calls24_v2_ideas/PLAN.md

🗺️ План реализации calls24

На основе кейса Adict.ru: команда персон, маршрутизация, честный fallback → лид.

Этап 0: Инфраструктура (неделя 1)

• Репозиторий на Gitea (neo/calls24)
• Docker Compose-стек (PostgreSQL, Qdrant, Redis)
• Настройка Yandex AI Studio API-доступа
• Настройка WebSIP Proxy (тестовая линия SIP)

Этап 1: Анализ звонков (недели 2-3)

voice-analyzer/

• main.py — FastAPI эндпоинт для загрузки аудио
• stt.py — Yandex STT интеграция (локализация текста)
• analyzer.py — LLM-анализ текста звонка
  • Выявление скрипта
  • Тайминги и паттерны
  • Возражения клиента и реакция оператора
  • Оценка конверсии
• report.py — Генерация отчёта (HTML)
  • Что было хорошо / плохо
  • Рекомендации по скрипту
  • Сравнение операторов

Вход: WAV/MP3 файлы Выход: JSON-анализ + HTML-отчёт

Этап 2: Генерация скрипта и персон (недели 3-4)

voice-analyzer/pattern_gen.py

• Анализ паттернов успешных звонков
• LLM-генерация скрипта из паттернов
  • Этапы разговора
  • Фразы-крючки
  • Обработка возражений
  • Закрытие сделки
• Генерация набора персон (на основе типа бизнеса)
  • Менеджер продаж (основной)
  • Консультант (вопросы)
  • Финансист (цены, ипотека)
  • Куратор (постпродажа)
• Сохранение скриптов и персон в PostgreSQL
• Версионирование скриптов

Вход: Анализ 100+ звонков клиента Выход: JSON state machine для каждой персоны

Этап 3: Голосовой робот (недели 4-7)

voice-bot/

• main.py — FastAPI (REST + WebSocket)
• sip_proxy.py — WebSIP Proxy (SIP ↔ WebSocket)
  • Приём входящих
  • Исходящие звонки
  • Запись аудио
• realtime.py — Yandex Realtime API
  • WebSocket клиент
  • STT → текст
  • LLM → текст → TTS → аудио
  • Задержка <1 сек
• router.py — Маршрутизатор между персонами
  • Автоопределение роли по контексту
  • Выбор персоны (автоматически или клиент выбирает)
• persona.py — State Machine для каждой персоны
  • Приветствие (с тоном персоны)
  • Квалификация / Ответ на вопросы
  • Предложение / Консультация
  • Возражения
  • Закрытие / Передача
• memory.py — Контекстная память (Redis)
  • Общая память сессии (персона видит, что было до)
  • Память персоны (её специфичные данные)
• fallback.py — Честный «не знаю»
  • Не галлюцинировать
  • Предложить контакт менеджера
  • Сохранить тему в content_entries
• voice_bridge.py — Звуковой мостик (300мс)
  • При передаче между персонами
  • Чтобы клиент не чувствовал разрыва

Критичные фичи голоса:

• Прерывания: клиент перебивает → система замолкает мгновенно
• Пауза внутри мысли ≠ конец фразы (ждём 1.5-2с тишины)
• Защита ролей: персоне нельзя уходить в чужую роль

Этап 4: Замкнутый цикл + контент-админка (недели 7-9)

• Автоматический анализ звонков робота
• Выявление слабых мест скрипта
• Автогенерация улучшенной версии
• A/B тестирование скриптов
• Content Admin — админка для контент-менеджера
  • Список «запрашиваемых тем, на которые нет ответа»
  • Добавление ответов без участия разработчика
  • Гибридный поиск (BM25 + эмбеддинги)
  • Обновление KB без релиза
• Dashboard для мониторинга

Вход: Все звонки робота Выход: Улучшенный скрипт + обновлённая KB → новая версия

Этап 5: CRM и интеграции (недели 9-11)

• Bitrix24 (контакты, сделки)
• AmoCRM (контакты, воронки)
• Telegram-бот для клиента
• API для сторонних систем

Этап 6: Продуктовеение (недели 11-14)

• Веб-дашборд для клиента
• Личный кабинет
• Аналитика по звонкам
• Биллинг и оплата
• Onboarding

Приоритеты

1. Самый быстрый путь к деньгам: Этап 1 (анализ 5-10 звонков → отчёт)
2. Главная фича: Этап 3 (голосовой робот с персонами)
3. Конкурентное преимущество: Этап 4 (замкнутый цикл + «не знаю» → лид)

Риски

• Yandex Realtime API: задержка, стабильность WebSocket
• SIP: NAT-пробросы, проброс RTP, WebSIP Proxy стабильность
• 152-ФЗ: хранение записей, согласие клиентов
• Конкуренция: Exolve (МТС), Звонобот, Unibell
• Ключевой риск: качество TTS — должен быть естественный, не шаблонный