ProRent — Flutter-приложение автопроката с CRM и Telegram-ботом

Задача

ProRent — наш собственный автопрокат во Владивостоке (компания ООО «Гарант-Сфера»). Заявки исторически принимались по телефону и в Telegram-переписке, учёт вёлся вручную в Excel: кто когда взял машину, на сколько, вернул ли, есть ли повреждения.

Такой процесс путается, теряет клиентов и не показывает загрузку флота вперёд. Мы решили сделать под себя полноценную систему приёма заявок + учёт + аналитику по машинам — и для стороны, которая сдаёт машины, и для клиентов, которые их снимают.

Решение

Собрали связку из четырёх частей:

• Flutter-приложение для клиентов — iOS и Android. Каталог машин, календарь занятости, оформление брони, оплата через ЮКассу.
• Telegram-бот для клиентов — альтернативный канал приёма заявок. Тот же функционал что в приложении, но без установки.
• Backend на Node.js + Postgres — общий для приложения и бота. Единая база броней, машин, клиентов.
• Админ-CRM для менеджеров — веб-интерфейс. Роли: менеджер (принимает брони), администратор (управляет флотом), владелец (аналитика).

Что под капотом

Клиентское приложение (Flutter)

• Flutter 3.x, Dart, Riverpod для стейта
• Firebase Cloud Messaging для пуш-уведомлений (статусы броней)
• Интеграция с Google Maps для выбора точки выдачи/возврата
• Локализация RU/EN (готово к выходу на соседние города)

Backend

• Node.js + Fastify для API
• PostgreSQL для хранения (машины, брони, клиенты, платежи)
• Redis для очередей и кэша слотов календаря
• ЮКасса для приёма оплат (СБП, карты, Apple/Google Pay)
• S3 для хранения фото машин и сканов документов

Telegram-бот

• Python + aiogram 3
• Общий бэкенд с приложением
• Web App для интерактивного календаря машин

Админка

• Next.js + React для веб-интерфейса
• Роли и права через Casbin
• Аналитика: загрузка флота, выручка по машинам, средний чек

Статус

ProRent — собственный проект студии, сейчас он в разработке и самопроверке. Приложение, Telegram-бот, backend и админ-CRM собраны как связка; мы обкатываем сценарии брони на своём флоте. Метрик эксплуатации и отзывов клиентов мы здесь не приводим — чтобы не выдумывать результаты, пока система не отработана в боевом режиме.

Что уже сделано на уровне продукта:

• Каталог машин, календарь занятости и оформление брони — в приложении и в боте
• Общий backend и единая база броней, машин и клиентов для всех каналов
• Роли в CRM: менеджер, администратор, владелец
• Заготовка аналитики: загрузка флота, выручка по машинам, средний чек

Что дальше

В роадмапе: интеграция с геолокацией машин (телематика), автоматическое напоминание клиенту за час до возврата, интеграция со страховыми (полис на поездку). Дальняя цель — масштабирование на соседние города.

По тому же принципу мы делаем сайты и Telegram-ботов под задачу — в том числе для локального бизнеса Владивостока.