кейс · support tooling
HDE Notifier: обвязка службы поддержки маркетплейсов
Клиентская служба поддержки работала в чужом интерфейсе: заявки видел только оператор, руководитель — ничего. Я собрал серверную надстройку, которая тянет заявки из кабинета, считает сроки ответа, помогает писать ответы и показывает руководителю реальную картину по людям.
Задача
Поддержка маркетплейсов отвечает в собственном кабинете площадки: там нет ни экспорта, ни API для руководителя, ни истории. Руководитель видел только текущий экран, поэтому «кто сколько решил» и «успеваем ли в срок» считалось на глаз.
Требования были жёсткими: не ломать рабочий процесс операторов, не менять площадку, не хранить лишние персональные данные.
Что сделал
- Сервер на Python + SQLite — принимает события от расширения, хранит метрики по заявкам, раздаёт панель и API.
- Расширение-наблюдатель — читает то, что оператор и так видит на экране, и отправляет на сервер номер заявки, время и статус. Ничего не кликает за человека.
- Панель руководителя — сколько решено, среднее время, первый ответ, доля в срок, премия по правилам, табель смен и проверка выхода на смену.
- Нейросеть в чате — приводит черновик ответа к тону компании и проверяет факты: числа, даты, номера заявок. Отправляет не она — решает оператор.
- Доступы и роли — ключи с набором прав, журнал действий, отдельный экран администраторов.
Что проверял
Главный риск был не в коде, а в том, что метрики начнут врать: посчитают закрытой заявку, которую оператор просто открыл, или засчитают ответ, отправленный ботом. Поэтому сроки считаются по событиям из кабинета, а не по времени работы расширения, а любое расхождение попадает в журнал.
Отдельно проверял, что при остановке сервера расширение не теряет данные: события копятся и досылаются после подъёма.
Результат
У руководителя появились цифры, которых раньше не было: нагрузка по людям, доля заявок в срок, среднее время ответа и премия, которую можно объяснить. Операторы получили подсказки по тону и таймер до срока прямо в карточке заявки.
Скриншоты в галерее сняты на демонстрационной базе: имена сотрудников и номера заявок вымышленные, переписка с клиентами удалена, доступ к рабочей системе не публикуется.
Как это выглядит
Стек
Python, SQLite, JavaScript, REST, nginx, HTTPS, Chrome extension (MV3), LLM (Polza.ai)
Ссылки
Есть похожий процесс?
Опишите в двух предложениях, что происходит сейчас. Отвечу, что реально автоматизировать, за сколько и с чего начать.