Джарвіс: Як ШІ-помічник у Slack перетворює хаос переписок на готові задачі в Trello

Куди зникають важливі думки під час командних чатів

У будь-якій команді є одна й та сама біда. Інформація постійно розлітається по кутках. Хтось щось написав у загальний канал, хтось відповів в особисті. А якісь важливі рішення взагалі закопали в потоці щоденного флуду в Slack. Знайти потім кінці просто нереально. Саме через це ми в Skylex зібрали Джарвіса. Це такий собі невидимий ші-помічник на базі штучного інтелекту.

Бот просто «сидить» у чатах, слухає, структурує розмови та видає готові пропозиції для таск-менеджера. Зараз система працює у зв'язці Slack, Trello та OpenAI. Але за бажанням цю логіку можна накрутити на будь-які інші сервіси компанії - наприклад, налаштувати автоматичне створення тікетів у Jira, синхронізацію лідів з HubSpot або збирання технічної бази знань у Notion.

Як Джарвіс взаємодіє з базою даних компанії

Цей помічник став корисним не сам по собі. Головне, що ми міцно зв'язали його з нашою внутрішньою базою даних. Це вже не просто якась іграшка для розсилання сповіщень.

Коли розробники обговорюють технічні питання в Slack, Джарвіс автоматично перевіряє дані по проектах в нашій базі. На практиці це дає постійний і швидкий обмін інформацією між командами.

Всі бачать актуальний статус завдань. Ніхто не смикає колег дурними запитаннями. А менеджерам більше не треба щовечора збирати звіти по крупинках і заповнювати таблиці вручну.

Як саме ШІ ділить розмову на шматки

Головне, що робить Джарвіс - він перетворює купу звичайних повідомлень на нормальні, структуровані дані. Бот не хапає кожне слово окремо. Він вміє об'єднувати чат за контекстом. Тут працюють два простих правила.

По-перше, аналіз та розбір контексту відбувається не автоматично кожні 30 хвилин, а суворо за прямим запитом від людини в чаті (зараз наш розробник Даня якраз фіналізує та впроваджує цю зміну в логіку системи). Це допомагає не змішувати докупи ранковий зідзвон та вечірній розбір якихось багів, а викликати помічника саме тоді, коли обговорення завершено і треба зафіксувати результат.

По-друге, бот чітко бачить структуру тредів. Будь-яка відповідь всередині гілки автоматично прив'язується до головного поста. Технічні деталі ніколи не вилітають із загального контексту проблеми.

Логіка коду та магія Prompt Engineering

Коли бот збирає докупи шматок переписки з чату, він починає приміряти отриманий контекст до поточного списку завдань. Логіка побудована наступним чином: спочатку Джарвіс імпортує та синхронізує активні картки проекту з Trello, після чого починає працювати вже безпосередньо з нашою внутрішньою базою даних.

Величезний плюс такого підходу в тому, що поточні завдання в базі можуть бути зовсім різними за своїм походженням. Наприклад, система легко обробляє і зіставляє таски, які менеджер додав вручну безпосередньо в базу, навіть якщо вони взагалі не синхронізовані з дошками Trello. Зібравши цей повний масив інформації (ID сторінок, описи та поточні статуси), скрипт готує фінальний пакет даних для відправки в OpenAI.

Тут уся фішка в промпті. Ми прописали для ШІ дуже жорстку інструкцію. Вона змушує його думати як суворий технічний аналітик. Ніякої самодіяльності чи вигадок. Там закладена чітка бізнес-логіка з конкретними прикладами.

Бот просто порівнює текст із чату з технічним описом завдань у базі даних. Звісно, кожен такий запит до API коштує грошей. Тому ми оптимізували обсяг даних і підібрали модель, наприклад GPT-4o, щоб це не влітало в копієчку.

Що саме менеджер бачить у Slack

Після аналізу переписки Джарвіс видає у Slack акуратні інтерактивні картки трьох типів. Якщо розробник написав, що фіча готова, бот пропонує одним кліком перевести задачу в статус Done.

Якщо в чаті проскочили важливі деталі, наприклад посилання на фігму чи опис бага, ШІ пропонує прикріпити це як коментар до таски в Trello.

Ну а якщо команда просто довго щось обговорювала, бот робить коротке резюме розмови, тобто Summary. Це щоб інші не читали сотні повідомлень і не витрачали час.

Кожна така пропозиція має кнопки. Там є прямі посилання на потрібний тред та картку в Trello. Плюс коротке пояснення, чому ШІ вирішив зробити саме так.

Менеджеру достатньо натиснути одну кнопку, і все оновиться через API автоматично. Якщо бот десь помилився, є кнопка «Ігнорувати» - тиснете її, і для цього контексту помічник більше не турбує.

Висновок

Зараз в інтернет-просторі є дуже багато загальної інформації та теоретичних міркувань про можливості штучного інтелекту. Проте ми в Skylex вирішили не обмежуватися теорією, а просто взяли і розробили реальний цифровий інструмент, який щодня виконує свої завдання і показує відмінні результати на практиці.

З таким інструментом ваш Slack перетворюється на розумну екосистему. Жодна корисна думка розробників не губиться в чатах, а кожне управлінське рішення самостійно знаходить своє місце в проекті, повністю звільняючи менеджмент від рутини. Більше того, ми бачимо чітку перспективу впровадження Джарвіса безпосередньо у робочі чати з клієнтами - туди, де завжди генерується велика кількість оперативних завдань і де ШІ-помічник допоможе миттєво фіксувати домовленості в режимі реального часу.  знаходить своє місце в проекті, повністю звільняючи менеджмент від рутини.