Я надиктовываю задачи на ходу — AI-агент сам раскидывает их в Notion
Две большие территории, более 20 зданий, 5 жилых отделений. Хозяйственные вопросы, питание, закупки, техслужба, водители, охрана труда и куча другой ежедневной работы. Задачи появляются на ходу — буквально. Идёшь по территории, видишь: тут лампа не горит, тут надо дорожку посыпать песком, звонит закупщик — просит согласовать заявку от поставщика. Пока дошёл до кабинета — половину забыл.
До недавнего времени я вёл задачи в Яндекс-таблице. Работало ровно до момента, когда задач стало много. Дубли, забытые строки в конце списка, нет приоритетов, нет привязки к территориям или зданиям. Таблица превратилась в свалку, в которую страшно заглядывать.
Я спроектировал систему, которая это решила.
Что за система
Telegram как интерфейс, Notion как хранилище, n8n в роли "движка".
AI-агент в Telegram. Пишу ему текстом или надиктовываю голосовое. Агент понимает, что я хочу, уточняет недостающее — территория, отдел, приоритет, дедлайн — показывает карточку задачи и спрашивает подтверждение. Только после моего «да» создаёт запись в Notion.
Есть утренний дайджест. Каждый будний день в 9:02 агент присылает в Telegram список: что просрочено, что горит сегодня, что в ближайшие пять дней. Открыл телефон утром — и сразу видишь картину дня.
В Notion — канбан-доски на любой вкус. Когда я за компьютером, работаю визуально: перетаскиваю задачи между статусами, фильтрую по отделам и приоритетам.
Как устроен AI-агент
Под капотом — языковая модель, которая работает не как чат-бот для болтовни, а как структурированный ассистент с чёткими правилами.
Агент знает структуру базы: территории, отделы, шесть уровней приоритетов, проекты. Он не угадывает — он спрашивает. Если я говорю «купить карты для домофона, территория 2, закупки, обычный приоритет, дедлайн через неделю» — он формирует карточку и показывает мне. Если говорю просто «купить лампочки» — спросит: какая территория? какой отдел? приоритет? дедлайн? комментарий?
Агент помнит контекст последних сообщений. Создал задачу и тут же хочу её изменить — не нужно начинать сначала.
Цифры за первые
4 дня 84 задачи в базе. 66 активных, 18 выполненных. 44 создано голосом, 9 текстом через Telegram, остальные — напрямую в Notion за компьютером.
Ни одна задача за эти дни не потерялась и не просрочилась.
Куда это ведёт
Сейчас система работает на одного руководителя. Но архитектура позволяет масштабировать.
Следующий шаг — подключить команду. Руководитель ставит задачу через бота, назначает исполнителя. Исполнитель получает уведомление, выполняет, фиксирует результат. Руководитель видит статус: выполнено, на доработку, заблокировано. Спринты, канбан, контроль загрузки — всё ложится на ту же архитектуру. Сюда легко добавить уведомления по email и автоматическую постановку задач по итогам совещаний — информация извлекается из аудиозаписей.
По сути, это зародыш системы управления задачами для команды: AI-агент как интерфейс ввода, Notion как хранилище и визуализация.
Это решение стало моим личным «цифровым вторым мозгом». Оно позволяет не отвлекаться на фиксацию задач в офисе, а полностью сосредоточиться на управлении территорией и объектами, доверяя рутину технологиям
Почему это работа архитектора
Я не написал ни строчки кода руками. Код написал ИИ. Но проектирование системы — это не код. Это понимание процесса: где ломается, что автоматизировать, как должен работать интерфейс, какие правила заложить в агента, как обрабатывать ошибки.
Какие поля обязательны. Когда спрашивать подтверждение. Как искать задачи. Как форматировать вывод. Что делать с нечётким голосовым. Каждое из этих решений определяет, будет ли система работать в реальной жизни или останется демо-проектом.
Так работает любая система: начинается с одной боли, а потом обрастает новыми возможностями, потому что вы начинаете видеть, что ещё можно улучшить.
Я в Telegram