home.social

#telegramбот — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #telegramбот, aggregated by home.social.

fetched live
  1. Как я настраивал платный Telegram-канал: BotFather, тарифы, платежи и путь подписчика

    У Nemiling есть пошаговая инструкция по подключению Telegram-канала, но мне удобнее работать с текстом, который можно держать перед глазами и проходить последовательно. Тем более, настройка состоит из нескольких шагов. Отдельно мне было интересно посмотреть, что после настройки увидит уже не владелец канала, а обычный подписчик: как он выбирает тариф, где оплачивает доступ и сколько вообще действий ему приходится сделать. Поэтому я собрал обе части в один материал: сначала настроим платный Telegram-канал, а затем пройдём путь подписчика до оплаты . В этой статье разбираю конкретный сценарий — платную подписку на Telegram-канал через Nemiling.

    habr.com/ru/articles/1072970/

    #Telegram #Telegramбот #монетизация_Telegram #платный_Telegramканал #платная_подписка #BotFather #Nemiling #YooMoney #закрытый_канал #автоматизация_подписок

  2. Написал боту «как прошла неделя». Он сам полез в Garmin и ответил

    Garmin у меня на руке два года. Сон, пульс, HRV, стресс, Body Battery, каждая тренировка по секундам, каждый подход в зале. Всё это оседает в Garmin Connect и там же и остаётся. Хотелось просто спросить у ChatGPT, как прошла неделя. По своим цифрам, а не общими словами про сон вообще. ChatGPT их не видит, поэтому спрашивал по-другому: открывал Garmin Connect, скринил график сна, скринил HRV, скринил тренировку, кидал скрины в чат один за другим. Работало, но криво. На одном скрине сон, на другом HRV, а связать их между собой должен был я сам, руками, в голове. ChatGPT видел кусок картинки, а не то, что происходило со мной за неделю целиком. Задолбался. Написал скрипт, который сам забирает сон и HRV за сегодня и складывает в файл. Без плана на будущее, просто чтобы не переписывать руками. А дальше пошло по накатанной: файла быстро стало мало, появился отчёт за неделю, потом бот в Телеграме, потом бот научился не только отвечать, но и сам создавать тренировки в Garmin. Сейчас это открытый проект. Ставится на свою машину. Про архитектуру и код у меня отдельная статья, там кэш и все технические подробности. Здесь про другое: что реально можно спросить и зачем вообще этим заниматься.

    habr.com/ru/articles/1072224/

    #Garmin #Garmin_Connect #AIагент #ИИ #Telegramбот #носимые_устройства #здоровье #HRV #тренировки #open_source

  3. Garmin записывает всё. ChatGPT — ничего. Разрыв длиной в один вечер и один скрипт

    Garmin записывает почти всё: сон, HRV, стресс, Body Battery, пульс на тренировке, каждый подход в зале. ChatGPT ничего этого не видит. Чтобы спросить у него, как прошла неделя, нужно было сначала открыть Garmin Connect, переписать цифры руками и вставить их в чат. Один вечер, один скрипт. Забрать сон и HRV за сегодня, сложить в файл. Никакой архитектуры, просто раздражение от того, что данные есть, а спросить их некому. Сейчас это открытый пайплайн: локальный кэш, агентный Telegram-бот, локальная модель на Ollama, веб-мастер настройки, Windows-дистрибутив и заявка на акселератор Sber500. По пути пришлось несколько раз пересобрать саму задачу.

    habr.com/ru/articles/1071224/

    #Garmin #Garmin_Connect #open_source #selfhosted #Telegramбот #LLM #Ollama #Python #AIагент #фитнесданные

  4. В Telegram-бот пришли 300 человек. Через полгода регулярно возвращаются 11. Разбираю, где я накосячил

    После моей прошлой статьи в Telegram-бот за один день пришли 60 человек. Я тогда подумал: ну всё, полетело. Спойлер: не полетело. Сейчас в базе почти 300 аккаунтов, за неделю возвращаются 11 человек, средний DAU 7, а реферальная программа привела троих. Разбираю честную воронку, ошибки с метриками, странный парадокс обратной связи и V2, которая должна проверить одну конкретную вещь: получится ли удержать хотя бы четыре возвращения из семи. Посмотреть честный разбор

    habr.com/ru/articles/1069306/

    #telegram #telegramбот #петпроект #управление_продуктом #продуктовая_аналитика #retention #когорты #b2c #искусственный_интеллект #дисциплина

  5. Я печатаю медленнее, чем думаю: локальная диктовка на Whisper для Windows, телефона и Telegram

    Я диктую постоянно: сообщения, заметки, постановку задач — говорить в разы быстрее, чем печатать, а мысль не успевает остыть. Проблема в том, что удобной диктовки, которая не гонит звук в чужое облако, я не нашёл. Так появился PasteTalk: локальная диктовка для Windows по горячей клавише, а вокруг неё — собственный сервер, приложение для телефона и Telegram-бот. Отдельным требованием стала мама: из-за слабого зрения печатать на телефоне она почти не может, и телефонная часть проектировалась под самый жёсткий случай — одна кнопка на весь экран, крупный шрифт, ошибки словами. Забегая вперёд: правки «для мамы» сделали приложение удобнее и для всех остальных. Под катом — архитектура, цифры и четыре бага, каждый из которых молча съедал наговорённый текст. Как это устроено →

    habr.com/ru/articles/1068152/

    #whisper #диктовка #распознавание_речи #speechtotext #selfhosted #telegramбот #локальные_нейросети #fasterwhisper

  6. Как я без опыта программирования создал Telegram‑бота, который уже два года ведёт новостной канал

    Два года назад у меня практически не было опыта программирования. Когда‑то в школе мы немного изучали Pascal, но после этого я не написал ни одного скрипта. Я впервые открыл PyCharm, по ходу работы узнал, что такое API, SSH, виртуальная машина, системная служба и облачные задачи. При этом за несколько месяцев я создал систему, которая собирает новости из турецких источников, переводит и сокращает их, помогает администратору отбирать материалы, готовит полноценные публикации и размещает их в Telegram по расписанию. Сегодня бот продолжает работать. Он обрабатывает около ста новостей в день, а эксплуатация всей системы при моём масштабе обходится примерно в три доллара в месяц. В этой статье я хочу рассказать не только, что получилось, но и о самом процессе: где ChatGPT действительно помогал, где уверенно вёл меня в неправильном направлении, почему через полгода пришлось менять архитектуру и чему этот проект научил меня о вайбкодинге.

    habr.com/ru/articles/1064476/

    #вайбкодинг #Telegramбот #Python #ChatGPT #LLM #OpenAI_API #Google_Gemini #Apify #Selenium #Google_Cloud_Run

  7. Нашёл модель в 8 раз дешевле. Она начала писать иероглифы в русских новостях

    Нашёл модель в 8 раз дешевле. Она начала писать иероглифы в русских новостях У меня новостной бот, и каждая новость в нём проходит через LLM: категория, перевод, тон, разбор. Выходит около 936 вызовов в сутки, и в какой-то момент мне захотелось платить за это меньше. Я перебрал все бесплатные модели OpenRouter на живых промптах, нашёл платную в 8 раз дешевле текущей, обрадовался и выкатил в прод. Через час в ленте появился заголовок: «Как не,让智能手机 перегревать: советы в жару».

    habr.com/ru/articles/1062906/

    #OpenRouter #LLM #нейросети #DeepSeek #max_tokens #стоимость_LLM #Python #Telegramбот #мультиязычность #продакшен

  8. QuotaRadar — уведомления о сбросах лимитов Codex и Claude Code

    Всем привет! У вас было такое, когда заканчиваются недельные или часовые лимиты в Codex или Claude Code, а потом вы внезапно обнаруживаете, что лимиты уже сбросили? Приятно, да? Особенно Codex этим часто радует :) Так вот, я хотел получать уведомления о таких сбросах. Но при этом не хотел самостоятельно мониторить X — бывший Twitter — или постоянно проверять другие источники.

    habr.com/ru/articles/1061668/

    #QuotaRadar #Codex #Claude_Code #Telegramбот #мониторинг_лимитов #Open_Source #Python #Celery #X_API #YandexGPT

  9. Как я автоматизировал подбор кандидатов с помощью Telegram‑бота и ускорил массовый найм в 3 раза

    Все началось с отпуска HR. Нужно было срочно нанять пару менеджеров, а времени на десятки одинаковых переписок просто не было. Поэтому я написал небольшой Telegram‑бот для первичного отбора кандидатов. Но каждая решенная проблема открывала следующую. Сначала появились анкеты и скоринг. Затем аналитика, триггерные сообщения, LLM, база знаний и собственный визуальный конструктор сценариев. Если вы занимаетесь подбором персонала, автоматизируете HR‑процессы или разрабатываете Telegram‑ботов, возможно, мой опыт поможет избежать нескольких ошибок и сэкономить время.

    habr.com/ru/articles/1060410/

    #telegramбот #подбор_персонала #автоматизация_рекрутинга #искусственный_интеллект #hrтехнологии #массовый_найм #чатбот #массовый_рекрутинг #hrtech #отбор_кандидатов

  10. 231 мёртвая душа: как реклама в Telegram обманула меня, а потом обманула моя собственная метрика

    Я закинул бюджет в Telegram-рекламу своего pet-проекта — новостного бота — и за сутки получил +232 подписчика . Дашборд загорелся зелёным: «активация 81%». Палец уже тянулся к кнопке «пополнить баланс». Хорошо, что не долил. Потому что когда я посмотрел, что эти 232 человека реально делают, оказалось: живое действие — осознанный тап 👍 или клик по ссылке — сделал ровно один . Остальные 231 — мёртвые души: 35% заблокировали бота в первый же день, а 218 из 232 зарегистрировались в один и тот же час. Но самое неприятное — врала не только реклама. Врала моя собственная метрика : «активация 81%» считала автоматические просмотры, которые бот пишет сам себе в онбординге. Я радовался цифре, которую проще всего накрутить. В посте — как я поймал накрутку собственными метриками за один вечер, почему «цена за подписчика» это ловушка, какую единственную цифру нельзя подделать по построению, и как отличить живой трафик от ботофермы тремя простыми SQL-запросами. С реальными числами из прода: Habr — 28% живых, органика — 19%, платная реклама — 0.4%. Как метрика мне врала

    habr.com/ru/articles/1058124/

    #реклама_в_Telegram #накрутка_трафика #привлечение_пользователей #юнитэкономика #атрибуция #вебаналитика #Telegramбот #метрики_продукта #growth_hacking #petпроект

  11. Открыл бету AI-Мастера для D&D. Главная проблема оказалась не в кубиках, а в памяти

    Я уже несколько месяцев в свободное время пилю одну штуку — Telegram-бота, который водит тебя по D&D 5e в одиночку. Нейросеть тут за Мастера: генерит историю, описывает сцены, ведёт бой по правилам, тянет кампанию. Играешь прямо в Telegram, лист персонажа и инвентарь — в мини-приложении. Сразу честно, без «заходите, всё готово»: это активная стройка. Релиза не было. А 13 июня я впервые открыл её для людей — то самое открытое бета-тестирование. До этого бот варился в узком кругу, теперь зайти и поломать может любой. Я готовился защищать механику. А первым посыпалось совсем другое. Но обо всём по порядку. D20 на прочтение

    habr.com/ru/articles/1049238/

    #DnD #AI_Dungeon_Master #LLM #нейросети #Telegramбот #Python #петпроект #gamedev

  12. Как я пишу Telegram-ботов через Claude Code, вообще не умея программировать

    Как вы, вероятно, помните по статье про вайбкодинг на MacBook Neo , программировать я не умею. Вообще. Нет, про Терминал я, конечно, слышал, но по факту никогда им не пользовался. А вот зачем нужен Git, натурально узнал только после того, как случайно затёр рабочий код старой копией и потом 2 дня разбирался, почему вдруг завелась старая версия бота, а новый функционал пропал. Тем не менее, прямо сейчас у меня крутится около десятка Telegram-ботов на одном VPS — и все рабочие, все делают полезные вещи и даже помогают зарабатывать деньги. А всё потому, что я в своё время не испугался критики настоящих прогеров и рискнул войти в вайбкодинг. Да так, что не вышел из него до сих пор. Сегодня расскажу о том, как пишу телеграм-ботов, вообще не имея представления ни о питонах, ни даже о хеллоуворлдах.

    habr.com/ru/companies/x-com/ar

    #xcomshop #diy #програмированние #claude_code #вайбкодинг #telegramбот

  13. 10 дней спустя: как мой бот дважды умирал незаметно, а метрика релевантности мне врала

    Полторы недели назад я выложил на Habr бота с лентой хороших новостей на sqlite-vec за $5/мес. Потом пришли живые юзеры — и началось самое интересное. Не код. Эксплуатация. За 10 дней в проде: 🪦 Бот дважды умирал незаметно — поллил Telegram и казался живым, но не создавал ни одной новости по 4–5 дней. Один раз — OOM на загрузке модели, другой — feedparser.parse(url) без таймаута заморозил весь пайплайн. 📉 Метрика релевантности «рухнула» до 30% — и я чуть не откатил рабочую фичу. Оказалось, один юзер поставил 106 дизлайков из 228 и отравил и метрику, и приор источников. Починил, считая по уникальным юзерам — правда оказалась 42%. 🎯 Реакции 78 человек сами показали , какие источники выкинуть: tech-аудитория отвергает общие новости и любит курируемое. Внутри — реальные логи, код фиксов (httpx-таймаут, watchdog, робастные метрики) и уроки про надёжность воркеров и доверие к цифрам. 👉 @futur_e_news_bot

    habr.com/ru/articles/1045969/

    #telegramбот #надёжность #наблюдаемость #sqlitevec #рекомендательная_система #метрики #python #flyio #open_source #ai

  14. «Обживаемся» с Паспарту после переезда на Hermes и наступаем на новые «грабли». Ну и Codex подключаем — как же без него?

    Продолжение истории про переезд ИИ-агента Паспарту с OpenClaw на Hermes. На этот раз — как я пересадил его на дешёвый DeepSeek, научил переключать модели на лету, подключил бесплатную NVIDIA Nemotron через OpenRouter и приделал Codex, который доводит сложные задачи до конца сам, пока ноутбук выключен. Грабли №16–25: стали мельче, но никуда не делись.

    habr.com/ru/articles/1045892/

    #Hermes #DeepSeek #OpenRouter #Nemotron #Codex #ИИагент #selfhosted #Telegramбот #OpenAI

  15. «Обживаемся» с Паспарту после переезда на Hermes и наступаем на новые «грабли». Ну и Codex подключаем — как же бе...

    #Hermes #DeepSeek #OpenRouter #Nemotron #Codex #ИИ-агент #self-hosted #Telegram-бот #OpenAI

    Origin | Interest | Match
  16. Как я «переезжал» своего ИИ-агента с OpenClaw на Hermes и собрал все грабли (чтобы Вы не собирали)

    Пол-года мой личный ИИ-агент “Паспарту” жил на OpenClaw. Я переехал на опенсорсный self-hosted Hermes — и собрал пятнадцать граблей, чтобы Вы их обошли. Честный разбор переезда + пошаговый гайд, по которому повторите за пару часов.

    habr.com/ru/articles/1044574/

    #Hermes #OpenClaw #ИИагент #selfhosted #Telegramбот #миграция #LLM #DevOps

  17. Из мёртвого ноута — в домашний NAS: спасаем 100 ГБ фоток за 0 ₽

    OpenMediaVault, бот в Telegram и проблема с провайдером, которую пришлось решать через собственный десктоп.

    habr.com/ru/articles/1044194/

    #NAS #домашний_сервер #OpenMediaVault #selfhosted #Debian #Samba #Telegramбот #Tailscale #homelab #systemd

  18. Я собрал Telegram-бота с лентой новостей, которая учится на твоих реакциях — и хостится за $5 в месяц

    Хотел ленту новостей без двух вещей: дублей (одно событие из пяти каналов с разными заголовками) и потока негатива по утрам. Получился Telegram-бот, который по умолчанию показывает только хорошие и нейтральные новости — а тяжёлый контент включается в настройках на 4 уровнях. Плюс он убирает дубли, переводит RU↔EN и подстраивает выдачу под твои реакции 🔥 ❤️ 😢. Но самое интересное — он живёт на одной машине Fly.io за ~$5 в месяц . В статье разбираю, как: заменил Postgres + pgvector на встраиваемый sqlite-vec и убрал отдельную БД-машину; гоняю типизацию, перевод и оценку тональности через бесплатные LLM на OpenRouter (счёт $0–1/мес); считаю эмбеддинги локально на fastembed /ONNX без внешних API; собрал рекомендательное ядро на «векторе вкуса» с EWMA и анти-баблом. И, конечно, грабли : sqlite-vec , который ломался на arm64; vec0 без INSERT OR REPLACE ; fastembed , сменивший пулинг между версиями; и LLM, которая «подкручивала» оценки негатива, пока я не дал ей чёткую рубрику. 👉 Бот живой, можно потрогать: @futur_e_news_bot

    habr.com/ru/articles/1042690/

    #telegramбот #python #aiogram #sqlite #sqlitevec #pgvector #эмбеддинги #рекомендательная_система #openrouter #flyio

  19. Как я заработал 400 тысяч рублей на боте, который нарезает картинки на квадратики

    Привет, я Паша, и я алкоголик вайбкодер. Хотя возможно лучше бы алкоголиком был… Вообще вайбкодингом я для души занимаюсь, а так-то у меня свой бизнес есть. Но бизнес это скучно, там вечно что-то решать надо, с людьми общаться, деньги считать, нологи платить, планерки проводить. Гораздо интереснее записывать голосовые сообщения в чат и получать дешевый дофамин, наблюдая, как Claude что-то там ковыряет в терминале. Под катом рассказываю, как навайбкодил телеграм-бота, которым пользуются SMM-щики крупных компаний. И как у меня вышло собрать в нем 38 тысяч пользователей и получать $1000 выручки в месяц. Хотя все, что делает бот, — это режет присланные картинки на квадраты.

    habr.com/ru/articles/1041628/

    #claudecode #telegram #telegramбот #vibecoding #vibe_coding #вайбкодинг #вайбкодинг #кейс #индиразработка #индихакинг

  20. Notion + RAG + Telegram: архитектура AI-копирайтера для сети ресторанов

    В таком сценарии копирайтеру недостаточно просто писать тексты. Ему нужно помнить факты о каждом заведении: часы работы, фирменные блюда, формат кухни, имена шеф-поваров, особенности интерьера, правила коммуникации, ограничения по формулировкам и стиль бренда. Если ресторанов девять, эта задача быстро перестаёт быть только творческой и превращается в задачу управления знаниями. У заказчика была именно такая проблема: сеть ресторанов по России, у каждого заведения отдельная концепция и свой стиль общения с гостями. Большая часть ресурсов уходила на ежедневную текстовую работу: описания ресторанов, переводы на разные языки, пресс-релизы, рассылки, описания блюд, мероприятий, посты для социальных сетей и тексты в Tone of Voice каждого бренда. Задача заключалась не в том, чтобы заменить редактора, а в том, чтобы вынести рутинную часть генерации текстов в AI-систему. Один-два редактора должны были управлять контентом всей сети: ставить задачи, получать черновики, проверять факты, корректировать стиль и доводить материалы до публикации.

    habr.com/ru/articles/1035628/

    #llm #rag #автоматизация #telegramбот #генерация_контента #notion_ai #embeddings #векторная_база_данных #prompt_engineering

  21. Codex 5.3 vs Claude Opus 4.6 на реальном Java-монолите

    Я сравнил Codex 5.3, Claude Opus 4.6 и GPT-5.5 на реальном многомодульном Java-монолите: скопировал проект в отдельные ветки, дал агентам похожие задачи и прогнал их через цикл правок, ревью и e2e-тестов. Результат: чем дешевле - тем лучше результат.

    habr.com/ru/articles/1034452/

    #Codex #Claude #GPT55 #AIагенты #вайбкодинг #Java #Spring_AI #Telegramбот #LLM #ReAct

  22. Заменит ли ИИ настоящих судей? Я скормил ему дело которое арбитры разбирали 3 недели

    Спор. Деньги. Двое людей не сошлись характерами и зашли в арбитраж. На разбор у двух живых арбитров ушло три недели с переменами арбитров, отпусками, скандалами и тремя параллельными переговорами сторон. После того как вердикт уже был вынесен, я прогнал то же самое дело через свой Telegram-бот на Claude Sonnet 4.6. Те же скриншоты, та же фактура, никаких подсказок. Бот выдал тот же вердикт за двенадцать минут. Не на 100%, но суть совпала: кто прав, кто что должен сделать, какой срок, что при неисполнении. Прогнал ещё четыре старых дела три из четырёх совпали дословно. В четвёртом ИИ даже нашёл деталь которую упустил живой арбитр. Внутри статьи: архитектура с двумя ИИ (секретарь на Haiku отсеивает мусор, арбитр на Sonnet выносит решения), куски кода с промптами, дебаунс через asyncio чтобы бот не бомбардировал участников ответами, проверка криптотранзакций по 12 блокчейн-сетям параллельно, изолированные приватные группы через Telethon-userbot. И главный вопрос в конце: пора ли увольнять живых арбитров?

    habr.com/ru/articles/1035278/

    #ИИ #Claude #арбитраж #Telegramбот #aiogram #Anthropic #нейросети #Python #юстиция #AIсудья

  23. Как я за пять месяцев собрал Znich — ИИ-аналитику для авторов видео, в которой каждая фича родилась из боли

    Как понять, почему один видос залетел, а другой нет? Я задавал себе этот вопрос примерно полгода назад. Я маркетолог, и одна из задач, которую я регулярно решал, — понять, что именно делает у конкурента ролик с миллионом просмотров. YouTube Studio честно показывает цифры — удержание, источники трафика, CTR. Но цельного ответа в этих цифрах нет: его нужно собирать руками

    habr.com/ru/articles/1030552/

    #YouTube #AI #Vision_LLM #SaaS #аналитика_контента #скриннер_ниш #Telegramбот #активация_пользователей #атрибуция

  24. Per-user OAuth для MCP-серверов: Keycloak, n8n и Telegram-бот через один Auth Proxy

    MCP-серверы не умеют в авторизацию, n8n не умеет в per-user токены, а OAuth-клиенты говорят на разных диалектах. Рассказываем, как один Auth Proxy перед FastMCP Gateway закрыл все три проблемы — и почему в итоге бот переехал на LangGraph Архитектура, грабли и код

    habr.com/ru/articles/1030302/

    #MCP #OAuth2 #Keycloak #FastMCP #LangGraph #n8n #Telegramбот #peruser_авторизация #AIагент #Auth_Proxy

  25. Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode

    Все популярные агенты движутся в одну сторону: управление ими должно быть максимально удобным и естественным. Голосовой ввод появился в ведущих зарубежных решениях, как и remote control, который несколько недель назад стал доступен в Codex и Claude Code. В этом релизе мы добавили обе возможности в KodaCode . Разберём по порядку.

    habr.com/ru/companies/koda/art

    #AIагент_для_разработчиков #remote_control #голосовой_ввод #KodaCode #AIассистент #автодополнение_кода #Next_Edit_Prediction #Telegramбот #IDEплагин #инструменты_разработчика

  26. obabot: пишем бота один раз — запускаем в Telegram и Max

    Max запустили как полноценную альтернативу Telegram для российского рынка, с открытым Bot API. Разработчики оказались перед классической дилеммой: поддерживать двойную кодовую базу или выбрать одну платформу, теряя аудиторию второй. Типичная ситуация выглядит так: есть готовый Telegram-бот на aiogram, и нужно запустить его ещё в Max. Варианты неприятные — либо дублировать код, либо писать тонну адаптеров вручную, либо мириться с расхождением фич между платформами. Библиотека obabot предлагает другой путь: один код — два мессенджера. Один Код - Два Бота

    habr.com/ru/articles/1020404/

    #telegram_bot #telegram #telegram_api #telegramбот #telegram_чатбот_на_python #telegram_bots #max #messenger

  27. PromptPilot: шедулер задач для Claude Code, Codex и других AI CLI

    «Всё у нас, Луцилий, чужое, одно лишь время наше» Сенека, Письма к Луцилию, I, 3. С подписками на AI это буквально: квоты токенов, лимиты запросов и «окна» сброса — не твои, их задаёт провайдер. Остаётся то, что ты можешь распорядиться сам: когда отправить задачу, в каком порядке её выполнить и где ты в этот момент находишься — за столом, в такси или уже в постели. Я собрал PromptPilot — очередь промптов для AI CLI (Claude Code, Codex, Qwen): задачи ставятся из терминала, веб-интерфейса или Telegram-бота, воркер выполняет их по очереди, с планированием, приоритетами и повтором при rate limit. Идея простая: не гнаться за лимитом глазами, а заранее разложить работу так, чтобы к моменту, когда ты реально сел кодить, под рукой уже был результат — или чтобы «разогрев» сессии случился без тебя у монитора в пять утра. Ниже — зачем это кому-то кроме меня, как устроена архитектура на SQLite и трёх процессах, и как из бота ответить модели в середине диалога, не открывая терминал. Если узнаёте себя в историях про сгорающие токены и ночные дедлайны по лимитам — добро пожаловать в комментарии.

    habr.com/ru/articles/1018950/

    #claude #codex #qwen #workflow #claude_code #очередь_задач #telegramбот #AI_CLI #PromptPilot #taskqueue

  28. Как я хотел одного AI-агента, а получил целую деревню

    Всё началось с простого желания: чтобы AI-агент мог потихоньку развивать мои проекты, пока я занят другими делами. Поставил задачу, ушёл, вернулся к готовому результату. За неделю из этого желания выросла мультиагентная система с шиной сообщений, мониторингом, делегированием задач и собственной веб-админкой. Система, которая в значительной мере построила сама себя. Под катом: путь от первого запуска Claude Code до деревни из двенадцати агентов, каждый хак и каждые грабли на этом пути, и неожиданное открытие, что менеджмент AI-команды устроен ровно так же, как менеджмент живых людей.

    habr.com/ru/articles/1016096/

    #Claude_Code #мультиагентная_система #AIагенты #LLM #автоматизация #Redis #MCP #Telegramбот #DevOps #Claude