Персональная CRM для фрилансера — учёт клиентов, проектов, задач и аналитика

Нужно было спроектировать модель, которая связывает клиентов, проекты, задачи, трекинг времени и ставки так, чтобы данные корректно агрегировались на всех уровнях и не дублировались.

• Спроектировал сущности: Клиент → Проект → Задача → Запись времени → Расчёт стоимости.
• Продумал связи и правила каскадного поведения.
• Заложил гибкость по ставкам (почасовая, фиксированная, по проекту).
• Реализовал миграции и индексы в PostgreSQL.

Требовалось удобно трекать время по задачам и автоматически рассчитывать сумму за выполнение, без ручных вычислений и ошибок.

• Реализовал трекинг времени с привязкой к задаче и дате.
• Добавил автоматический расчёт стоимости на основе ставки и затраченного времени.
• Обеспечил пересчёт при изменении ставки или времени.
• Вынес тяжёлые пересчёты в асинхронные задачи через RabbitMQ.

Нужно было получать суммы за работы на разных уровнях: по задаче, по проекту, по клиенту. При этом у клиента может быть несколько проектов, а у проекта — множество задач.

• Реализовал агрегацию данных на уровне задач, проектов и клиентов.
• Добавил пересчёт агрегатов при изменениях (время, ставки, статусы).
• Кэшировал агрегаты в Redis для быстрой выдачи.
• Обеспечил консистентность данных между уровнями.

Для аналитики требовался наглядный дашборд с графиками и диаграммами, который показывает данные по дням: какие задачи выполнялись, с какими проектами и клиентами, сколько заработано за день/неделю/месяц.

• Реализовал backend-агрегации для временных срезов (день/неделя/месяц).
• Построил frontend на Vue с графиками и диаграммами.
• Добавил фильтры по клиентам, проектам и периодам.
• Оптимизировал запросы и кэшировал тяжёлые агрегаты.

Нужно было вести лидов с характеристиками (холодный/горячий, источник привлечения и др.) и анализировать, сколько лидов привлечено, какие у них статусы и сколько конвертировано в клиентов.

• Реализовал CRUD для лидов с гибкими характеристиками.
• Добавил статусы и источники привлечения.
• Реализовал конверсию лида в клиента.
• Построил отдельный таб аналитики лидов в дашборде.

Требовалось вести вакансии со статусами и источниками и анализировать, насколько вакансии релевантны моим способностям и насколько успешно я прохожу собеседования.

• Реализовал CRUD для вакансий со статусами и источниками.
• Добавил отслеживание этапов: отклик → собеседование → результат.
• Построил отдельный таб аналитики вакансий в дашборде.
• Добавил аналитику по каналам поиска и успешности собеседований.

Пересчёты агрегатов, обновление аналитики и расчёт стоимости — тяжёлые операции, которые нельзя выполнять синхронно в HTTP-цикле без потери отзывчивости.

• Спроектировал очереди событий для изменений времени, ставок, статусов.
• Реализовал воркеры на Symfony Messenger + RabbitMQ.
• Добавил retry-политики, dead-letter queue и мониторинг.
• Обеспечил идемпотентность обработчиков.

Быстрый поиск по клиентам, проектам, задачам, лидам и вакансиям, а также гибкая аналитика требовали специализированного поискового движка вместо тяжёлых SQL-запросов.

• Настроил индексы ElasticSearch под ключевые сущности.
• Реализовал синхронизацию данных через RabbitMQ-события.
• Добавил поисковые запросы с фильтрами и агрегациями.
• Оптимизировал маппинги и реиндексацию.

Дашборд и агрегаты по клиентам, проектам и задачам — часто запрашиваемые данные, которые тяжело считать каждый раз заново.

• Внедрил кэширование горячих данных и агрегатов в Redis.
• Настроил инвалидацию кэша по событиям (изменение времени, ставок, статусов).
• Использовал Redis для сессий и распределённых блокировок.
• Добавил мониторинг hit/miss и времени отклика.

Для аналитики и разбора спорных ситуаций требовалось отслеживать все изменения по клиентам, проектам, задачам, лидам и вакансиям.

• Спроектировал схему аудит-лога с привязкой к сущности, пользователю и действию.
• Реализовал асинхронную запись аудита через RabbitMQ.
• Добавил инструменты поиска и выгрузки аудит-логов (ElasticSearch).
• Обеспечил неизменяемость записей.

CRM используется ежедневно, и сбои в очередях, индексации или кэше критичны для учёта времени и заработка.

• Настроил сбор метрик по RabbitMQ, Redis, ElasticSearch и PostgreSQL.
• Реализовал алерты на аномалии (рост DLQ, задержки индексации, ошибки воркеров).
• Добавил дашборды для мониторинга состояния системы.
• Интегрировал логирование критичных операций.