Автосервис —
ИИ-автоматизация автосервиса и кузовного ремонта

Что делает

Плавающее окошко в правом нижнем углу. Отвечает на вопросы про услуги, принимает фото повреждений, запрашивает марку/модель/VIN, выдаёт предварительную смету, записывает в CRM, передаёт «горячие» лиды мастеру.

Интеграция с сайтом

• WordPress-плагин «Insert Headers and Footers» или прямая вставка в footer.php темы
• Один тег: <script src="https://ws-ai.melion.pro/widget.js" async></script>
• Ничего в базе WordPress не меняется — виджет автономный

Технический стек

• Backend: Python 3.11, FastAPI, uvicorn
• LLM: Claude Sonnet 4.6 / GPT-4o (основные) + LLM Router fallback (Groq, Gemini, Qwen)
• Хранилище: SQLite (ws_leads.db) для сессий, PostgreSQL для истории
• Фото: сохраняются в /root/whiteservice/ws_uploads/{session_id}/

Endpoints

• POST /api/ws/chat — новое сообщение
• POST /api/ws/upload-photo — загрузка фото (до 10 МБ, JPG/PNG/HEIC)
• POST /api/ws/submit-lead — финализация, создание сделки в CRM

Подход

Единый inbox всех каналов в CRM. Базовый вариант — Wazzup (3 500 ₽/мес). Продвинутый — персональные боты Мелион (0 ₽ за транспорт, полный контроль).

Логика

1. Входящее сообщение → webhook → /api/wazzup/webhook
2. Поиск контакта в CRM (по телефону или username)
3. Нет контакта → создать + сделку в воронке "Частник"
4. Рабочее время: ждём мастера 5 мин → ИИ перехватывает
5. Нерабочее время: ИИ отвечает сразу
6. Каждое сообщение → примечание в сделку CRM

Каналы

• WhatsApp Business через Wazzup или Green API
• Viber Business Messages
• Telegram (бот или персональный аккаунт на Pyrogram)
• VK Сообщения сообщества

Телефонный стек

• Виртуальный номер: МТС Exolve / Mango Office / UIS (севастопольский городской +7 (8692))
• Текущий мобильный номер (если используется) — безусловная переадресация на виртуальный (или остаётся как личный мастера)
• Softphone на смартфонах мастеров: Exolve App / Zoiper / MicroSIP
• SIP-транк → AudioSocket → AI-диалог

AI-стек

• STT: Yandex SpeechKit (streaming, gRPC) — нативный русский
• LLM: Groq Llama 3.3 70B (первичный), fallback → Cerebras → GPT-4o
• TTS: Yandex SpeechKit (jane, good), для премиум — ElevenLabs Elena Young
• Латенция: первый звук ~300 мс

Сценарии

• «Сколько стоит замена бампера» — отвечает из прайса
• «Когда свободно на приёмку» — проверяет Google Calendar, предлагает слоты
• «Готова ли моя машина» — ищет сделку в CRM по номеру, отвечает
• «Страховой случай от Гайде» — переключает в воронку «Страховая»
• Сложный вопрос → эскалация: «передам мастеру, он перезвонит в течение часа»

Модель

MVP: Claude Sonnet 4.6 Vision / GPT-4o Vision через API (через LLM Router — есть бесплатные лимиты и fallback).
Production (после накопления 1500+ фото): собственная YOLOv11 + ResNet, развёрнутая локально. Экономия токенов API 10×.

Промпт (сокращённо)

Ты — эксперт по кузовному ремонту (СТО «{название_клиента}»).
На вход — 1..10 фото автомобиля.
Определи:
1. Модель и цвет (если видно)
2. Для каждой повреждённой детали:
   - деталь (бампер, крыло, дверь, капот, фара, зеркало, стекло, диск)
   - тип (царапина / скол / вмятина / трещина / замятие / коррозия)
   - тяжесть (L полировка / M локальный+покраска / H замена)
   - площадь в %
3. Суммарная оценка "от / до" по прайсу
4. Срок в рабочих днях

Прайс (инжектится из prices.json):
{...}

Формат ответа: JSON

Точность

• Классификация детали: ≥ 90%
• Классификация типа: ≥ 80%
• Диапазон цены: ±30% от оценки мастера
• При confidence < 0.6 — запрос дополнительных фото

Human-in-the-loop

Обязательная подпись: «предварительная оценка по фото, точная — после осмотра». Мастер правит КП перед отправкой клиенту (в 25–30% случаев — это мировая норма).

Железо

• 4 IP-камеры 4K (HikVision / Dahua) на стойках по периметру въезда
• 1 камера под днище (если есть яма / подъёмник)
• Локальный мини-сервер (Intel NUC или Raspberry Pi 5) — обработка видеопотока
• Триггер по датчику движения / по нажатию кнопки приёмщика

Процесс

1. Машина заезжает в бокс — автосъёмка 4–8 ракурсов за 2 секунды
2. AI прогоняет фото через тот же CV-модуль (B1) — но в режиме «обход авто»
3. Все существующие повреждения попадают в акт приёмки
4. Клиент на планшете подписывает «согласен с зафиксированным состоянием»
5. PDF автоматически уходит в CRM + в WA клиенту

Эффект

Споры «было / не было этой царапины» — полностью исчезают. Время приёмки сокращается с 20 до 5 минут. Фиксация «скрытых» дорепарных повреждений (+3–5 находок в неделю, которые раньше пропускали).

Что видит клиент

Уникальная ссылка вида сайт-клиента.ру/my/abc123. Открывает страницу с текущим этапом и фото.

Этапы

Приёмка → Разборка → Жестянка → Шпаклёвка → Грунт → Покраска → Сборка → Полировка → Готов к выдаче

Процесс

• Мастер делает 1–2 фото на каждом этапе (через простой WebApp или TG-бот)
• AI подписывает: «грунт нанесён», «шпатлёвка», «сборка завершена»
• Клиент получает PUSH в WA: «ваша Toyota на этапе покраски»
• Разрешает шеринг: клиент может показать ссылку другу

Бизнес-эффект

Самая сильная продающая механика — клиенты сами шерят ссылку в соцсетях («смотрите, как мне машину делают»). Органический маркетинг. Рост доверия и повторных обращений.

Что делает

Перед выдачей — фото готовой детали под контровым светом. AI сравнивает текстуру ЛКП с эталоном и выдаёт чек-лист замечаний: «локальная шагрень», «пыль в лаке», «кант на границе покраски».

Как интегрируется

• Мастер снимает через WebApp (QR-код в боксе → камера телефона)
• AI за 3–5 секунд возвращает оценку 0–100 и список замечаний
• Замечания — либо «переделать», либо «допустимо»
• Если есть критичные — машина не выдаётся, приёмщик получает алерт

Оборудование

• PPG RapidMatch XI / X-Rite i1Pro / Sherwin-Williams Collision Core Pronto
• Одноразовая покупка: 300 000 – 600 000 ₽
• Работает с ноутбуком колориста — штатно идёт в комплекте

AI-надстройка

LLM-помощник подсказывает колористу по результатам тест-напыла: «формула чуть зеленит — уменьшить пигмент X на 2 г, добавить пигмент Y». База «отработанных формул» под ваш регион и климат.

Эффект

• -30% ошибок подбора
• Отчёт о совпадении по шкале DE* — можно показать клиенту
• Конкурентное отличие: «98.7% совпадение цвета — это лучше, чем у дилера»

Процесс

cron */3 мин:
  1. Проверить новые записи в Exolve
  2. Скачать MP3
  3. Whisper Large v3 (Groq) → транскрипция
     с prompt: "кузовной ремонт, BMW Toyota Honda,
     бампер капот крыло, ОСАГО КАСКО, Гайде Евроинс"
  4. LLM (Groq Llama 3.3) → анализ:
     - классификация (целевой / спам)
     - извлечение: марка, модель, VIN, гос.номер, СК
     - оценка мастера: представился, уточнил, закрыл
     - скоринг сделки 0–100
  5. Автозаполнение полей CRM (если пустые)
  6. Примечание в сделку + автозадача «Связаться»

Скоринг мастера

• Представился и назвал сервис (+10)
• Уточнил характер повреждений (+20)
• Спросил про страховой случай (+15)
• Зафиксировал марку/VIN (+15)
• Предложил приехать на осмотр (+25)
• Закрыл возражение по цене (+15)

Отправка

Каждое утро в 8:30 (пн–сб) в Telegram-бот @ws92_ops_bot. Директор получает одну длинную сводку.

Содержание

• Горячие лиды (скоринг 70+): список с телефонами и краткой сутью
• Задачи на сегодня (приёмка, звонок клиенту, передача КП)
• Машины на выдаче (ФИО, время, комплектность документов)
• Сделки в «зоне риска» (висят на этапе больше X дней)
• Новые лиды за ночь (со ссылкой на сделку)
• Напоминания: «клиент писал второй раз, мастер не ответил»

Когда

Каждую пятницу в 10:00 — разбор всех звонков недели в Telegram директору.

Содержание

• Рейтинг приёмщика 0–100 по неделе
• Топ-5 лучших звонков (как эталон)
• Топ-5 худших звонков (что пошло не так, цитаты)
• 3–5 сильных сторон: «отлично выясняет модель и VIN»
• 3–5 зон роста: «редко предлагает приехать на осмотр — в 40% случаев не позвал»
• Топ-3 возражений недели + готовые скрипты ответов

NPS-звонок

Через 3 дня после выдачи — голосовой ИИ звонит и спрашивает: «Как впечатления от ремонта? По шкале от 0 до 10».

• Если 9–10 → просит оставить отзыв на Яндекс/2ГИС, отправляет ссылку в WA
• Если 7–8 → благодарит, запоминает для дальнейшей работы
• Если 0–6 → эскалация директору, задача «позвонить клиенту лично»

Автоответ на новые отзывы

Раз в сутки скрипт проверяет Яндекс/2ГИС/VK, AI генерирует ответ от «администратора», сохраняет в очередь на модерацию. Директор в 1 клик одобряет или правит.

Что генерирует

• 2 поста «до/после» в неделю — в VK и Telegram-канал сервиса. Берётся из цифрового паспорта ремонта (B3), AI оформляет текст и картинки
• 1 SEO-статья в неделю — под живые запросы Яндекса в вашем городе («кузовной ремонт Honda в [город]», «полировка BMW после царапин»). Статья идёт в блог сайта автосервиса
• 1 YouTube Shorts / VK Клип в неделю — 15-секундный ролик «до → процесс → после» с музыкой и субтитрами

Технология

• База: ContentFactory v5 Мелион (уже работает на melion.pro)
• LLM: Claude + Gemini + Groq (ротация через LLM Router)
• Видео: Playwright для обложек, ffmpeg для монтажа
• Публикация: cron-планировщик с ручной модерацией первого месяца