Примеры работ и кейсы по направлению «Боты с AI»

Интегрирую ИИ (ChatGPT, Groq, Claude, Gemini) в уже готовый проект клиента — бот, сайт или скрипт. Не разработка «с нуля», а точечная техническая интеграция: подключение API, настройка промпта под задачу, при необходимости — фолбэк на вторую нейросеть при сбоях основной. Опыт на базе Groq API из проекта @kartariskov (генерация аналитических постов по новостям, 100 000 токенов/день бесплатного тира).

Разработала мультимодального AI-ассистента для онлайн-школы английского языка в двух версиях: на Python и в n8n. Ассистент помогает ученикам изучать английский язык, отвечает на организационные вопросы по внутренней базе знаний школы, понимает голосовые сообщения и анализирует фотографии учебных заданий. В проекте реализованы: • обычный текстовый режим для вопросов по грамматике, лексике и переводу; • RAG-поиск по документам школы с указанием источника; • обработка голосовых сообщений через распознавание и синтез речи; • анализ изображений с упражнениями; • сохранение истории диалога; • маршрутизация запросов между общим агентом и базой знаний; • Feature Flags и kill switch для быстрого отключения отдельных функций; • индексация документов и проверка состояния базы знаний. Использованные технологии: Python, aiogram, n8n, OpenAI API, ChromaDB, Qdrant, Telegram Bot API, Vision, STT, TTS и RAG. Решение снижает нагрузку на администратора и преподавателей, помогает ученикам быстрее получать ответы и может быть адаптировано под языковые школы, онлайн-курсы, учебные центры и корпоративное обучение.

Настроил cron-расписание для автономной публикации 8–14 постов в день без участия владельца канала. Учтена разница часовых поясов (сервер UTC, канал работает по МСК). Пример: @kartariskov — работает в автономном режиме с июня 2026.

Бот, который отвечает клиентам как живой сотрудник: понимает свободный текст, знает услуги, цены и условия компании — отвечает по загруженным документам, прайсу и каталогу (технология RAG), а не выдумывает. Работает 24/7 в Telegram, собирает контакты и суть запроса, передаёт владельцу тёплого клиента. Настраиваю тон и правила («не обещать скидки», «не отвечать на посторонние темы»), 2 круга правок включены. Расходы на ИИ-токены прозрачны — обычно 1–3 тыс ₽/мес напрямую провайдеру.

Бот для малого бизнеса и услуг: клиент пишет боту, отвечает на 3–5 вопросов (что нужно, когда, контакт) — заявка мгновенно приходит владельцу в Telegram и дублируется в Google-таблицу. Ничего не теряется в личках и пропущенных звонках. Опционально: запись на время, напоминания, передача заявки в CRM. Запуск за 3–5 дней: согласуем сценарий, я собираю и настраиваю, вы тестируете, запускаем. Инструкция и 14 дней поддержки включены.

Система для фрилансера/агентства: n8n каждые 12 минут собирает новые заказы с бирж (RSS и парсинг), ИИ (Claude Haiku) оценивает каждый заказ по 10-балльной шкале — соответствие стеку, адекватность бюджета, красные флаги — и присылает лучшие в Telegram с готовым черновиком отклика. Всё логируется в файл. Плюс мониторинг почты (IMAP): письма с бирж превращаются в события и уведомления. Результат: ни одного пропущенного релевантного заказа, отклик за минуты вместо часов, нерелевант отсеивается автоматически.

Разработал и запустил ИИ-бота для новостного Telegram-канала (@kartariskov, геополитика и финансы). Бот ежедневно: — парсит новости из RSS-источников по теме канала — генерирует аналитические посты через нейросеть (Groq LLM) — публикует 14 постов в день по расписанию без участия человека Работает автономно с июня 2026 года. Реализовано на Python + Docker, развёрнуто на VPS.

Финансовый учёт в Telegram: скидываешь текст, голос или фото чека — бот сам определяет категорию и сумму, аналитика открывается в Mini App.

Telegram-бот для автодилера под ключ: клиент пишет свободным текстом или проходит пошаговый опрос — на выходе готовый лид в AmoCRM за секунды, 24/7. Задача: клиенты пишут в любое время, менеджеры отвечают не круглосуточно — первые обращения теряются, а именно первые минуты решают конверсию. Решение — гибридный бот: — Пошаговый опрос (FSM) по 5 услугам (продажа, покупка, подбор, проверка, юрпомощь) на одном параметризуемом движке: валидация телефона, загрузка фото, экран подтверждения с правкой полей. — Свободный текст → ИИ: классификация намерения и извлечение сущностей (марка, год, бюджет) в JSON, со smart fallback gpt-4o-mini → gpt-4o по низкой уверенности; распознанное предзаполняет форму. — Отказоустойчивая доставка в AmoCRM: дедуп по телефону, OAuth с автообновлением токена, retry с backoff, очередь failed_leads + алерт админу — лид не теряется. — Инфраструктура: Redis (FSM, TTL 30 мин), PostgreSQL, Docker Compose, health-check, mock-режим, тесты. Стек: Python 3.12 · aiogram 3 · PostgreSQL 16 · Redis 7 · OpenAI · AmoCRM REST v4 · Docker

Telegram-бота для юридических консультаций по загруженной базе документов: ГК РФ, ТК РФ, КоАП/ЗоЗПП и другим правовым материалам. Бот использует RAG-подход: документы загружаются через отдельную админ-панель, разбиваются на чанки, векторизуются и сохраняются в pgvector. При вопросе пользователя система находит релевантные фрагменты, формирует ответ и показывает источники: название документа, номер чанка и ссылку для просмотра цитаты в браузере. В проекте реализованы backend-ядро, Telegram-адаптер, tenant-scoped хранение данных, Docker Compose-деплой на VPS, PostgreSQL + pgvector, S3/MinIO для файлов, отдельный интерфейс для загрузки и переиндексации документов, а также диагностика чанков для проверки качества RAG-базы. Python, FastAPI, PostgreSQL, pgvector, OpenAI API, Docker, Streamlit, MinIO