию, а бизнес-задачу: например, требование повысить вовлечённость сотрудников NekaSoft перевёл в конкретные механики: геймификацию, достижения, соревновательные элементы и доску лидеров. Результат: Обучение стало централизованным и системным: сотрудники проходят обучение и сертификацию через единую LMS, новые сотрудники получают единый процесс адаптации, около 20 администраторов управляют курсами и контентом из одной системы, а руководство получает аналитику по прохождению обучения. Первоначальный цикл анализа, выбора платформы, настройки и запуска занял ориентировочно 1-2 месяца. Система активно работает в production, NekaSoft продолжает её поддерживать и развивать. Стек: Moodle, подобранные и настроенные плагины, кастомные макросы, кастомная аналитика, DevOps

[База знаний и обучение, Внутренние системы, XWiki, Matomo, Кастомные макросы XWiki, Кастомная аналитика, DevOps, TypeScript] Единая корпоративная база знаний для распределённой организации с 1000+ подразделениями и десятками тысяч сотрудников: выбор платформы, кастомные макросы и расширения XWiki, интеграции и собственный аналитический слой. Работает больше двух лет. Задача: Крупной распределённой организации с более чем 1000 территориальных подразделений и десятками тысяч сотрудников нужна была единая корпоративная база знаний. Предыдущая попытка так и не получила широкого распространения: на практике системой пользовалась в основном небольшая группа сотрудников, которая занималась её наполнением. Клиент пришёл с бизнес-потребностями и требованиями, но без готового технического решения, и с обязательным условием: бесплатная open-source платформа. Решение: NekaSoft отвечал за всё, кроме предметного содержания материалов: интервью и анализ требований, выбор платформы и подготовку технического решения, консультации по информационной архитектуре, развёртывание и настройку XWiki, роли и права доступа, безопасность и бесперебойную работу, миграцию контента, кастомные макросы и расширения XWiki, интеграции, DevOps, собственный аналитический слой и отчётность, запуск, обучение редакторов и администраторов, дальнейшую поддержку и развитие. За структуру контента отвечал профильный специалист клиента, и информационную архитектуру мы прорабатывали и дорабатывали вместе с ним. Статистика собирается через Matomo и собственные механизмы сбора и отображения данных, поэтому в организации видно, какие материалы реально используются. Результат: База знаний стала реально используемым единым внутренним источником знаний для 1000+ подразделений и десятков тысяч сотрудников; её ведут около 20 редакторов контента. Система работает больше двух лет, использование материалов отслеживается через отдельную аналитику, проект неоднократно представлялся внутри организации как успешная инициатива и получает положительную оценку руководства, а NekaSoft до сих пор поддерживает и развивает систему по действующему контракту. Стек: XWiki, Matomo, кастомные макросы и расширения XWiki, собственный сервис аналитики, DevOps, TypeScript

[Отчёты и документы, Внутренние системы, TypeScript, Node.js, Telegram API, MongoDB, ExcelJS] Система автоматизации отчётности с интерфейсом в Telegram: данные из CRM и Excel сводятся, проверяются и превращаются в стандартизированные управленческие отчёты, экономя менеджерам 10+ часов каждую неделю. Несколько менеджеров регулярно готовили для руководства отчётность по данным более чем 100 сотрудников. Данные находились в CRM, Excel-выгрузках и разрозненных таблицах: менеджеры вручную собирали и сопоставляли информацию, искали расхождения и формировали итоговые отчёты, тратя на это 10+ часов ручной работы каждую неделю. Отдельной проблемой были ошибки и несоответствия в исходных данных. Клиент пришёл не с техническим ТЗ, а с бизнес-задачей: автоматизировать процесс и дать возможность формировать разные виды отчётов с нужными фильтрами и форматами. NekaSoft отвечал за полный цикл: интервью с сотрудниками, анализ существующего процесса, проектирование нового workflow, макеты и согласование интерфейса, архитектура, бэкенд, пользовательский интерфейс, интеграция с CRM и API, обработка Excel-выгрузок, DevOps, внедрение, обучение и дальнейшая поддержка и развитие. Решение: пользовательским интерфейсом системы стал Telegram-бот, но Telegram здесь только интерфейс более сложной системы автоматизации отчётности. Менеджер прямо в Telegram выбирает тип отчёта, параметры и фильтры и запускает формирование. За этим работает аналитическая система: получает данные из CRM и Excel-выгрузок, объединяет и обрабатывает их, проверяет исходные данные на ошибки и несоответствия, сообщает менеджеру, что необходимо исправить, после исправления позволяет сформировать отчёт заново и формирует стандартизированные отчёты в нужных форматах. Результат: менеджеры экономят более 10 часов ручной работы каждую неделю; отчёты формируются прямо через Telegram с выбранными параметрами и фильтрами; система автоматически выявляет ошибки и несоответствия в первичных данных, и их исправляют до попадания в итоговую управленческую отчётность; отчёты формируются в едином стандарте. Система регулярно используется каждые несколько дней для отчётности по данным 100+ сотрудников. От первых обсуждений до готового решения прошло около двух месяцев; система работает в production, NekaSoft поддерживает её более полугода и добавляет новые отчёты и функциональность по мере появления новых потребностей клиента. Стек: Node.js, TypeScript, grammY, Koa, MongoDB, ExcelJS, интеграция с CRM

[Платежи и подписки, Заявки и продажи, TypeScript, grammY, Koa, MongoDB, Railway, Google Sheets] Цифровая инфраструктура онлайн-продаж и платного Telegram-сообщества для эксперта с аудиторией 20 000+: сайт, онлайн-платежи, подписки и автоматическое управление доступом. Задача: Клиент, эксперт с публичной аудиторией 20 000+, уже продавал вебинары, образовательные программы и другие цифровые продукты, но процесс покупки не был организован как полноценный удобный онлайн-сценарий. Пользователю требовался понятный путь от выбора продукта до онлайн-оплаты, а бизнесу нужна была техническая инфраструктура для приёма платежей, управления продуктами и масштабирования. Отдельной возможностью стал новый формат монетизации: закрытое платное Telegram-сообщество с регулярной подпиской, которого раньше не существовало как продукта. Проект начинался не с детального ТЗ: клиент формулировал бизнес-цели верхнего уровня, а NekaSoft проводила discovery и интервью, прорабатывала пользовательские сценарии и брала на себя большую часть продуктовых и технических решений. Решение: NekaSoft построила связанную цифровую инфраструктуру для двух сценариев монетизации. Онлайн-продажи: существующие продукты получили полноценный сценарий интернет-покупки; NekaSoft спроектировала структуру сайта и пользовательский путь, подготовила дизайн, разработала сайт и интегрировала платёжную инфраструктуру. Платное сообщество: NekaSoft проработала механику подписки и разработала Telegram-бота, через которого пользователь оформляет доступ; после оплаты система автоматически ведёт весь жизненный цикл подписки: продление, добавление в закрытые Telegram-пространства, контроль срока действия, заблаговременные предупреждения об окончании, сохранение доступа после продления и закрытие после истечения подписки. Бот также продаёт дополнительные продукты и вебинары, поддерживает административные операции и рассылки, а часть продуктов, промокодов и контента управляется через Google Sheets. За время развития проекта платёжная инфраструктура менялась: на разных этапах подключались ЮKassa, PayPal, PayAnyWay, Tribute и Telegram Stars, и система адаптировалась к этим изменениям без перестройки. NekaSoft также сопровождала подключение платёжной инфраструктуры и связанные организационные процессы, необходимые для запуска онлайн-продаж. Результат: • Существующие продукты получили полноценную онлайн-оплату, путь покупки стал значительно удобнее • Создан и запущен новый продукт: закрытое платное Telegram-сообщество • Полный жизненный цикл подписки и управление доступом автоматизированы, постоянная ручная проверка не нужна • За время работы подключено несколько платёжных решений • Сайт и Telegram работают как взаимодополняющие точки продаж • Новые продукты, вебинары и способы оплаты добавляются без перестройки системы • По оценке клиента, запуск новой инфраструктуры онлайн-продаж и платного сообщества создал новый источник дохода и дал положительный бизнес-результат Первая рабочая версия была запущена примерно за 2 месяца. Система работает около 3 лет, NekaSoft продолжает поддерживать и развивать её. Стек: TypeScript, grammY, Koa, MongoDB, Railway, Google Sheets; платежи в разное время: ЮKassa, PayPal, PayAnyWay, Tribute, Telegram Stars

[Внутренние системы, Vue.js, TypeScript, Java, Docker, Keycloak] Система складского учёта и сквозной прослеживаемости регулируемой продукции на всём жизненном цикле: поступление, хранение, перемещения, использование и окончательное выбытие. Крупной распределённой организации в регулируемой отрасли требовалась единая система складского учёта и сквозной прослеживаемости регулируемой продукции на протяжении всего её жизненного цикла. У заказчика было верхнеуровневое техническое задание; чтобы превратить его в работающую систему, требовалось детализировать требования через анализ нормативной базы, интервью с будущими пользователями и изучение реальных бизнес-процессов. Задача была значительно шире обычного складского учёта. NekaSoft отвечал за discovery и интервью с пользователями, анализ нормативных требований, детализацию ТЗ, формализацию бизнес-требований, проектирование бизнес-процессов и регламентов, пользовательские сценарии, проектирование экранов и интерфейсов, архитектуру системы, ролевую модель и права доступа, проектирование интеграций, требования к инфраструктуре и DevOps. NekaSoft спроектировал решение и участвовал в его реализации совместно с другими инженерными командами проекта, готовил запуск в production и обучал пользователей. Система охватывает поступление и постановку продукции на учёт, складское хранение и остатки, перемещения между участниками, приёмку и передачу, списание, операции с контрагентами, использование продукции, территориальные объекты, связанные с использованием, окончательное выбытие, сопроводительные документы, историю операций, отчётность, сложную ролевую модель и уведомления заинтересованных участников. Каждая значимая операция связывается с участниками, объектами учёта и документами, сохраняя сквозную историю движения продукции. Результат: единая цифровая система, которая позволяет отслеживать происхождение и текущий статус продукции, прослеживать движение между участниками, фиксировать операции и документы, учитывать хранение, использование и окончательное выбытие, работать с территориальными объектами, формировать отчётность и обеспечивать единые процессы для большого количества различных ролей. Первоначальная работа заняла около шести месяцев; после запуска дальнейшая эксплуатация и развитие системы были переданы внутренней команде заказчика. Стек: Vue.js, TypeScript, Java, Spring Boot, Nginx, Docker, Keycloak

[Внутренние системы, Отчёты и документы, Java, Spring Boot, Vue 3, Keycloak, Nginx, Apache POI] Собственная система управления проектами и рабочими процессами, доведённая под ключ: от интервью с сотрудниками и анализа процессов до запуска, обучения и поддержки. Клиент пришёл с бизнес-задачами и внутренними регламентами, а не с готовым техническим заданием. NekaSoft отвечал за весь цикл: интервью с руководством и сотрудниками, анализ существующих бизнес-процессов, сопоставление реальной работы с регламентами, формирование функциональных требований, проектирование workflow и интерфейсов, прототипы в Figma, согласованные с руководством и будущими пользователями, техническая архитектура, бэкенд, фронтенд, DevOps и production-инфраструктура, запуск, обучение сотрудников и дальнейшая поддержка. Система: сотрудники ведут проекты и связанные с ними рабочие процессы в одном месте. Ролевой доступ, формы и структурированные workflow, автоматические уведомления, общие справочники, инструменты совместной работы и генерация документов Excel/Word. Решение спроектировано вокруг реальных процессов и регламентов организации, а не вокруг ограничений готового универсального продукта для управления проектами. Результат: система стала частью ежедневной работы, ей пользуются около 50 сотрудников в разных ролях. Ответственность за каждый этап процесса зафиксирована в системе, риск потерянных задач и разрывов между этапами существенно снизился, уведомления встроились в рабочие сценарии, а руководство получило более прозрачную картину текущей работы. От первых интервью до запуска в production прошло около шести месяцев; после запуска NekaSoft продолжает поддержку и развитие системы. Стек: Java, Spring Boot, Vue.js, Apache POI (Excel/Word), Nginx, Keycloak. Прототипирование велось в Figma.

[Продукты и демо NekaSoft] [Сайты и приложения, React Native, TypeScript, Node.js, MongoDB, Firebase Cloud Messaging, grammY] Собственный трекер привычек NekaSoft, построенный вокруг достаточного минимума: пользователь сам решает, сколько привычек делают день успешным. Мобильное приложение для iOS и Android плюс Telegram-интерфейс уровня приложения. Попробовать бота: t.me/enough_habits_bot. Большинство трекеров поощряют выполнение всего списка: привычки превращаются в ещё один перечень обязательств и подпитывают поведение «всё или ничего». Enough Habits, собственный продукт NekaSoft, использует другую модель: пользователь заранее решает, сколько привычек для него достаточно, чтобы день считался успешным. Механика: пользователь создаёт набор привычек (например, 7) и устанавливает дневную цель (например, 3). Выполнение любых 3 из 7 делает день успешным; остальные можно выполнить, но продукт этого не требует. Философия живёт в самой доменной логике, а не только в текстах: цель фиксируется на день, и успех определяется как достижение выбранного минимума. Поверх строятся статистика, серии и календарная история успешных дней. У продукта два полноценных интерфейса. Главный: мобильное приложение для iOS и Android на едином кодбейсе React Native: мгновенный старт из локального кэша, push-уведомления, управление аккаунтом, экраны привычек, статистики и настроек, за которыми стоит собственный backend API NekaSoft (Node.js, Koa, MongoDB, JWT-аутентификация). Второй: Telegram-интерфейс уровня приложения: вместо потока команд и сообщений один редактируемый экран с инлайн-навигацией как у табов, управление привычками с архивом и ручной сортировкой, инлайн-календарь с отметками задним числом, статистика и локализация RU/EN. Мобильное приложение и Telegram-версия разделяют одну продуктовую модель, оставаясь независимыми пользовательскими каналами: аккаунты и данные между ними не синхронизируются. Напоминания: отдельный инженерный блок. Утренние, вечерние и персональные к привычкам уведомления планируются по локальному времени пользователя. На стороне Telegram работает адаптивный планировщик, который просыпается ровно к ближайшему уведомлению вместо постоянного опроса, пересчитывает расписание после каждой отправки и при смене часового пояса и корректно обрабатывает блокировку бота; на мобильной стороне доставка через Firebase Cloud Messaging с атомарным захватом уведомления против дублей и автоочисткой невалидных токенов. В production: аналитика Amplitude и мониторинг ошибок Rollbar на стороне Telegram, Firebase Crashlytics в приложении, health-check и структурированные логи в бэкенде, деплой на Railway. Продуктом ежедневно пользуются реальные люди, в том числе давние пользователи. Стек: React Native, React, TypeScript, Node.js, Koa, MongoDB, grammY, Firebase Cloud Messaging, Firebase Crashlytics, Amplitude, Rollbar, Railway. Попробовать: Android-приложение в Google Play (play.google.com/store/apps/details?id=com.enoughhabitsmobile) или Telegram-версию t.me/enough_habits_bot

[Заявки и продажи, Внутренние системы, Telegram API, TypeScript, Node.js, MongoDB, Google Sheets] Система сбора и обработки лидов из рекламных и партнёрских каналов для агентства креативных услуг: точка входа в Telegram, атрибуция источников, статусы, административный интерфейс и сегментированные рассылки. Агентство креативных услуг привлекает клиентов через рекламу, собственные креативы, партнёрские размещения и другие внешние каналы; для разных размещений используются ссылки, ведущие в Telegram. Нужна была единая точка входа, через которую потенциальный клиент сможет быстро оставить обращение, а команда сразу получит структурированный лид с информацией о запросе и источнике привлечения. Проект начинался с бизнес-задачи, а не с готового технического решения: перед разработкой NekaSoft провёл discovery, изучил бизнес-процессы, проработал воронку, пользовательские сценарии и дальнейшую работу менеджеров с обращениями. NekaSoft отвечал за полный цикл: discovery, анализ бизнес-процессов, проектирование воронки, пользовательские сценарии, архитектуру решения, разработку Telegram-бота, бэкенд и бизнес-логику, хранение данных, интеграцию с Google Sheets, механику определения источников лидов, систему статусов, административный интерфейс, управление контентом, сегментацию аудитории, рассылки, генерацию маркетинговых ссылок, деплой, запуск, поддержку и дальнейшее развитие. Система стала единой точкой входа для обращений из разных рекламных и партнёрских каналов. Для каждого размещения можно использовать отдельную ссылку с идентификатором источника. После перехода бот проводит пользователя по короткому сценарию, помогает определить нужное направление и собирает необходимые данные об обращении. Данные автоматически сохраняются в MongoDB, передаются в Google Sheets, связываются с источником привлечения и становятся доступны команде для дальнейшей обработки; команда получает информацию о новом потенциальном клиенте и может отслеживать дальнейший статус обращения. Отдельный административный интерфейс позволяет менять тексты и контент, управлять маркетинговыми ссылками, работать со статусами, формировать сегменты аудитории и запускать рассылки по выбранным сегментам. Результат: агентство получило единый управляемый канал работы с обращениями из разных источников. Лиды автоматически собираются и структурируются, для каждого обращения сохраняется источник привлечения, маркетинговые ссылки позволяют отслеживать источники обращений, а сегментация и рассылки дают возможность повторно работать с накопленной аудиторией. По обратной связи заказчика, после запуска системы конверсия выросла. Первая рабочая версия была реализована примерно за месяц; система работает больше года, продолжает использоваться для привлечения клиентов, NekaSoft продолжает её поддерживать. Стек: TypeScript, Node.js, Telegram API, MongoDB, Google Sheets

Сначала определяем, какой результат нужен бизнесу, а уже потом переходим к функциональности. Собираем вводные у ключевых участников, разбираемся в текущем процессе, ограничениях и специфике предметной области и определяем, какую задачу должен решать софт.

На основе понимания задачи и процесса проектируем сценарии, интерфейсы и архитектуру, а также формируем конкретный план разработки. Там, где это полезно, делаем прототип до полной реализации.

Наша команда отвечает за разработку и самостоятельно принимает технические решения по ходу работы. Вы регулярно видите прогресс и можете проверять продукт по мере разработки.

Доводим решение до продакшена. Вы можете получить полные права на код и продолжить развитие своей командой или продолжить работать с NekaSoft над поддержкой и дальнейшим развитием.

Мы ведём проект целиком, а не только разработку. Вы делитесь бизнес-контекстом, а мы отвечаем за то, чтобы он превратился в работающий софт.

Самостоятельные software-инициативы, которые мы ведём целиком: внутренние системы и автоматизация процессов, интеграции и отчётность, клиентские продукты и платформы, AI-продукты и ассистенты.

Нет. Discovery входит в работу: мы интервьюируем стейкхолдеров, разбираем текущий процесс, определяем, чего софт должен достичь, и превращаем это в реализуемый объём работ.

Цена индивидуальна. После вводного разговора и погружения в задачу мы даём диапазон стоимости от минимума до максимума и рекомендованный объём работ, чтобы вы могли контролировать бюджет.

Зависит от объёма. Сначала проектируем решение, затем разрабатываем; о ходе работ рассказываем регулярно, обычно не реже раза в неделю, а работающие версии вы тестируете по ходу проекта.

Да. Возможна полная передача прав на код: передадим проект вашей внутренней команде или продолжим вести его сами (серверы, обновления, исправления), на ваш выбор.

Да. После запуска можем вести поддержку и дальше развивать проект.

TypeScript, Node.js, Python, Java, React, Next.js, Vue, PostgreSQL, MongoDB, Docker; Telegram Bot API, OpenAI/Claude API, RAG-системы, Google Sheets API и другие. Стек выбираем под задачу: технологии поддерживают результат, а не определяют его.

Да, именно это и демонстрирует ассистент на этом сайте: RAG-ассистент, заземлённый на вашу базу знаний, с источниками и возможностью передать разговор человеку. Встраиваем на сайт, в Telegram и другие каналы.

Да. Работаем с агентствами и консалтингами, которым нужна надёжная инженерная команда для клиентских проектов за пределами их собственных мощностей. Отношения с клиентом остаются у вас; мы можем взять на себя discovery и техническую реализацию.

NekaSoft ведёт основатель Алексей Некрасов; мы продуктово-инженерная команда из Белграда (Сербия), работаем с 2019 года, за плечами 100+ реализованных проектов, общаемся на русском, английском и сербском. Оставьте заявку через форму или напишите Алексею в Telegram (@Nekadid); для старта достаточно описать бизнес-задачу.

NekaSoft is a founder-led product and engineering team that takes ownership of standalone software projects, from business discovery and solution design through development, launch, and support. Clients can come with a business problem instead of a finished technical specification: discovery is part of the engagement. Full code ownership is available. Led by founder Aleksei Nekrasov (Telegram: @Nekadid), based in Belgrade, Serbia, working since 2019, with a team of developers and specialists and 100+ delivered projects. NekaSoft also partners with agencies and consultancies as an external engineering and delivery team. Contacts: Telegram https://t.me/Nekadid, email nekasoft.office@gmail.com.