Как я переписывал свою CRM без программистов

Несколько лет я строил CRM для работы с лидами в Telegram. Строил не сам, а с командой разработчиков. Потом разработчиков пришлось уволить, и я остался один на один с системой, код которой писал не я.

Если посчитать с самого начала, то в разработку CRM ушло несколько лет и много - много долларов. А теперь команды разработчиков у меня больше не было, и дорабатывать или чинить её стало некому. Двигаться дальше пришлось самому.

Я хотел дописать её так, чтобы пользоваться ею каждый день.

Ну и я решил работать с инвесторами масштабно и поселить в свою CRM роботов, дорабатывать ее так, чтобы работать на опережение. Мне нужно было, чтобы мой ИИ-ассистент мог общаться с людьми через CRM.

Но начал я с задачи поскромнее: понять, что там внутри, и что надо менять.

Спойлер: CRM работает. И я не буду здесь писать громких слов о том, что «ИИ заменил программистов». Просто опишу, кто и что сделал на самом деле.

Что сделали программисты

Вот что было построено моей ИТ-командой:

Docker, GitLab CI, шаблоны деплоя, разделение на сервисы. Всё вокруг одной базы MongoDB.

И логика продукта - тоже их заслуга.

Вся работа моей CRM состоит из 6 блоков :

1. Привратник: пишет в личку каждому новому участнику моих групп. То есть как только кто-то наживает кнопку “Присоединиться” в мою группу, ему сразу приходит приветственное сообщение

2. Кампании: у меня выстроены рассылки по шаблону и фильтру.

3. Допинговывание: повтор последнего неотвеченного сообщения раз в день в течение месяца. То есть если от меня кому-то написано сообщение, но лид на него не ответил (не прочитал), это-же сообщение отправляется еше раз и потом еще раз и тд. В общем, увеличивается вероятность получения ответа.

4. Интро-группы. Это когда я знакомлю одного лида с другим и создаю им группу для общения, в которой представляю тх друг другу и подчеркиваю, чем, как мне кажется, они могут быть друг другу полезны.

5. Холодные сообщения, 2-3 в день на аккаунт, не больше. Это та самая холодная рассылка, когда я устанавливаю первые контакты с лидами, которые мне нужны.

6. Анализатор участников: находит самых активных участников в определенной группе и готовит им персональное сообщение, на основе того, что это за группа и что этот участник там рассказывал

Это годы работы людей, которые знали, что делают. Без них не было бы ни данных, ни понимания, что вообще должна уметь CRM.

Что осталось после программистов

Разработчиков уволили посреди переезда CRM. Оставалась старая версия на Java и PostgreSQL, новая версия была сделана наполовину, и репозиторий прямо назывался «API для новой версии».

Было две проблемы:

• ноль автотестов во всех шести репозиториях. pytest стоит в зависимостях, а тестов никто не написал. Это очень рискованно.

• пароли от базы были прямо в коде в трёх вспомогательных скриптах.

И еще одна проблема, может быть самая страшная, которую мой Клод нашёл не в коде: все лиды лежали в одной базе, и копии этой базы у меня не было. Код-то можно восстановить из GitLab. Базу нельзя.

Как сейчас устроена разработка без программистов

Задачу я ставлю своими словами, часто голосом. Мой Клод открывает отдельную сессию, читает нужный код и настоящие данные и говорит, что изменится и что может пойти не так.

Дальше он пишет маленький скрипт. Потом делает тестирование. Сейчас в новом слое CRM 22 набора тестов. В шести старых репозиториях их не было ни одного.

Потом его работу смотрят другие ЛЛМки: Кодекс, Грок, Gemini. Мне кажется - так надежнее.

Любая отправка в Telegram проходит через safe_send.py, а budget.py считает лимиты, обычно 5 сообщений в сутки на аккаунт. Прежде чем удалить что-то ранее написанное программистами, я должен убедиться, что это будет верным шагом.

Ночью CRM обслуживает себя сама: скачивает свежие переписки, пересчитывает, какой лид тёплый, а какой остыл, и напоминает про даты, которые мы кому-то обещали. Всё это обычные скрипты, без ЛЛМ и без токенов.

Моя работа теперь: решить, что делать, и посмотреть на результат.

Почему я использовал именно Claude Code?

Во-первых, он у меня уже был. В нём работал весь мой второй мозг: заметки, переписки, поиск. Про второй мозг я тут недавно писал.

Во-вторых, мне нужен был не собеседник, а тот, кто работает руками. Клод Код сам забирает репозитории, запускает команды и пишет скрипты у меня на компьютере. А от CRM мне нужно было, чтобы он быстро искал по папкам, быстро находил лидов, быстро писал и делал интро.

В-третьих, его можно подключить к тому, где живут мои люди. Telegram я подключил к Клоду двумя способами: через библиотеку Telethon и через MCP.

И в-четвёртых, цена. В CRM я вложил годы и много долларов, а доработка идёт за подписку. Причём сама CRM токенов почти не ест: Клод написал скрипты, и дальше они работают без него.

Что сделал Claude Code?

1. Аудит. Токен в GitLab был только на чтение. Клод склонировал 10 репозиториев, прочитал README каждого, вытащил связи между сервисами из env-ключей и docker-compose и нарисовал карту: витрина, бэкенд, автоматизация, данные, внешний мир. Оригинал в GitLab всё это время не трогался. В общем - самое логичное действие

2. Сказал, что сначала не переписывать. Я сначала собирался строить полностью новую CRM, но сперва решил еще подробнее изучить ту, что строилась командой годами. После аудита Клод мне сказал, что не надо переписывать, что CRM хорошо написана и надо только улучшать . Учесть безопасность (тесты) и пароли, потом переходить к проверке маленькими блоками.

3. Построил вторую версию, второй слой. Доработал. Вокруг старой системы появились простые локальные базы на SQLite: лиды, личные переписки, чаты. Сейчас в базе лидов около 99 тысяч записей.

4. Нашёл то, чего не было. Все шесть блоков работали только наружу: от меня к человеку. Не было блока для того, кто пришёл сам. Не было поля «чем этот человек полезен». Не было даты, после которой карточка лида устаревает. Этот список мы с Клодом составили вдвоём. На самом деле, это давно надо было сделать

Что я понял

Программисты построили продукт. Клод его прочитал, разобрался, нашел, что надо улучшать, до чего не доходили руки.

Наверное сейчас ни у кого нет иллюзий, что ИИ может видеть и делать лучше и больше. В случае моего продукта - сейчас моя CRM работает бесперебойно, и обслуживание ее обходится мне намного дешевле