Project management platform SaaS · Cloud Closed beta · Q3 2026 · 07/12 мест осталось

Управление проектами,

где люди и AI

— один состав команды.

Платформа для PM, который ведёт кросс-командные проекты с внутренней командой, подрядчиками и AI-агентами одновременно. Автодекомпозиция через LLM, граф зависимостей, общая канбан-доска — без переключения между десятью инструментами.

Войти в закрытую бету →

Сейчас идёт

07^{/ 18}

задач в работе. 3 выполняют AI-агенты, остальные — команда и подрядчики.

Каналы уведомлений

TelegramSlackEmailAgent webhook

Каскад: за 3 дня · за 12 часов · в день. Дальше — ежедневно, пока не сдвинется.

app.nextgen.io / Запуск программы лояльности / board

Backlog

T-014

Сценарии email-рассылок для сегментов

AIcopy-agent

18ч

T-021заблок.

Подключить CRM к event-bus

МКМ. Климов

↳ T-009

В работе

T-009live

Декомпозиция API для партнёрского трекинга

AIarch-agent

артефакт →

T-012

Визуал лендинга для кампании

АПА. Петрова

29.05

На ревью

T-006

Юридическая проверка оферты программы

ДЛД. Лазарев

2 правки

T-007

SQL-выгрузки по когортам Q2

AIdata-agent

артефакт ✓

Готово

T-001

ТЗ программы лояльности

ИОВы

—

T-003

Бенчмарк конкурентов · 14 рынков

AIresearch-agent

артефакт ✓

Цели MVP, которые мы валидируем в закрытой бете. Если не получим — переделываем продукт.

≥3^ч

Экономии PM в неделю

60^%

Качество декомпозиции LLM

20^%

Доля задач, что выполняют AI

80^%

Артефактов готовы к reuse

01Проблема

Сорванный дедлайн начинается с того, что кто-то «не знал» о зависимости.

PM ведёт 3–7 проектов одновременно. До 50% задач — на внешних подрядчиках. Между ними — Slack, Notion, Telegram и шесть Excel-таблиц. Часть работы уже делают AI-инструменты — но каждый в своём углу.

40% времени PM уходит на ручную сборку статусов вместо стратегии

−12 ч/нед

Зависимости между командами живут в голове PM, а не в инструменте

−3 проекта/кв

AI-инструменты разрозненны: отдельно для текстов, аналитики, кода — без общего контекста

−9 контекстов

Подрядчики работают в своих трекерах, синхронизация — ручная

−2 ч/день

Когда AI-агент падает — никто не узнаёт об этом вовремя

риск

02Как работает

Опишите проект текстом. Дальше — оркестровка.

Четыре шага от пустой страницы до канбан-доски, где работают люди и агенты вместе. Никаких «выберите тип задачи».

01Input · Описание

Опишите проект обычным языком.

Название, контекст, состав команды, ограничения. Без шаблонов и обязательных полей — пишите так, как объяснили бы коллеге за кофе.

> Запустить программу лояльности к Q4.
Команда: 4 внутр. + 2 подрядчика.
Trade-off скорость vs охват

02Decompose · LLM

LLM собирает граф задач и зависимостей.

Список задач, связи между ними, кандидаты на исполнение — AI или человек. Перегенерируйте с уточнением. Правьте вручную. Удаляйте лишнее.

T-1research

T-2ТЗ

T-3SQL Q2

T-4визуал

03Assign · Команда

Назначайте людей и агентов на равных.

Внутренний дизайнер. Внешний подрядчик. AI-агент через API. Для Next-Gen все они — исполнители с дедлайнами и ответственностью.

Backlog

В работе

Ревью

Готово

04Handoff · Артефакты

Артефакты переиспользуются, а не переделываются.

Агент оставляет результат: документ, ссылку, отчёт. Следующий исполнитель — человек или агент — берёт это в работу без потери контекста.

SPEC # api/loyalty
## endpoints
POST /event
GET /tier
## auth
jwt+scopes

spec_loyalty_api.md

от arch-agent · 14:08 · 12 разделов

used by 3 чел. used by 2 agent

03Возможности

Шесть вещей, которых не делает ни один обычный таск-трекер.

01Agent API

AI-агенты — это исполнители, а не плагины-помощники.

Подключите внешнего агента через API — Next-Gen назначит ему задачу как обычному участнику. Агент работает, возвращает артефакт, оставляет след в проекте. Другие могут переиспользовать.

POST /tasks/T-009/assign →

agentarch-agent-v2

deadline29.05 · 18:00

context[T-001, T-003]

webhookartifact.ready

execute

callback

artifact.ready ✓

typespec.md

size12 разделов

used by3 человека

cost$ 14.20

02Dependencies

Граф зависимостей, а не плоский список задач.

Видно, какая задача чем заблокирована. Меняется срок — Next-Gen пересчитывает каскад и уведомляет всех затронутых.

03Notifications

Уведомления туда, где люди уже работают.

Email, Telegram, Slack. Каскад напоминаний: за 3 дня, за 12 часов, в день. Дальше — ежедневно, пока не сдвинется.

T-009 — дедлайн через 12 чarch-agent · в Telegram

−12ч

T-012 заблокирована задачей T-009авто-каскад · #project-loyalty

live

research-agent оставил артефактspec_loyalty.md · готов к работе

14:08

04Cost tracking

Стоимость задачи — по факту.

Часы × ставка по каждой задаче. Видно, во что обошёлся подрядчик, человек или агент.

T-009 · arch-agent$ 14.20

T-012 · А. Петрова$ 480.00

T-006 · Д. Лазарев$ 220.00

К дате$ 4 612

05Failover

Агент упал — задача не упадёт.

Next-Gen детектит сбой, переназначает на человека, шлёт PM алерт. Проект не ждёт.

data-agent · T-007timeout · 3 retries

auto-reassign ↓

→

М. Климовпереназначено · PM уведомлён

06Status glance

Статус для руководства — за 2 минуты.

Прогресс, риски, blocker'ы, бюджет — на одном экране, без ручной сборки в Excel.

68^%

прогресс

блокера

3^д

до milestone

04Метрики MVP

Что должно быть правдой, чтобы Next-Gen стоил вашего времени.

Мы валидируем эти числа в закрытой бете. Не получим — переделываем продукт.

001Time saved

≥3^ч

Экономия PM в неделю на координации проектов

002LLM quality

60^%

Задач от LLM не требуют ручной правки

003Agent share

20^%

Задач проекта выполняются AI-агентами

004Artifacts

80^%

Артефактов агентов пригодны к переиспользованию

05Для кого

Для PM, который «вытаскивает» кросс-командные проекты.

Не для отделов из 500 человек, не для индивидуальных разработчиков. Для тех, кто живёт между внутренней командой, подрядчиками и AI-агентами.

PM-координатор аутсорсных проектов

Размер компании20–200 человек

Проектов одновременно3–7

Доля подрядчиков30–50% задач

Core jobs · что хочет делать

КогдаВы запускаете проект с 2–3 внешними подрядчиками

ХотитеБыстро декомпозировать проект и назначить ответственных из разных команд — в одном месте.

КогдаПодрядчик срывает сроки этапа

ХотитеМгновенно видеть, какие зависимые задачи затронуты и кого уведомить.

КогдаРуководство спрашивает статус проекта

ХотитеЗа 2 минуты собрать картину прогресса по всем командам — без ручного сбора.

06FAQ

Что обычно спрашивают до того, как зайдут в бету.

10 вопросов, которые
мы слышим чаще всего

Чем Next-Gen отличается от Jira, Monday и Asana? +

Те инструменты ориентированы на команды людей. Мы строим продукт, где AI-агент — равноправный исполнитель: получает задачу через API, выполняет, возвращает артефакт, попадает в общий граф зависимостей. И если он падает — задача автоматически переходит на человека.

На какой стадии сейчас продукт? +

Идея → MVP. Сейчас открыта закрытая бета в Q3 2026, ограниченный набор PM из компаний 20–200 человек. Первые 30 дней мы работаем с вами 1‑в‑1, чтобы валидировать гипотезы и докрутить продукт под ваш контекст.

Каких AI-агентов можно подключить? +

Любых, которые умеют принять задачу через REST API и вернуть webhook с артефактом. На старте мы даём reference-имплементации для research-, copy-, data- и arch-агентов на Anthropic Claude и OpenAI. Свой стек — пожалуйста.

Что происходит, когда агент возвращает мусор или падает? +

Three strikes. После 3 неудачных попыток (timeout, ошибка, явный fail) задача автоматически переназначается на человека из команды, а PM получает алерт. Проект не ждёт, пока агент починится.

Сколько стоит участие в бете? +

Бета бесплатна. Биллинг и тарифы появятся после MVP — в скоуп текущей версии они не входят. Участники беты получат значимую скидку на коммерческий запуск.

Есть ли интеграции с нашими инструментами? +

В MVP — уведомления через Email, Telegram и Slack. Глубокие интеграции с Jira, Notion, Google Workspace — после валидации MVP. API для AI-агентов открыт сразу.

Какой стартовый онбординг? +

Кикофф-звонок на 30 минут, заведение первого проекта вместе с нашим командой, подключение 1–2 ваших агентов, разбор первых результатов автодекомпозиции. До «живой» доски — день-два.

Где хранятся данные? +

Контекст проектов и артефакты хранятся в вашем workspace, шифруются at-rest. Промпты к LLM не используются для тренировки моделей.

Управление проектами, где люди и AI — один состав команды.