Digitup Захват через расширение
Поток записи экрана для репортов без выхода из браузера.
ИИ
Продуктивность
Screen recording
Bug reports
Задачи
Команды
ClipToTask: от записи экрана к actionable-задачам с ИИ
Продукт продуктивности, который анализирует записи экрана и превращает визуальные объяснения в структурированные задачи, баг-репорты и продуктовый фидбек для команд продукта, поддержки и разработки.
Обзор проекта
ClipToTask создан, чтобы упростить, как команды сообщают об ошибках, улучшениях, инцидентах или визуальном фидбеке. Вместо длинных текстов пользователь может записать экран, объяснить, что происходит, и позволить платформе проанализировать запись с помощью искусственного интеллекта.
Система превращает содержимое видео в actionable-задачи, понятные описания, возможные баг-репорты и релевантные фрагменты, которые помогают команде лучше понять проблему. Цель — сократить путь от обнаружения инцидента до полезной задачи для продукта, разработки, QA или поддержки.
Контекст и потребность
Во многих digital-командах фидбек приходит в неструктурированном виде: длинные видео, сообщения в Slack, email, скриншоты, разрозненные заметки или неполные объяснения. Это приводит к потере времени, недопониманию и слабым задачам.
ClipToTask решает эту задачу: любой человек может записать то, что видит, объяснить это естественно и получить структурированный результат, который команда может использовать сразу — без ручного переписывания всего контекста.
Какую проблему нужно было решить
Главный вызов — превратить запись экрана в действительно полезную информацию. Мало просто сохранить видео. Система должна понимать, что происходит, определять контекст, выделять важное и формировать ясную задачу.
Также важна скорость. Инструмент должен помогать командам репортить баги, ревьюить продукт, передавать фидбек разработке или документировать проблемы без долгого ручного описания каждой детали.
Решение, которое разработал Digitup
Digitup разработал решение на основе записи экрана, анализа контента и автоматической генерации задач с ИИ. Пользователь запускает запись из расширения, объясняет проблему или сценарий во время навигации, а затем платформа обрабатывает контент и формирует структурированный результат.
ИИ помогает превратить визуальное объяснение в actionable-информацию: заголовок задачи, описание, шаги воспроизведения ошибки, контекст, возможные затронутые зоны и релевантные фрагменты видео. Команде проще понять проблему без просмотра всей записи вручную.
Что мы построили
Слои продукта для захвата, интерпретации и выдачи actionable-работы.
Анализ контента
Обработка видео и устного/письменного объяснения для извлечения контекста.
Генерация задач
Структурированный результат с заголовком, описанием и actionable-пунктами.
Bug reports
Формат для воспроизведения инцидентов и работы QA/разработки.
Продуктовый фидбек
Выделение улучшений и наблюдений из реальных визуальных объяснений.
База для интеграций
Архитектура, готовая к подключению task-tools в будущем.
Ключевые функции
- Запись экрана через расширение браузера
- Анализ записанного контента
- Интерпретация контекста с ИИ
- Автогенерация задач
- Создание bug reports
- Извлечение продуктового фидбека
- Выделение релевантных моментов видео
- Организация информации для команд
- Поток для продукта, поддержки, QA и разработки
- Возможность эволюции к интеграциям с task-tools
Слой искусственного интеллекта
ИИ используется, чтобы превращать неструктурированную информацию в полезный контент для команды. Система может анализировать объяснение пользователя, определять намерение, суммировать проблему и генерировать более ясную задачу, чем простое видео или скриншот.
Этот слой снижает ручную работу и улучшает коммуникацию между нетехническими людьми и техническими командами — особенно при багах, улучшениях продукта или визуальном фидбеке.
Архитектура и технологии
Архитектура рассчитана на захват визуальной информации, её обработку и превращение в структурированные данные. Это позволяет продукту развиваться к интеграциям с системами задач, внутренними инструментами, CRM, платформами поддержки или QA.
Расширение браузера
Мультимодальный ИИ
LLM
Обработка видео
Кастомный backend
API
Управление задачами
Автоматизация
Где Digitup дал ценность
Мы не просто подключили модель ИИ: спроектировали продуктовый поток, захват, обработку и actionable-результат.
Продукт и поток
Быстрый путь от записи до usable-задачи для команды.
Прикладной ИИ
Интерпретация визуального контекста и структурированные выходы на LLM.
Backend и API
Обработка, хранение и база для будущих интеграций с инструментами команды.
Результат проекта
ClipToTask сокращает время между обнаружением проблемы и превращением её в ясную задачу. Улучшает коммуникацию между продуктом, поддержкой, разработкой и QA, избегая неполных объяснений и слабых описаний задач.
Проект показывает, как ИИ можно применять к реальным рабочим потокам — не только как чатбот, а как слой, который интерпретирует визуальную информацию и превращает её в конкретные действия.
Связанные услуги
Похожие проекты
Хотите создать продукт с ИИ для продуктивности?
Поможем построить инструменты, которые превращают сложную информацию в задачи, решения или actionable-процессы.