Описание проекта
Система позволяет создавать таблицы в Google sheets и заполнять их через естественное общение с ИИ ассистентом, минуя строгие формы.
1. Принимает цель сбора данных от разработчика
Владелец сервиса указывает, какие данные нужны:
«Собрать: имя, email, боль (текст), готовность к звонку (да/нет)».- Система автоматически генерирует логику диалога:
какие вопросы задавать,
в каком порядке,
как уточнять расплывчатые ответы.
2. Ведёт адаптивный диалог в формате чата или голоса
Пользователь видит кнопку «Расскажите нам о себе» вместо формы.
ИИ начинает беседу:
«Привет! Чтобы помочь вам лучше, расскажите — с какой проблемой вы столкнулись?»При неясном ответе:
«Вы упомянули “проблемы с отчётами” — имеете в виду медленную генерацию или ошибки в данных?»Все ответы автоматически маппятся в структурированные поля (например, pain_point: "slow_report_generation").
3. Адаптирует стиль под тип взаимодействия
Для онбординга: дружелюбный, обучающий тон, уточнение ролей и целей.
Для лидогенерации: фокус на боли, предложение звонка, выявление бюджета/срока.
Для фидбэка: эмпатичный слушатель, уточнение контекста («Когда это произошло? Что вы ожидали?»).
Для внутренних отчётов: деловой тон, запрос метрик и сроков.
4. Интегрируется в любую точку взаимодействия
- Кнопка или виджет встраивается:
на сайт (через JS-скрипт),
в мобильное приложение (через SDK),
в email или мессенджер (через ссылку на чат).
Результаты передаются в CRM, базу данных или Google Sheets в структурированном виде.
5. Повышает конверсию за счёт человечности
Пользователь не «заполняет форму», а общается с помощником.
Система прощает ошибки, задаёт уточнения, подстраивается под темп.
Нет «обязательных полей» — только естественные вопросы, ведущие к цели.
Условия реализации
Технологии:
Python / JavaScript (бэкенд + фронтенд),
NLP: классификация намерений, извлечение сущностей, разрешение неоднозначностей,
LLM (локально или через API): для генерации естественных, контекстных ответов,
База данных: PostgreSQL (для хранения сессий и структурированных данных),
Виджет: простой React-компонент или Streamlit-эмбед.
Данные:
- Синтетические сценарии:
регистрация в SaaS,
жалоба в поддержку,
заявка на демо,
еженедельный отчёт сотрудника.
Сгенерированные диалоги с «шумом» (неполные, противоречивые ответы).
Обязательные компоненты:
Настройка цели сбора данных (минимум 3 поля),
Генерация адаптивного чат-диалога,
Структурирование ответов в JSON/таблицу,
Уточнение хотя бы одного неясного ответа.
Ограничения:
Фокус на один тип формы (например, лидогенерация или онбординг).
Проблема, которую решает задача
Традиционные формы — барьер, а не инструмент: они требуют от пользователя думать как система, а не как человек. В результате:
до 60–80% пользователей бросают формы,
качество данных низкое,
владельцы сервисов теряют лиды, фидбэк и вовлечённость.
Эта задача решает конфликт между машинной структурой и человеческой спонтанностью, предлагая:
сбор данных через общение, а не заполнение,
гибкость вместо жёстких полей,
эмпатию вместо ошибок валидации.
Результат — исчезновение формы как таковой, заменённой живым, умным диалогом, который работает лучше, потому что уважает пользователя.
- Синтетические сценарии:
