Перейти к содержимому
ODA Labs

Кейсы

Реальные проекты с измеримым результатом

Каждый кейс — конкретный процесс, который мы автоматизировали за 1–4 недели. Ниже — что сделали и какой эффект получили. Детали публикуем с разрешения клиентов.

Портфолио

Что мы уже сделали

Реальные проекты с измеримым результатом. Детали публикуем с разрешения клиентов.

Задача

Бухгалтер тратил 1–2 дня на каждую расходную декларацию по госконтракту: ручные выгрузки из 1С, сопоставление сотен позиций материалов, пересчёт формул. 30–40 деклараций в год — около 2 месяцев чистой механической работы. Цена ошибки — вопросы от Казначейства, ФАС, прокуратуры.

Решение

Разработали десктопное приложение: бухгалтер перетаскивает файлы из 1С, программа сама определяет тип файла, парсит данные и сопоставляет материалы через 9-уровневый каскад — от точного совпадения до нечёткого поиска. На выходе — готовый Excel на 7+ листов: себестоимость, материалы по FIFO, 23 формы РКМ по приказу ФАС №995/22. Каждая цифра трассируется до первичного документа.

PythonFastAPIReactTypeScriptSQLite
0 мин

на контракт вместо 1–2 дней

0 дней

от старта до продакшена

0%+

автоматическое сопоставление

Задача

Любой новой B2B-услуге нужны первые продажи без бюджета на рекламу. Покупные базы — грязные: битые email, неактуальные ИНН, не та ниша. Холодные рассылки конвертят 0,1–0,3% и уезжают в спам — это месяцы работы ради нескольких ответов.

Решение

Собрали единую базу 36 млн компаний и ИП РФ из 4 открытых источников (ФНС, госвакансии, госзакупки, дамп ЕГРЮЛ) — с геокодом и таргетингом по стеку (по вакансиям видно, какой софт у компании). Поверх — AI-агент: на каждого лида собирает контекст и пишет персонализированное письмо. Использовали этот же инструмент для собственного outbound — за неделю 250 точечных писем по своей ICP, первый клиент пришёл через эту же воронку.

PostgreSQL 16 + PostGISFastAPIAstro 5React 19LM Studio (Qwen3)
0 млн

компаний и ИП в одной модели

0

писем за неделю → 1 клиент

0

источника данных в единой схеме

Задача

Запуск интернет-магазина с нуля: десятки моделей, на каждую нужны характеристики, продающее SEO-описание, мета-теги, alt'ы. Контент-менеджер один — это 2–3 месяца ручной работы. Без описаний нет органики, без органики нет первых продаж — приходится сразу закладывать бюджет на платный трафик.

Решение

Сделали сайт на Next.js + AI-агента: на каждую модель он сам обходит источники (сайт производителя, обзоры, маркетплейсы), собирает спецификацию, генерирует уникальное продающее описание, заголовок, мета и alt'ы. Все карточки прошли через единый шаблон — поисковики быстро увидели структуру. Органический трафик с Google пошёл на 2-й неделе, к 3-й стабилизировался, дальше подключился Яндекс. Первые продажи — без рекламного бюджета.

Next.js 15AI-агент (LLM-генерация)Node.jsЯндекс.Метрика
0 нед

до первых органических заходов с Google

0 нед

до стабильной органики Google + Яндекс

0%

карточек товара сгенерированы агентом

Задача

Тематический агрегатор живёт на органическом трафике. Чтобы войти в нишу с low-budget — нужен большой каталог уникальных страниц на десятки тысяч URL. Вручную писать описания и собирать данные на такой объём = годы работы и команда копирайтеров. Без масштаба — 0 трафика, проект мертворождённый.

Решение

Построили сайт agent-first: парсер постоянно расширяет базу тем, программатик-генерация рендерит страницы категорий, тегов и авторов, отдельный AI-пайплайн пишет hand-curated описания и FAQ для топ-просмотров. Обложки генерирует локальный ComfyUI с Flux Schnell на одной RTX 5080 — нулевой расход на внешние API. За пару недель — 30K тем в каталоге, 48K URL в sitemap, индексация в Яндекс.Вебмастер и Google Search Console пошла.

Next.js 15Node.js + SQLiteComfyUI + Flux Schnell (локально)nginx + PM2
0K

тем в каталоге через программатик-генерацию

0K

URL в sitemap, отправлено в Вебмастер + GSC

0%

AI-обложки и описания локально, без API-расходов

Фабрика кейсов

Маршрут одного проекта

Цикл занимает 1–4 недели в зависимости от сложности процесса. Оплата по этапам, не за часы.

Шаг 1 — Разбор

Смотрим, где уходит время

За 1–2 встречи разбираемся, какие процессы отнимают часы: ручной ввод, копирование между системами, согласования в переписках. Фиксируем 3–5 точек с максимальной выгодой от автоматизации.

0 процессов

в среднем находим при первом разборе

Шаг 2 — MVP

Запускаем первый маршрут

За 1–2 недели собираем работающую автоматизацию на одном процессе. Подключаем к вашим системам через API и показываем реальную экономию времени на живых данных.

0 недели

от первой встречи до работающего результата

Шаг 3 — Масштаб

Расширяем на смежные участки

Когда первый маршрут прижился — подключаем остальные процессы из списка. Добавляем мониторинг, оповещения, контрольные дашборды. Обучаем команду сопровождать систему своими силами.

0%

рутинных операций переходит под контроль автоматики

Шаг 4 — Передача

Оставляем работающую систему

На выходе — документация, репозиторий, регламент эксплуатации. Сопровождение по желанию: помесячная поддержка или полная передача вашей ИТ-службе.

0% в РФ

код, данные и инфраструктура — на стороне клиента

Хотите такой же результат?

Расскажите, какой процесс отнимает больше всего времени — за 1–2 встречи разберёмся, можно ли его автоматизировать и какой эффект это даст. Без обязательств и длинных ТЗ.

Связаться