Александр Некрасов: собрал трех телеграм-ботов для своей команды и тратит на рутину меньше
В кейсе рассказываем, как проджект-менеджер без опыта в программировании собрал телеграм-ботов для автоматических дейликов и организации встреч для своей команды, а еще трекер сериалов для себя.
Опыт с нейросетями. Сам я код не пишу, но понимаю, как устроена разработка: пять лет работаю проджектом в IT, до этого двенадцать лет отработал на скорой. К любой задаче подхожу одинаково: сначала формулирую идею и прорабатываю техзадание, потом продумываю архитектуру, после этого перехожу к реализации и в конце проверяю результат.
С нейросетями работаю по тому же принципу. Разница только в том, что я выступаю в роли заказчика и постановщика задач, а нейросеть — в роли исполнителя.
Голосовые дейлики съедали время, я перевел их в текст, но рутина осталась
Когда шла активная разработка, дейлики были голосовыми. Каждый день созвон, где каждый рассказывает: что делал, какие были проблемы и что планирует дальше. В теории это короткие встречи, но на практике они растягивались и съедали кучу времени. Часто на них звали даже тех, кому это было не нужно.
Организовать такой созвон — отдельная задача. Разные часовые пояса, разные ритмы работы, разные люди. Собрать всех в одно время получалось не всегда. Тогда я попробовал текстовые дейлики: те же три вопроса, но в чат, каждый отвечает в удобное время. Если нужно что-то обсудить, созваниваемся точечно и коротко.
Формат заработал, но создал рутину с моей стороны. Каждый раз я сам писал вопросы в чат, потом проверял, кто не ответил, и напоминал. Не все видели сообщение, не все реагировали сразу. В какой-то момент стало понятно, что эту последовательность действий можно автоматизировать.
Присоединяйтесь к Нейроцеху — внутри ещё больше полезных гайдов. А ещё вебинары, уютное комьюнити, мастермайнды и всё, чтобы нейросети работали на вас, а не за вас.
Первого бота собирал через ChatGPT
Дейли-бот стал моей первой серьезной попыткой что-то сделать с помощью нейросети. Я открыл обычное диалоговое окно ChatGPT и начал описывать задачу. Процесс выглядел так: я формулировал, что нужно сделать → получал код → копировал его в нужные файлы → запускал → смотрел результат → возвращался в чат с описанием проблемы.
Самым неудобным было то, что проект состоял из разных папок и файлов, а контекст в чате постоянно терялся. Иногда я просто выгружал весь код проекта в GPT целиком, чтобы он увидел общую картину. Но это было мучительно: окно забивалось, нейросеть начинала путаться, приходилось объяснять заново.
Главной ошибкой стало то, что я пытался вникать в каждый кусок кода. Мне хотелось понимать, что именно происходит и почему. Это съедало огромное количество времени. В какой-то момент я решил: пусть будет что будет, а когда бот заработает, покажу его разработчикам.
Так и сделал. Когда бот завелся, я показал код команде. Мне сказали: «Видно, что писал не человек, либо просто слабый джун. Но раз работает, то пусть работает». С тех пор мало что изменилось в проекте. Иногда вношу правки в архитектуру, безопасность или функционал, но по сути бот остался таким, каким был. На всю разработку ушла примерно неделя. Так долго именно потому, что в начале я вникал в каждую строчку.
Перешел на Cursor, потом на Codex — и каждый следующий бот занимал уже 5-6 часов
После опыта с обычным чатом я попробовал Cursor и сразу понял всю разницу. Больше не нужно было копировать код между окнами и держать в голове, какой файл в какой папке лежит. Cursor видел весь проект и работал с ним напрямую. Но лимиты в нем съедались очень быстро.
Параллельно я попробовал Codex. Поначалу он работал только в облаке, и пользоваться им было неудобно: медленно, негибко, не хватало контроля над процессом. Все изменилось, когда появилась возможность подключить его в виде плагина к Cursor. Codex стал работать внутри привычной среды, с доступом ко всем файлам проекта и сохранением истории чатов.
Следующих двух ботов я делал уже в Cursor. На каждого уходило примерно по 5-6 часов. Я перестал вникать в каждую строчку кода и сосредоточился на постановке задач и проверке результата. Сейчас моя основная рабочая связка выглядит так.
Бот для сериалов следит за 15 шоу, а Софи организует встречи за семь шагов в личке
Первым после дейли-бота я сделал трекер сериалов, которым сейчас пользуются шесть человек. Работает он просто: забиваешь название, бот ищет его по базам и присылает напоминание, когда выходит новая серия.
Второй проект — Софи, ассистент для организации встреч в групповых чатах. Идея в том, чтобы вся рутина согласований происходила в личке, а не засоряла общий чат. Запускаешь команду /meet в группе → бот уводит тебя в личные сообщения. Там он проводит через семь шагов: название встречи, дата и время, длительность, место, кого позвать. После этого публикует в чат карточку с кнопками «иду», «под вопросом», «не могу» и автоматически обновляет счетчики, когда люди голосуют.
За пять минут до начала напоминает тем, кто записался.
Есть еще команда /slot — для случаев, когда время встречи не определено. Задаешь тему, предлагаешь от одного до трех вариантов времени, бот собирает голоса и показывает, какой слот набрал больше всего. Запустить встречу может любой участник чата, не только админ.
Ботами пользуюсь я сам, и еще пара команд. Обратную связь отдельно не собираю — если кому-то нужно, приходят сами.
15 минут в день — но за месяц это уже несколько часов
Я не могу сказать, что боты экономят мне очень много времени. Это примерно 15 минут в день. Но если переложить на неделю или месяц, цифра становится уже интереснее.
Главное для меня не столько время, сколько количество действий. Я всегда старался оптимизировать и унифицировать свою работу. Сейчас мне нужно делать меньше усилий для получения результата. Один раз настроил — и больше не изображаешь человека, который все помнит. Процесс на этом не остановился: я регулярно вношу правки в ботов и думаю над новыми идеями.
Из вебинаров Нейроцеха забрал шаблон для проектов и правила разработки
Больше всего пользы мне принесли вебинары Сергея и Паши. Они практические и без очевидных вещей, которые и так понятны.
После одного из вебинаров Паши я закопался в спецификации — файлах, в которых описывается архитектура проекта, стек технологий и структура задач. Раньше у меня были разрозненные документы и промпты, а теперь все сведено в единый шаблон, который я использую на каждом новом проекте. Оттуда же взял подход с двумя ветками в Git: одна для стабильной версии, вторая для экспериментов. Раньше я как-то не думал разделять это.
У Сергея подсмотрел идею жестко прописывать правила разработки в проекте. Теперь у меня в каждом проекте зафиксированы три стандарта:
- KISS — не усложняй;
- DRY — не повторяй одно и то же в разных местах;
- TDD — сначала пиши тесты, потом код.
Нейросеть видит эти правила и придерживается их при генерации.
Еще взял на заметку OpenRouter. Пока пользуюсь нативными инструментами, но запомнил на случай, если понадобится доступ к разным моделям через один сервис.