Примеры работ и кейсы по направлению «Боты с AI»

Умная система обработки отзывов с AI-ответами и Telegram-уведомлениями Принимайте отзывы клиентов, автоматически анализируйте их тональность, получайте уведомления в Telegram и публикуйте AI-ответы без участия оператора. 📖 О проекте Review Assistant — система автоматической обработки отзывов клиентов. Пользователь оставляет отзыв через веб-интерфейс, после чего система: сохраняет отзыв в базе данных; определяет тональность сообщения; отправляет уведомление в Telegram; генерирует AI-ответ; публикует ответ под отзывом; меняет статус на обработанный.

Введение Тип: личный проект для винного медиа-блога Цель: автоматический сбор, обработка через AI и публикация актуальных фактов и трендов о вине Проблематика Ручной поиск и подготовка контента для тематического блога занимает много времени Функциональные возможности: ✅ Автоматический сбор информации по теме ✅ Обработка и структурирование через AI ✅ Адаптация текста под стиль и аудиторию блога ✅ Публикация в Telegram-канал Решение Язык: Python AI: Google Gemini Платформа: Telegram Bot API Демо-доступ предоставляется по запросу при обсуждении похожего проекта

Бот проводит обучение по заданному материалу, отвечает на вопросы сотрудников, автоматически генерирует тесты, проверяет ответы и сохраняет результаты в PostgreSQL. ✨ Возможности ✅ Обучение по любому материалу (тема и текст задаются через .env) ✅ Ответы на вопросы сотрудника с помощью LLM ✅ Автоматическая генерация теста ✅ Настраиваемое количество вопросов ✅ Проверка ответов и подсчёт результатов ✅ Итоговая оценка прохождения обучения ✅ Сохранение результатов в PostgreSQL ✅ Запуск через Docker Compose ✅ Асинхронная работа с базой данных ✅ Поддержка OpenAI API

Виртуальный консультант автосалона AutoCoder. Помогаю подобрать автомобиль, ответить на вопросы о цене, условиях кредитования и тест-драйве. 🔹 Консультирует клиентов по товарам и услугам в режиме диалога. 🔹 Выявляет потребности, отвечает на вопросы и помогает подобрать решение. 🔹 Обрабатывает типовые запросы без участия менеджера. 🔹 Собирает контактные данные и квалифицирует потенциальных клиентов. 🔹 Работает 24/7, сокращая нагрузку на отдел продаж и повышая скорость ответа. Подходит для малого и среднего бизнеса, интернет-магазинов, сервисных компаний и всех, кто хочет автоматизировать первичную коммуникацию с клиентами и увеличить конверсию из обращения в продажу.

AI-чат для анализа данных, визуализации и генерации отчётов Построен на FastAPI + Jinja2 + HTMX + OpenAI Data Assistant — веб-приложение для загрузки данных, общения с AI, построения графиков и создания отчётов. Возможности ✅ Загрузка CSV, Excel и JSON ✅ Чат с AI (OpenAI) ✅ Построение графиков (Line, Bar, Histogram) ✅ Генерация DOCX-отчётов ✅ Скачивание всех созданных артефактов ✅ Анализ данных на естественном языке

Incoming Leads Bot помогает автоматизировать первую линию поддержки. Вместо хаотичных сообщений от клиентов бот самостоятельно проводит диалог, задаёт уточняющие вопросы, собирает все необходимые данные и формирует готовую заявку для оператора. ✨ Возможности 📋 Автоматический сбор заявок Бот собирает: 👤 Имя клиента 📞 Контакт (Telegram или телефон) 📝 Описание проблемы 🕒 Когда возникла проблема 🚨 Приоритет обращения 🤖 AI-интервьюирование Благодаря OpenAI бот: задаёт уточняющие вопросы; определяет недостающие данные; поддерживает естественный диалог; помогает клиенту корректно описать проблему.

Агент читает выбранные Telegram-каналы, отбирает важное и присылает краткий дайджест по расписанию — вместо ручного пролистывания лент. Реализовано: — чтение каналов через Telegram (userbot); — суммаризация новостей через LLM в короткие тезисы; — дайджест 3 раза в день в личные сообщения; — фильтрация дублей и мусора. Стек: Python (Telethon), n8n, Claude/GPT API, Telegram. Результат: 2–3 часа чтения новостей в день заменены коротким дайджестом.

Распознавание еды по фото — трекер калорий Telegram-бот считает калории и БЖУ по фотографии блюда. Пользователь шлёт фото — бот распознаёт еду через AI-vision, оценивает калорийность и ведёт дневник питания. Реализовано: — распознавание блюда по фото (vision-модель); — оценка калорий и БЖУ, уточняющие кнопки (порция/состав); — дневник за день и сводка по приёмам пищи; — ввод также текстом и голосом. Стек: Python, Aiogram, OpenAI Vision/GPT, PostgreSQL. Результат: учёт питания без ручного поиска по таблицам калорийности.

Персональный ассистент в Telegram: отвечает на вопросы, помогает с задачами и работает с присланной информацией через GPT. Текстовый и голосовой ввод. Реализовано: — обработка текста и голосовых сообщений (расшифровка); — ответы через GPT с учётом контекста диалога; — память переписки — ассистент «помнит» предыдущие сообщения; — логика собрана в n8n: дорабатывается быстро, без переписывания кода. Стек: n8n, OpenAI/GPT API, Whisper, Telegram, PostgreSQL. Результат: рабочий помощник под задачи владельца, расширяемый под базу знаний.

Парсер отслеживает товары на маркетплейсе (Wildberries) и присылает в Telegram алерт, когда цена падает ниже заданного порога — для перепродажи и мониторинга конкурентов. Реализовано: — регулярный сбор карточек по списку моделей (watchlist); — фильтрация по цене, наличию и условиям доставки; — мгновенные уведомления в Telegram со ссылкой на товар; — выгрузка данных в таблицу для анализа. Стек: Python, Playwright, PostgreSQL, n8n, Telegram Bot API. Результат: ручной мониторинг цен заменён автоматическими алертами 24/7.