Перейти к содержимому

Лаборатория

Эксперименты и собственные продукты. Здесь я обкатываю технологии.

Пет-проекты и внутренние системы, на которых проверяю механику и стек. Это не клиентские кейсы и не доказательство продаж или экономии. Актуальную доступность каждого прототипа нужно уточнять; подтверждённые проекты собраны в кейсах.

○ ЭКСПЕРИМЕНТ

SemanticFactory

AI-фабрика SEO-контента

Задача

При подготовке большого материала исследование, структура, черновик и редактура часто смешиваются в одну непрозрачную операцию.

Как устроено

Пайплайн из 4 AI-агентов: исследование → анализ → план → написание. Пользователь утверждает план.

Что получилось

Внутренний прототип разделяет цикл на четыре этапа и оставляет утверждение плана человеку. Качество, время и стоимость нужно измерять на теме и выбранной модели.

4
ЭТАПА
LLM
ЧЕРНОВИК
ЧЕЛОВЕК
ПРИЁМКА

Стек

PYTHONFASTAPIREACTLLMARQREDIS
○ ЭКСПЕРИМЕНТ

Пифия

Нумерологический Telegram Mini App

Задача

Для цифрового продукта внутри Telegram нужны интерфейс, сценарии доступа и совместимая с правилами платформы оплата.

Как устроено

Mini App + бот + бэкенд. Ежедневные расчёты, платные расклады через Telegram Stars.

Что получилось

Собран внутренний продуктовый сценарий Mini App с ежедневными расчётами и цифровыми покупками через Telegram Stars. Публичные показатели продаж не заявляются.

Stars
ОПЛАТА
TMA
ФОРМАТ
ТЕСТ
СТАТУС

Стек

REACTVITEAIOGRAMFASTAPITG_STARS
○ ЭКСПЕРИМЕНТ

Аврора

Таро-бот с подпиской

Задача

Традиционные таро-практики ограничены личными консультациями — масштаб упирается в время специалиста.

Как устроено

Ежедневные расклады, премиум-подписка через Stars, персонализированные интерпретации через AI.

Что получилось

В прототипе проверяется механика бесплатного ежедневного сценария и расширенного доступа по подписке. Доступность и экономика отдельно не подтверждались.

AI
ИНТЕРПРЕТАЦИИ
Stars
ОПЛАТА
БОТ
ФОРМАТ

Стек

AIOGRAMFASTAPISQLITECLAUDE_APITG_STARS
○ ЭКСПЕРИМЕНТ

Баба Фиса

AI-гадалка в Telegram с оплатой Stars

Задача

Развлекательные боты быстро надоедают — однотипные ответы, нет вовлечения, нет монетизации.

Как устроено

Персонаж-гадалка из деревни Нижние Петухи. Бесплатный уровень + платные расклады + реферальная программа.

Что получилось

Прототип проверяет персонажа, бесплатный вход, платные сценарии и реферальную механику. Указанные внутри продукта цены — настройки эксперимента, не данные о продажах.

3
СЦЕНАРИЯ
Stars
ОПЛАТА
REF
МЕХАНИКА

Стек

AIOGRAMGEMINICLAUDETG_STARSSQLITE
○ ЭКСПЕРИМЕНТ

Переводчик МЖ

Бот-переводчик с мужского на женский и обратно

Задача

Развлекательному боту нужен понятный сценарий, который можно пройти за несколько сообщений и переслать как результат.

Как устроено

Пользователь выбирает пол → кидает фразу партнёра → получает 3 варианта перевода: Дипломат, На удачу, Камикадзе.

Что получилось

Внутренний прототип выдаёт три стилизованных варианта ответа и умеет разбирать текст со скриншота. Виральность и конверсия не измерялись.

Vision
СКРИНШОТЫ
3
ВАРИАНТА
М↔Ж
НАПРАВЛЕНИЯ

Стек

AIOGRAMGEMINICLAUDEVISION_APITG_STARS
○ ЭКСПЕРИМЕНТ

Контент-завод

Автопостинг в Telegram + VK на базе AI

Задача

SMM-менеджер тратит часы на мониторинг новостей, адаптацию текстов и публикацию.

Как устроено

AI-парсер собирает новости из 10+ RSS, LLM фильтрует и адаптирует, Headless рендерит карусели, Cron публикует.

Что получилось

Внутренний пайплайн собирает материалы, готовит черновики и ставит публикации в очередь. Человек задаёт источники и правила, затем проверяет спорные материалы; производительность зависит от конфигурации.

RSS
ИСТОЧНИКИ
LLM
ЧЕРНОВИК
CRON
ОЧЕРЕДЬ

Стек

PYTHONFASTAPIPLAYWRIGHTLLMCRON

Зачем это нужно

Что отсюда уезжает в проекты.

Прототип нужен не ради самого прототипа. На нём заранее ломается то, что иначе сломалось бы на клиентском проекте в момент сдачи: поведение платежей, поведение модели, поведение очереди под нагрузкой.

Обкатано: Пифия, Аврора, Баба Фиса

Оплата цифровых товаров внутри Telegram

Telegram Stars: покупка не выводит человека из мессенджера и не требует эквайринга на стороне продавца. Обкатаны бесплатный уровень, платный сценарий и разделение доступа.

Telegram Mini App →

Обкатано: Переводчик МЖ

Разбор картинки вместо ручного ввода

Vision-модель читает текст со скриншота, и человеку не нужно перепечатывать содержимое. Тот же приём работает на документах: смета или счёт приходят фотографией.

Внедрение ИИ →

Обкатано: SemanticFactory

Конвейер из нескольких агентов с приёмкой человеком

Задача разрезана на этапы — исследование, анализ, план, написание — и план утверждает человек. Это разница между «нейросеть написала» и управляемым процессом с точкой контроля.

AI-модули под процесс →

Обкатано: SemanticFactory (ARQ + Redis)

Очередь фоновых задач

Долгие операции уезжают в очередь, а интерфейс не ждёт ответа внешнего API. Без этого бот с интеграциями начинает подвисать ровно тогда, когда приходит нагрузка.

Telegram-бот →

Обкатано: Аврора, Баба Фиса, Переводчик МЖ

Смена модели без переписывания продукта

В прототипах использованы разные провайдеры (Claude, Gemini). Обращение к модели изолировано, поэтому её замена не тянет за собой переделку логики — полезно, когда провайдер меняет условия или доступность.

AI-консультант →

Обкатано: Контент-завод

Автопубликация в несколько каналов

Черновик готовится один раз и уходит в Telegram и VK по правилам отбора. Публикация остаётся под редакторским контролем, а не идёт вслепую.

Дашборд и отчётность →

Частые вопросы

Про лабораторию

Чем лаборатория отличается от кейсов? +

В кейсах — проекты с задачей, решением и проверяемым статусом. В лаборатории — прототипы, на которых я обкатываю механику до того, как предлагать её в клиентской работе. Здесь не заявляются продажи, экономия или трафик: это стенд, а не витрина результатов.

Зачем показывать эксперименты клиенту? +

Чтобы было видно, откуда берётся уверенность в сроке. Когда оплата через Telegram Stars, разбор картинки или очередь фоновых задач уже собраны и сломаны на своём проекте, оценка клиентской задачи опирается на опыт, а не на статью в интернете.

Эти прототипы сейчас работают? +

Доступность каждого нужно уточнять отдельно: часть живёт постоянно, часть поднимается под конкретную проверку. Прототип не имеет SLA и не рассчитан на постоянную нагрузку — это его назначение, а не недоработка.

Можно ли заказать такой же бот, как в лаборатории? +

Механику — да, продукт целиком — вопрос смысла. Развлекательный бот с подпиской устроен иначе, чем бот приёма заявок, хотя внутри у них общие части: оплата, состояния диалога, работа с моделью. На созвоне разбираем, что из этого закрывает вашу задачу.

Почему у прототипов нет отдельных страниц с подробностями? +

Потому что подробности прототипа быстро устаревают, а страница-заглушка на 300 слов не полезна ни человеку, ни поиску. Здесь собрано главное: задача, решение, что получилось и на каком стеке.

Нужен рабочий проект, а не эксперимент?

Кейсы — с задачами, сроками и результатом.