Time Management SaaS

Aplikacja desktop AI: AI Time Tracker ograniczający ręczne timesheety

Dla TimeCamp rozwijamy aplikację desktopową AI, która działa w tle i zmniejsza ręczną pracę przy timesheetach. System przygotowuje propozycje wpisów czasu do właściwych projektów, a użytkownik zachowuje kontrolę i zatwierdza sugestie przed zapisem.

Najważniejsze było zamienić rozproszone sygnały z pracy w trafne sugestie czasu, bez dokładania użytkownikowi obowiązków i bez odbierania mu kontroli nad finalnym wpisem.

Wyzwanie

System, który nie nadążał za wzrostem

Projekt wymagał połączenia pracy w tle, kategoryzacji aktywności i prostego procesu akceptacji, w którym użytkownik nadal decyduje o finalnym wpisie czasu.

01

Zbieranie sygnałów z codziennej pracy użytkownika bez dokładania ręcznej obsługi i bez pogarszania doświadczenia pracy

02

Przekształcanie rozproszonych aktywności w trafne sugestie czasu i przypisania do właściwych projektów

03

Utrzymanie prywatności i pełnej kontroli użytkownika przy aplikacji działającej stale w tle

Rozwiązanie

Architektura i wdrożenie pod realne tempo operacyjne

Zbudowaliśmy aplikację desktopową z lekkim interfejsem, pracą w tle i prostym procesem zatwierdzania sugestii AI.

01

Aplikacja desktopowa oparta o Electron z interfejsem React/TypeScript i mechanizmem ciągłej pracy w tle

02

Pipeline sugestii wykorzystujący sygnały aktywności oraz logikę AI do kategoryzacji i przypisywania czasu do projektów

03

Proces akceptacji sugestii oraz stabilne wydania aplikacji desktopowej i modułów natywnych

Efekt biznesowy: Mniej ręcznej pracy przy logowaniu czasu, bardziej kompletne timesheety i pełna kontrola użytkownika dzięki zatwierdzaniu sugestii przed zapisem w timesheecie

Proces realizacji

Od diagnozy do stabilnego wdrożenia

Prace obejmowały cały proces: od zebrania sygnału z pracy, przez interpretację aktywności, po bezpieczne zapisanie zaakceptowanej sugestii w projekcie.

01
Etap 01

Model aktywności i wpisów czasu

Określenie, które sygnały z pracy użytkownika są naprawdę użyteczne i jak powinny przechodzić do propozycji wpisów czasu.

02
Etap 02

Warstwa desktopowa i integracje systemowe

Zbudowanie aplikacji działającej w tle oraz elementów natywnych potrzebnych do stabilnej pracy na poziomie systemu operacyjnego.

03
Etap 03

Sugestie AI i zatwierdzanie

Połączenie sygnałów aktywności z kategoryzacją i zatwierdzaniem tak, aby użytkownik miał ostatnie słowo przed zapisem.

04
Etap 04

Stabilizacja, wydania i dalszy rozwój

Porządkowanie wydań, poprawki jakości sugestii oraz rozwój produktu bez ryzyka dla kluczowego działania aplikacji.

Technologie

Stack dobrany do skali problemu

Technologie łączyły Electron, React i TypeScript dla interfejsu, Python dla logiki AI oraz moduły C++ i Objective-C tam, gdzie potrzebny był dostęp do systemu.

ElectronReactTypeScriptPythonAI/LLMC++Objective-CSQLiteGitHub Actions

Masz system, produkt albo obszar firmy, który chcesz zbudować albo rozwinąć?

Nie musisz mieć gotowej specyfikacji. Wystarczy problem, pomysł albo kierunek, który chcesz sprawdzić. Porozmawiamy o celu, ryzykach i pierwszym kroku, który ma sens biznesowo i technicznie.

Jak zaczynamy

24h

Po wiadomości wracamy z terminem rozmowy i pierwszym spojrzeniem na temat. Powiemy, czy warto budować, integrować, automatyzować czy zacząć prościej.

Jak zaczynamy

24h

Po wiadomości wracamy z terminem rozmowy i pierwszym spojrzeniem na temat. Powiemy, czy warto budować, integrować, automatyzować czy zacząć prościej.

Case study aplikacji desktop AI | TimeCamp AI Time Tracker