«Разные команды работают по-разному»… С вами был Капитан Очевидность. DevOps-инженеры живут в спринтах и ретро-встречах. Маркетологи создают сложные контент-планы, где каждая кампания требует десятков документов, презентаций и аналитики. Менеджеры по продажам и поддержке держат в голове скрипты, FAQ и индивидуальные истории клиентов. HR-специалисты собирают разрозненные инструкции для онбординга, пытаясь из хаоса материалов слепить цельные курсы обучения.
Все эти процессы уникальны, но общая проблема одна: знания расползаются по Google Docs, Telegram-каналам, файловым хранилищам (читай — помойкам) и локальным вики. Поиск информации отнимает время, обновления не доходят до всех, а новички тонут уже в источниках документов, даже не доходя до самих полезных знаний. Классические инструменты обещают порядок, но взамен требуют подстраивать бизнес-процессы под их логику.
Внедряя классику, компании вынуждены менять привычные процедуры: переписывать документы под макеты страниц, дублировать данные между модулями, неделями настраивать сложные права доступа. В итоге команда тратит силы не на задачи, а на адаптацию к инструменту. А если процессы выходят за рамки шаблонов — начинается настоящий ад с кастомными скриптами и костылями.
Что если инструмент подстраивается под вас, а не наоборот?
TEAMLY меняет правила игры
Платформа для совместной работы и управления знаниями TEAMLY — современная российская альтернатива зарубежным гигантам, с акцентом на скорость, безопасность и полную свободу настройки.
Это не просто база знаний, а гибкая платформа-конструктор, где цифровые рабочие места «лепят» под уникальные нужды команды. От техдокументации с интеграцией Git до скриптов продаж с AI-генерацией — всё собирается гибко, как из пластилина. Вернее сказать, как из конструктора Lego.
Конструктор вместо шаблона: философия TEAMLY
Представьте: вместо готовых шаблонов — чистый холст и набор мощных инструментов. TEAMLY построена на принципе «от реальности к инфраструктуре». Вы описываете свои процессы, а платформа предоставляет инструментальные блоки для их воплощения. Нет жёсткой структуры страниц или предустановленных workflow — только свобода моделирования.
В Confluence вы выбираете Space и наполняете его макросами, но для выхода за рамки типовых сценариев уже нужны кастомные плагины. Notion предлагает базы данных, но их связки ограничены, да и многих других инструментов не хватает — например, обучающих курсов. TEAMLY идёт дальше: каждый элемент в пространстве — это независимый инструмент, который комбинируется с другими по требуемой логике.
Ключевые отличия подхода
Моделирование процессов. Вместо «страницы проекта» вы строите реальный путь: от идеи до релиза, с базами задач, wiki-описаниями и автоматическими уведомлениями.
Свободные связи. Любой объект (страница, запись в базе, задача) может ссылаться на другие, образуя сеть знаний. AI позволяет найти и задокументировать скрытые связи автоматически.
Нестрогая схема. Блоки можно добавлять или убирать «на горячую» — без миграций данных или перестройки, и даже без остановки сервиса.
Если провести аналогию со строительством, то Confluence — это сборка типового дома из готовых квартир, изготовленных на домостроительном комбинате. TEAMLY — кастомный монолитно-каркасный проект с умными планировками под нужды конкретных жильцов. Да, не кирпичный дом — но и стоимость значительно меньше.
Пример: команда разработки моделирует пайплайн. База Requirements хранит спецификации с тегами и статусами. Wiki-страницы детализируют API с примерами кода. Канбан-доска визуализирует workflow. Всё связано: обновление требований автоматически помечает задачи как «выполненные» либо «устаревшие».
Такая гибкость экономит часы, позволяя фокусироваться на продукте вместо документирования.
Инструменты как «цифровое лего»
TEAMLY — набор из 7 базовых блоков, которые комбинируются в бесконечные конфигурации. Каждый инструмент самодостаточен, но сила в связках.
1. Wiki-страницы. Иерархическая структура с богатым блочным редактором: markdown, кодовые блоки, встраивание видео/графиков и вообще практически любых объектов, включая диаграммы draw.io. Идеально для документации, гайдов, историй компании. Поддержка версионности и истории изменений.
2. Базы данных (Notion-style). Умные таблицы с кастомными свойствами: текст, даты, теги, связи с другими объектами. Фильтры, сортировки, разные режимы просмотра: таблица / канбан / диаграмма Ганта / календарь. Храните данные клиентов, требования, инциденты.
3. Канбан-доски и задачи. Реализуются через Базы данных. Drag-and-drop доски с автоматизацией: переход колонки → уведомление. Связь с wiki и базами для контекста.
4. Формы и чек-листы. Сбор любых данных от зарегистрированных пользователей или широкой аудитории: анкеты для онбординга, фидбек-формы, сбор данных наблюдений и т.д. Автозаполнение баз данных из ответов.
5. AI-ассистент. Генерация контента, поиск по семантике (LLM+RAG), предложения по структуре. «Расскажи о пайплайне» → черновик wiki.
6. Интеграции. По API и Webhooks.
7. Права и пространства. Гибкий доступ: публичные FAQ, защищённые техдоки, ролевые разрешения.
Примеры связок:
Техдоки: Wiki (описание) + База (версии API с полями «endpoint/метод/статус») + Git-интеграция.
Обучение: Wiki (теория) + База курсов (модули с тестами) + Формы (сертификация).
Продажи: База клиентов + Скрипты (свойства «сценарий/возражения») + Канбан (воронка).
Без кода, за минуты. Легко масштабируется на команду любой численности.
Как команды «лепят» TEAMLY под себя
Рассмотрим применение TEAMLY в создании рабочих пространств для наиболее распространённых функциональных подразделений в компаниях.
HR и корпоративное обучение
Проблема: Онбординг — недели, проведённые новичком в самостоятельном поиске материалов. Инструкции в Confluence, презентации в Google Slides, скрипты в Notion. Курсы собирают вручную в Moodle, тесты — отдельно.
Типичное решение в TEAMLY:
Публичное пространство «Корпоративная Wiki»: история компании — timeline с фото, ценности — видео от CEO, полезные ссылки HR-политики, корпоративные правила, брендбук.
База «Онбординг-чеклисты»: назначение курсов с контролем знаний, отметка о прохождении в чек-листе, обратная связь в формах.
Модуль курсов: HR «склеивает» wiki-страницы в логичный для изучения информационный продукт, подключая руководителей подразделений, чтобы сделать курсы осмысленными и полезными для новичков, вместе они формируют тесты. Курсы и тесты очень удобно разрабатывать с AI.
Процесс: Загрузить материалы в TEAMLY → AI структурирует → Добавить тесты (тоже AI) → Опубликовать. Минут 30–60 минут вместо пары дней.
Метрики успеха
Новички на сложных позициях осваиваются быстрее в 4–6 раз (месяц вместо полугода).
Наставники и руководители тратят на 70–80% меньше времени на аттестацию новичков.
Повышается уровень соблюдения корпоративной культуры как за счёт новичков, так и путём знакомства с изменениями всех сотрудников.
Проектный офис и разработка
Проблема: Техдоки в Markdown на GitHub, специфики в Jira, схемы в Draw.io. Новички тратят неделю на то, чтобы только понять контекст.
Решение:
Пространство «Техдокументация». Wiki с древовидной структурой (проекты → модули → API).
База «Требования». Поля: ID, описание, приоритет, статус, связанная задача, версия.
База «Версии API». Автозаполнение из Git при помощи интеграции (коммит → обновление базы).
AI + поиск: «Найди endpoints для аутентификации» → релевантные страницы + код-сниппеты.
Интеграция: Push в Git → webhook обновляет wiki.
Метрики успеха
Время поиска нужной информации сокращается в 5–7 раз.
Онбординг: реально ввести даже миддла за месяц вместо полугода.
Актуальность: 95% документации по проекту — свежие (AI следит, чтобы не было устаревшего — естественно, по запросу ответственного за наполнение и ведение БЗ).
Поддержка и продажи
Проблема: Скрипты в Excel, клиенты в AmoCRM, FAQ где-нибудь в Tilda — потому что так исторически сложилось. Ответы варьируются, обработка тикета — 20 мин.
Решение:
База «Скрипты и ответы». Поля: вопрос, тип (billing/tech), сценарий, сложность, пример диалога.
База «Клиенты». История обращений, теги, связанные с каждым обращением скрипты.
Публичный FAQ. Wiki для клиентов (ссылками из внутренней БЗ).
Канбан «Воронка». Умная таблица с колонками: новый/в работе/решено, автопереходы.
Метрики успеха
SLA: ускорение закрыт��я тикетов в 3–4 раза.
NPS поддержки: рост 20–25%.
Конверсия в продажу: рост на ~15% за счёт единых скриптов.
AI-ассистент: умный клей экосистемы
AI в TEAMLY — не какой-то там чат-бот, а системный помощник. Если его попросить, он проанализирует структуру базы знаний и предложит улучшения. Более того, он способен найти пробелы в документированной информации и указать на них.
Функции
Структуризация. Импортировали заметки из архива или ТГ? AI отформатирует их в wiki с оглавлением, сделает TL;DR.
Генерация. «Создай курс по devops» → AI составляет модули из существующих статей и сам разрабатывает тесты.
Поиск связей. Находит, что скрипт продаж ссылается на устаревший API.
Рекомендации. «Добавьте базу инцидентов — упростит поиск».
Пример: в технической документации AI видит несвязанные схемы → предлагает базу «Архитектура продукта» с внедрёнными объектами-схемами.
Почему TEAMLY, а не другие
TEAMLY имеет ряд преимуществ как перед Confluence — более гибкая, так и перед Notion — у российского продукта есть функциональность обучающих курсов. Но рассматривать западные сервисы в текущих реалиях бесперспективно.
На фоне других отечественных решений TEAMLY выглядит весьма конкурентоспособно.
Гибкость как дополнительная степень свободы
Во многих внедрениях сначала меняют процессы, чтобы они «поместились» в инструмент, и только потом пытаются описать их в регламентах и статьях. TEAMLY позволяет развернуть базу знаний вокруг того, что уже работает: существующих ролей, маршрутов согласований, форматов задач, привычной структуры командных артефактов. За счёт этого люди не ощущают, что у них отобрали привычный способ работы — появляется чувство контроля и предсказуемости, а не «очередная реформа сверху».
TEAMLY даёт редкую для корпоративных платформ свободу: не требует сначала «перепридумать» работу команды, а позволяет зафиксировать и усилить то, что уже приносит результат. Это важный сдвиг — от навязанного шаблона к структуре, которая подстраивается под реальность компании, а не под идеальную картинку из методички. В итоге база знаний становится не отдельным проектом «про внедрение», а естественным продолжением отлаженных процессов.
