Примеры работ и кейсы по направлению «Разработка Чат-ботов»

Задача: Создать Telegram-бота, который позволяет пользователям получать анонимные сообщения по персональной ссылке без раскрытия личности отправителя. Целевая аудитория - блогеры, HR-отделы, психологи и просто люди, которым нужна честная обратная связь. Решение: Разработал бота на Python (библиотека python-telegram-bot) с асинхронной архитектурой. Реализовал генерацию уникальных токенов для каждого пользователя, обработку текста, фото, видео, голосовых и кружков. Настроил двусторонний анонимный диалог через reply-цепочки без раскрытия профиля. Добавил антиспам (10 сообщений/час), стоп-слова, админ-чат для модерации и статистику по пользователям. Всё работает на SQLite с long polling, без внешних сервисов. Результат: Бот успешно протестирован на 24 пользователях (обработано 170+ сообщений). Клиент получил готовый инструмент для сбора обратной связи за 2 недели разработки. Отказ от веб-интерфейса и использование нативного Telegram сделало продукт максимально простым для пользователей. Технологии: Python, python-telegram-bot, SQLite, async/await, long polling, медиа-прокси, inline-клавиатуры

Задача. Несколько внешних источников нужно опрашивать каждый день и точно в срок, а о сбоях узнавать там, где сообщение прочтут сразу. Ручной сбор держится на дисциплине и однажды всё равно забывается. Решение. Написал сервисы-сборщики: по расписанию они опрашивают источник, разбирают ответ, пишут в базу и проверяют, что данные пришли целиком. Уведомления идут в Telegram, каналы разделены по назначению — служебные под сигналы систем, личный под переписку, чтобы одно не забивало другое. Каждый запуск ведёт подробный журнал: что запросил, что получил, сколько записей, сколько заняло времени. Блокировки не дают двум копиям задания запуститься одновременно; если источник не отвечает, поднимается сигнал. Результат. Ежедневные данные приходят без моего участия. Когда внешний источник падает, я знаю об этом в первые минуты.

Нужно было автоматически раскладывать покупки по чеку на категории бюджета — без ручного ввода каждой позиции. Фото или QR чека → сервис распознаёт текст (компьютерное зрение), ИИ извлекает и классифицирует каждую позицию по категории, а точные суммы считает код — ИИ не используется там, где нужна точная арифметика, только там, где нужно «понять смысл». Результат: пользователь фотографирует чек — через пару секунд все траты уже разложены по категориям бюджета.

Отделу продаж нужно было быстро понимать, стоит ли тратить время на компанию-потенциального клиента, ещё до звонка. Бот принимает ИНН или сайт компании, сам обходит сайт, собирает публичные сигналы (CRM/учётные системы, объём ассортимента, размер отдела продаж по вакансиям на hh.ru), и через ИИ формирует оценку "подходит/не подходит" с баллом 0–100, точками входа в разговор и типичными болями компании. Результат: менеджер получает готовую карточку с рекомендацией за секунды вместо часа ручного гуглления.

Оптовая цветочная компания теряла выручку — менеджеры вручную не успевали отслеживать, что клиент обычно заказывает, но забыл в этот раз, и что стоит предложить дополнительно. Вручную это не построить — слишком много клиентов и позиций. Веб-приложение для менеджера: вводишь клиента или текущий заказ — система подсказывает 2–4 позиции на основе трёх независимых алгоритмов: (1) привычная позиция, которую клиент обычно берёт, но не взял сейчас, (2) товары, которые статистически берут вместе, (3) популярное у похожих клиентов. Отдельный дашборд для руководителя отдела продаж — сколько подсказок принимают, сколько выручки это возвращает. Результат: обработано ~210 000 строк реальной истории заказов за 2 года, приложение работает и протестировано на живых данных компании

Менеджеры вручную считали клиентскую цену на цветы — закупочная цена поставщика, логистика (разные ставки по городу доставки и стране плантации), курс ЦБ на дату, комиссия способа оплаты. Расчёт по каждой позиции занимал время и был подвержен ошибкам. Бот весь день незаметно слушает рабочие чаты с прайс-листами от поставщиков из нескольких стран, распознаёт и сохраняет позиции с ценами. Менеджер присылает боту нужный товар — бот мгновенно находит все актуальные предложения и сразу считает итоговую цену с учётом логистики, курса и комиссии. Умный поиск понимает опечатки и синонимы. Результат: бот в проде, используется менеджерами ежедневно, расчёт занимает секунды вместо ручного пересчёта по таблицам. Технологии: Python, aiogram, SQLite, нечёткий поиск, деплой на Railway

Это телеграмм бот для генерации тренировочной программы. Используя нейросети он создает программу тренировки с учетом органичений по здоровью и пожеланий пользователя. Преимущества бота - скорость, учет органичений по здоровью, учет желаемого места тренировок и частоты.

Разработана связка «Лендинг + Telegram-бот» для автоматизации продаж и экспертной поддержки клиентов 24/7. Проект объединяет сбор контактов на сайте с интеллектуальным диалогом в мессенджере. Результат: Автоматизировано до 85% первичных обращений. Время ответа сократилось с часов до 30 секунд. Бот квалифицирует лида по бюджету и локации, передавая готовую заявку со всей историей переписки напрямую в CRM агента.

Демонстрационная версия Telegram-бота для стоматологической клиники. Проект показывает, как можно организовать полный цикл онлайн-записи пациентов к врачу без использования сложных CRM-систем. Основной функционал бота: ✅ Выбор специалиста: терапевт, ортодонт, хирург-имплантолог. ✅ Интерактивный календарь с выбором доступной даты и времени. ✅ Сбор персональных данных пациента (имя, контактный телефон). ✅ Автоматическое сохранение записи в базу данных SQLite. ✅ Уведомление пользователя об успешной записи. Данный бот демонстрирует, как можно автоматизировать приём пациентов и избавить администратора клиники от ручного заполнения записей. В будущем этот функционал может быть расширен: добавлены карточки врачей, онлайн-оплата и напоминания о приёме. Стек технологий: Python, python-telegram-bot, Flask, SQLite. Бот развёрнут на платформе Render и доступен для тестирования по ссылке: @demo_dent_robot

Сайт представляет собой одностраничный промо-сайт с полным функционалом для приёма заказов: - Адаптивная вёрстка — корректно отображается на всех устройствах. - Калькулятор стоимости — пользователь выбирает тип уборки, вводит площадь помещения, отмечает дополнительные услуги (мойка окон, холодильника, химчистка ковров). Итоговая сумма пересчитывается автоматически в реальном времени. - Интеграция с Google Таблицами — все цены на услуги загружаются из внешней таблицы. Заказчик может редактировать их самостоятельно без помощи разработчика. Отправка заявок в Telegram — после заполнения формы с номером телефона все данные (выбранная услуга, площадь, доп. услуги, итоговая сумма) автоматически отправляются в --Telegram-чат компании через бота. - SEO-оптимизация — прописаны метатеги, Open Graph, JSON-LD микроразметка (LocalBusiness, отзывы), favicon. - Структура страницы: шапка, герой-блок, преимущества, услуги, калькулятор, отзывы, подвал. Есть модальное окно для оформления заказа.