Проект, который умеет помнить

Привет! Меня зовут Виталий Панаит, я разработчик в Skyeng, и мне не всё равно на процесс ведения проектов. Поэтому хочу рассказать про систему, которая автоматически собирает знания по задачам, решениям и договорённостям, позволяя в любой момент понять, что вообще у нас происходит.

Когда команда живёт в разных версиях реальности

Началось всё довольно банально. И если вы работаете в продукте или разработке, наверняка ловили себя на мысли: «Подождите, а мы это уже обсуждали?». И дальше начинается квест: кто что помнит, где искать информацию, приняли ли мы вообще какое-то решение или просто поговорили?

Чем больше проект и команда, тем быстрее это превращается в постоянную боль. Команда начинает жить в разных версиях реальности: у каждого своя картина договорённостей, решений и приоритетов. И чем дальше, тем сложнее эту картину синхронизировать.

Долгое время это была фоновая проблема. Но со временем она начала бить по скорости: решения теряются, обсуждения повторяются, а команда всё чаще тратит время не на работу, а на восстановление контекста.

И здесь становится очевидно ещё одно ограничение: проджект-менеджер физически не может помнить все договорённости, фиксировать каждую деталь и постоянно держать в голове актуальную картину происходящего.

Почему так происходит

Причина довольно простая: контекст просто распределён по разным местам. Бо́льшая часть решений остаётся на встречах. Часть — в чатах, а что-то — в комментариях. В итоге «единого источника правды» не существует, и каждый раз картину проекта приходится собирать вручную.

Формально система для этого есть — тот же Confluence, общее пространство, где должна храниться информация по проекту. Но на практике всё держится на ручном обновлении.

В какой-то момент стало понятно: проблема не в том, что у нас нет системы, где можно хранить информацию.

Нам нужна модель, в которой знания формируются автоматически, прямо по ходу работы. В этом случае проджект-менеджеру больше не нужно будет тратить время на постоянную фиксацию и актуализацию информации — он может сфокусироваться на управлении проектом.

Как это устроено

Если упростить, вся система выглядит как цепочка:

Разберём подробнее, как это работает на практике.

1. Встреча → транскрибация

Встречи проходят в Контур.Толк. После окончания запись автоматически транскрибируется, и мы можем получить текст встречи через API. Это наш сырой, но максимально точный источник истины.

2. n8n как оркестратор

Как только появляется транскрипция, запускается workflow: система получает текст встречи, проверяет, что данные готовы и подготавливает их для дальнейшей обработки.

3. ИИ превращает разговор в структуру

Дальше подключается LLM (ИИ-алгоритм), который:

• делает саммари встречи;
• выделяет ключевые договорённости;
• формирует список экшен-поинтов;
• определяет исполнителей и дедлайны.

То есть из «сырого» разговора мы сразу получаем структурированный результат.

4. Сохранение знаний

Результаты автоматически сохраняются либо в GitLab, либо в Confluence. Так появляется единый источник знаний по проекту — без ручного ведения документации и риска, что что-то забудут обновить.

5. Коммуникация и задачи

А дальше система:

• отправляет сообщение в TiMe;
• публикует экшен-поинты в удобном виде;
• позволяет превратить задачу в Jira-тикет в один клик;
• при необходимости создаёт задачи автоматически через n8n.

В результате после каждой встречи у команды сразу есть зафиксированные договорённости и понятные следующие шаги.

Cursor как «второй мозг проекта»

Следующий уровень — доступ к накопленным знаниям. Мы используем Cursor как интерфейс к этим данным. Так любой сотрудник может открыть репозиторий проекта и посмотреть последние договорённости, разобраться в истории решений и понять текущий статус. 

Но главное — можно просто задать вопрос. Например: «Что обсуждали вчера?» — и получить нормальный, собранный ответ. Это снимает ключевое ограничение: доступ к знаниям больше не зависит от того, кто сейчас онлайн.

Фактически Cursor становится «вторым мозгом проекта», который всегда помнит контекст и отвечает по делу.

Что это даёт команде

После внедрения довольно быстро стало заметно, что меняется не только скорость работы, но и сама логика взаимодействия внутри команды.

Для продактов и проджектов это в первую очередь означает, что договорённости перестают теряться. Больше не нужно держать в голове десятки обсуждений или вручную фиксировать итоги встреч — система делает это автоматически. За счёт этого становится проще держать проект под контролем и видеть целостную картину, а не собирать её из фрагментов.

Тимлиды, в свою очередь, получают прозрачность: становится понятно, какие решения приняты, какие задачи в работе и кто за что отвечает. Уходит значительная часть повторных обсуждений, а синхронизация команды перестаёт требовать дополнительных встреч — контекст уже доступен всем.

Для разработчиков это, пожалуй, самый ощутимый сдвиг в повседневной работе. Можно быстро уточнить детали с памяти проекта, не погружаясь в чаты. Теперь достаточно просто получить ответ из системы — быстро и по делу. 

Как это выглядит в жизни

Наш проджект-менеджер недавно ушёл в отпуск на две недели. За это время команда провела шесть рабочих встреч: обсуждали новые требования от заказчика, пересматривали приоритеты, договаривались о сдвигах в роадмапе.

Раньше это означало бы долгое восстановление контекста после возвращения: звонки с тимлидом, поиск по чатам, просьбы в духе «перескажи, что решили на той встрече».

В этот раз всё было иначе. В первый же день после отпуска менеджер открыл Cursor и спросил: «Что обсуждали на встречах за последние две недели? Какие новые договорённости появились?»

Система собрала саммари по всем шести встречам: ключевые решения, новые требования, распределение задач и сроки. На восстановление контекста ушло десять минут вместо половины дня.

Что у нас вышло 

В какой-то момент мы поняли: мы не улучшили документацию. Мы просто сделали так, что проект сам запоминает всё важное. Встречи превращаются в структурированное знание, задачи сразу попадают в рабочие процессы, а любой участник команды может в любой момент понять текущее состояние проекта. По сути, это и есть весь процесс: от встречи до «второго мозга» — за один автоматический пайплайн.

Но важнее даже не это. Меняется само отношение к документации. Она перестаёт быть отдельной задачей, которую нужно поддерживать вручную, и становится естественным побочным эффектом работы.