kiman400

Я изучал истории фаундеров на Reddit, смотрел за успехами indie-хакеров, и все время думал: "А что, если попробовать самому?" Я пробовал поначалу совмещать разработку со своей фуллтайм работой, но достаточно быстро понял - это прямой путь в психушку из-за недосыпа. Выход был только один - сказать "бай-бай" своей зарплате, замечательному коллективу и моему руководителю ИТ-отдела, одному из лучших моих непосредственных руководителей, которые у меня были за всю мою карьеру.

Но зов сердца оказался сильнее. Так я и решил дать себе шанс - отложить всё лишнее и сделать что-то своё, маленькое, но настоящее. Не просто "поиграться с кодом", а довести до рабочего состояния. Чтобы кто-то другой мог этим воспользоваться. В итоге за несколько недель вечеров и выходных я собрал MVP Telegram-бота, который превращает YouTube-видео в SEO-оптимизированные статьи. Сейчас он уже работает, доступен в демо-режиме и я собираю обратную связь.

Что делает бот

Проект называется @gptnexus_bot — это Telegram-бот, который автоматически превращает YouTube-видео в статьи, уже адаптированные под SEO. Не просто транскрипт или пересказ, а именно структурированный, читаемый и логичный текст, как будто его написал опытный копирайтер (хотя транскрипт тоже сохраняется - на случай, если нужно проверить или подредактировать).

Зачем это нужно?

Когда я только начал разрабатывать бота, я думал про себя: "Кто вообще захочет превращать видео в статьи?" Честно говоря, вначале просто хотелось поработать с API, с AI, посмотреть, как это работает и какие есть возможности. Но чем глубже я погружался, тем яснее становилось: у этой задачи - переупаковска контента - есть конкретные, живые аудитории.

Вот кому бот реально может помочь: Копирайтерам и СММ-специалистам - чтобы ускорить создание текстов. Из видео-интервью, подкастов, лекций и гайдов можно быстро получить основу статьи, а дальше отредактировать под нужный стиль. Блогерам и авторам - чтобы делать посты, дайджесты или пересказы своих видео. Особенно если видео длинные, а хочется, чтобы контент оставался не только на YouTube, но и в текстовом формате - в блоге, на сайте, в Telegram. Владельцам сайтов и SEO-специалистам - чтобы генерировать полезный SEO-контент, основанный на реальном видео с смыслом, а не пустые тексты для галочки. Это особенно ценно для нишевых сайтов, которые хотят больше трафика из поиска. Фрилансерам - например, тем, кто пишет статьи "на заказ" и хочет автоматизировать рутину. Бот выдаёт черновик, с которым проще и быстрее работать.

Что конкретно делает бот?

Он не просто пересказывает. Внутри - пайплайн из нескольких шагов: -

- Определяет структуру статьи, основываясь на логике рассказа в видео

- Генерирует оглавление — как в настоящей длинной статье

- Делит текст по смыслу, ставит подзаголовки

- Суммирует длинные блоки, убирает "воду"

- Выдаёт на выходе цельный, связный, полезный текст

Всё это происходит автоматически - нужно просто скинуть ссылку на видео в Telegram-боте. В демо-режиме можно протестировать на 3-х видео до 5 минут бесплатно.

Как появилась идея

Когда я распрощался со своей работой в 1С, у меня оставался один главный вопрос: что создать такого, что реально помогает людям и при этом использует AI? Я много читал про микростартапы, MVP, идеи в один вечер и проверку гипотез. Параллельно изучал всё, что связано с LLM и автоматизацией.

Давно еще я заметил такую вещь: на YouTube миллионы видео, но у большинства из них нет никакого текстового сопровождения. Нет статьи, конспекта, дайджеста - даже краткого пересказа. А ведь многие из этих видео - полезные интервью, подкасты, обучающие ролики, инструкции.

Тогда я подумал: "А можно ли с помощью AI взять видео и автоматически превратить его в структурированную, SEO-дружелюбную статью?"

Ответ оказался: да, можно. Но непросто (я бы сказал - чертовски непросто).

Как я это сделал

Я начал собирать рабочий прототип - пайплайн, в котором каждый шаг автоматизирует конкретную часть рутинной работы копирайтера. Вот как всё устроено под капотом:

1. Пользователь присылает ссылку на YouTube Telegram - самый доступный интерфейс для большинства. Не нужен сайт, регистрация или десктоп - просто скидываешь ссылку, и бот начинает работать. Это сильно снижает порог входа.

2. Скачивается только аудиодорожка Чтобы не нагружать сервер лишним - бот извлекает только аудио, используя yt-dlp, настраивает минимальный битрейт и формат .webm, а затем конвертирует в .mp3. Так мы экономим трафик и ускоряем процесс.

3. Транскрипция через AI На этом этапе я пробовал разные модели: Сначала использовал Whisper от OpenAI (через API) Потом протестировал open-source Whisper-large-v3, запуская локально Сейчас использую гибридную схему: Whisper + фильтрация ошибок Вывод: точность зависит от качества звука, но в целом модели справляются на уровне 90%+ точности.

4. Кластеризация по смыслу. Вот тут начинается магия. Получается "полотно" - сплошной текст из тысячи строк. Чтобы из него сделать статью, нужно: разделить на смысловые блоки; выделить ключевые темы и переходы; и надо учитывать, что LLM может обрабатывать за один запрос конечное количество токенов, так что очень большие тексты каким-то образом нужно разбивать на блоки. Я использовал: SentenceTransformer для эмбеддингов (BERT-подобные модели), KMeans и AgglomerativeClustering для группировки смыслов, постобработку для улучшения связности. Каждый блок — это будущий параграф с подзаголовком.

5. Генерация структуры статьи и SEO-композиции. На основе кластеров запускается генерация:

Оглавление (TOC)

Заголовки H2/H3

Вводный и заключительный блок

Переходы между частями, чтобы текст читался как единое целое

Здесь я использую GPT-4-turbo, с carefully-crafted промптами и системой retries. Структура строится заранее, и потом каждую часть заполняет модель - в соответствии с семантикой и стилем.

6. Постобработка и финализация. Чтобы текст не выглядел как сырой AI-вывод:

Убираются повторения, "вода" и ошибки распознавания

Проводится легкая стилистическая нормализация (тон, стиль)

Добавляются буллеты, списки, форматирование (если надо)

7. Отдача результата пользователю. Пользователь получает полноценный текст прямо в Telegram. Он сразу читаемый, уже структурирован для SEO, можно копировать, дорабатывать, вставлять в блог или CMS. Вывод сразу в двух форматах - DOCX и HTML. Весь пайплайн работает автоматически, и всё это - внутри Telegram.

Как я запускал и с чем пришлось повозиться (DevOps, баги, подписки, отчаяние)

Когда бот начал хоть как-то работать, я подумал - ну всё, почти готово. Осталось "чуть-чуть подшаманить". Ха-ха. Спойлер: дальше начался ад.

Один и тот же баг 100 раз

Самое изматывающее - это не когда багов много, а когда ты уже вроде бы всё починил… но оно опять не работает. Например:

Прокинул webhook - всё работало. Через день: 500-я ошибка.

Настроил систему логов - в логах пусто.

Починил uvicorn, systemd, nginx - всё развалилось после перезагрузки. (Кстати, про nginx я узнал только сейчас в процессе работы, в 1С работал только с апачем)

И каждый раз ты такой: "Ладно, сейчас ещё раз, последний"

А через 4 часа понимаешь, что сидишь с той же задачей, с которой начал утром. Или еще хуже - все нахрен удаляешь и откатываешься на позавчерашний бэкап, и по новой - все то, что ты, казалось бы, успешно решил.

Nginx, Uvicorn, Gunicorn — кто тут главный, и главное, что это вообще такое?

Половина моего времени ушла на DevOps. Я не девопс. Я не хотел быть девопсом. Но приходилось разбираться, как правильно пробросить порты между Nginx и Uvicorn как настроить systemd, чтобы не падал при каждом пуше как сгенерировать Let's Encrypt-сертификат, чтобы Telegram вообще видел Webhook

Каждый раз, когда я загонял всё в систему и думал: "Теперь-то работает", - появлялась новая ошибка. То SSL handshake failed, то timeout, то ngrok expired.

OOM и память на сервере

Когда я подключил генерацию статей — память начала улетать в трубу. Я запускал Whisper, который ест по 2–4 ГБ RAM, GPT, который отвечает долго и может зависнуть обработку транскрипта длиной 10–20 минут. И сервер просто говорил мне: killed process 1453 (python3) total-vm: 10233444kB, anon-rss: 7982344kB, ...

Я сжимал аудио, убирал логи, рестартил вручную.

Я пробовал asyncio.Queue, Celery, multiprocessing, кеширование, потоковую генерацию - всё, что угодно, чтобы не падало.

Иногда помогало. Иногда — нет.

Подписки, лимиты, БД

Когда дело дошло до подписной модели, я думал - ну, просто счётчик добавить (спойлер: ха.ха.ха)

Но в реальности все намного сложнее (намного-намного сложнее):

надо различать пользователей: Free, Basic, Pro, Premium

у каждого - свои лимиты по количеству статей и длине видео

надо вести учёт в базе данных, проверять лимиты, блокировать запросы, ещё и хранить платежи, webhook-и ЮKassa, статус оплаты и дату окончания подписки

А потом оказывалось, что ЮKassa не принимает Webhook с нестандартными сертификатами. Или что Telegram WebApp отказывается работать без domain verification.

Эмоциональные качели

Я не шучу: иногда я просто сидел в тишине и смотрел в IDE, даже не понимая, что там за буковки. Потому что сил не было.

Я всё делал правильно, но оно не работало. Я писал один и тот же handler по 15–20 раз. Я начинал с нуля 3–4 файла, потому что всё запуталось. И периодически думал: "Может, ну его? Может, я зря этим занимаюсь?"

Такие мысли приходили регулярно. Особенно ночью, когда ты ещё не ложился, а уже 11 утра. Но я продолжал. Потому что уж больно хотелось сделать хоть что-то СВОЁ. Небольшое. Неидеальное. Но настоящее.

Как я это сделал — технический разбор

Идея звучала просто: "Берём YouTube-видео и делаем из него статью".

Но чтобы это действительно заработало, нужно было собрать целую цепочку из AI, кластеризации, обработки текста и Telegram-интеграции. Вот как это устроено под капотом:

1. На вход - YouTube-ссылка Пользователь присылает ссылку прямо в Telegram, например: https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ Бот обрабатывает ссылку, валидирует её и запускает пайплайн.

2. Скачиваем аудио (не видео). Видео весит много - поэтому я сразу фокусируюсь только на аудио. Использую yt-dlp с настройками:

yt-dlp -x --audio-format mp3 --audio-quality 5 ...

Это позволяет быстро получить аудиотрек даже с 10-20-минутного видео и не забить сервер.

3. Превращаем речь в текст (транскрипция)

Дальше начинается AI: я использую Whisper от OpenAI - это одна из самых точных моделей распознавания речи. Она справляется даже с: фоновым шумом, сложными акцентами, перемешкой английского и русского.

Пример результата:

"Привет! В этом видео мы разберём, как работает нейросеть и где она применяется в бизнесе..."

4. Делим по смыслу (кластеризация)

Вот тут начинается интересное. Обычный текст транскрипции - это сплошной поток слов, без логики и структуры. Я разбиваю его на смысловые блоки с помощью: SentenceTransformer (для векторизации), HDBSCAN или KMeans (для кластеризации), семантической фильтрации (удаление "воды", повторов, мусора).

Так получается примерно 5–10 тематических кластеров, каждый из которых - мини-раздел статьи.

5. Составляем SEO-оптимизированную статью

Для генерации статьи я использую модель GPT (пробовал локально, но в итоге остановился на API). Каждому кластеру передаётся его тема + кусок транскрипта, и модель генерирует: название раздела, текст с нормальной грамматикой, логическую структуру, ключевые слова (для SEO), сноски и полезные замечания. Пример:

"Как бизнес применяет нейросети

В последние годы нейросети нашли применение в десятках сфер. От прогнозирования спроса до автоматизации поддержки клиентов..."

6. Финализация: заголовки, оглавление, структура

На финальном этапе я собираю всё:

Генерирую заголовок статьи

Составляю оглавление

Склеиваю все блоки в один HTML/Markdown-файл

Добавляю выводы, summary, транскрипцию

Пользователь получает в Telegram полноценный текст, который можно: сразу опубликовать в блоге, вставить в Notion или WordPress, доработать вручную.

Всё работает прямо в Telegram И это была отдельная задача: вместо того, чтобы делать веб-приложение, я решил, что проще и быстрее — сделать Telegram-бота, у которого нет лишнего UI, всё уже под рукой у пользователя, можно просто отправить ссылку и получить текст. Пользователь никуда не уходит, всё работает прямо в чате. Для тех, кто использует Telegram в повседневной жизни - это 🔥.

Сейчас это работает в демо-режиме

На момент публикации сервис всё ещё в тестовом режиме. Я специально не стал сразу внедрять платёжки и подписки, потому что хочу сначала понять:

Насколько вообще это нужно людям?

Что работает, а что нет?

Что доступно прямо сейчас

Бесплатно можно обработать до 3 видео, каждое - до 5 минут. Это нужно, чтобы сервер не взорвался - сейчас у меня нет мощных кластеров, всё крутится на одном виртуальном сервере, за который я плачу сам.

Результат приходит прямо в Telegram: без лишних ссылок, переходов и сайтов. Просто кинул ссылку на YouTube - и получил готовую статью прямо в чат. Удобно, быстро, понятно. Можно копировать, сохранять, вставлять в блог или Notion - я постарался сделать формат максимально универсальным.

Почему пока нет оплаты?

Если честно, я много думал - стоит ли делать сразу платный доступ. Но потом подумал: это первый такой проект в моей жизни. Я не хочу делать вид, что у меня уже бизнес и 1000 пользователей. Я только учусь)).

Сейчас мне куда важнее получить живую обратную связь:

Что непонятно? Где глючит? Чего не хватает? А может, вообще не нужно такое?

Я читаю каждое сообщение. Если ты попробуешь и напишешь пару слов - это будет прям суперценный вклад. Если хочешь потестировать - вот он: https://t.me/gptnexus_bot

Буду очень благодарен за любой фидбэк - даже если просто напишешь: "Пользовался - норм", или "Вот тут не понял, что делать". Если понадобится увеличить лимиты - можешь написать мне, и мы это решим.

Что под капотом

Это мой первый продукт, поэтому я старался не распыляться — выбрал стек, с которым мне лично удобно работать, и который реально поднять в одного без DevOps-команды, Kubernetes и CI/CD на 30 шагов.

Python - моя основа

Всю логику я написал на Python. Это мой основной язык, мне он нравится за читаемость и огромное количество библиотек.

Проект состоит из двух частей:

FastAPI — отвечает за всю серверную логику: приём YouTube-ссылки, запрос к ИИ, сбор текста и отправка результата.

aiogram 2 — работает как оболочка Telegram-бота.

Почему aiogram 2, а не 3?

Я пробовал aiogram 3, но он сильно изменился - асинхронная архитектура стала более сложной, документации меньше, и большинство гайдов и плагинов всё ещё ориентированы на вторую версию. Для MVP и скорости разработки второй aiogram - надёжнее. Потом можно будет мигрировать, если станет тесно.

Whisper + GPT-4 + своя логика

Мозг системы - это связка: Whisper от OpenAI - превращает речь из YouTube-видео в текст. Работает стабильно, даже с шумами или акцентами. GPT-4 - помогает "понять" смысл сказанного и превратить это в связный, логичный и полезный текст.

Своя логика генерации - я не просто беру транскрипт и запрашиваю "напиши статью". Я кластеризую текст по смыслу (делю на логические блоки), формирую оглавление, добавляю подзаголовки и структуру, финализирую весь текст в единое целое.

Это на самом деле очень трудоемко - просто куча тестов, промптов и доработок по ходу.

SQLite - для старта

Сейчас всё хранится в SQLite — это максимально просто и удобно. Подключается одной строчкой и не требует отдельного сервера. Планирую перейти на PostgreSQL, когда нагрузка вырастет или понадобится масштабироваться.

VPS на Beget + nginx + SSL

Я развернул всё на VPS от Beget. Это простой и надёжный хостинг с понятной панелью и вменяемой техподдержкой (не реклама, а личное мнение) С нуля поднял: Nginx - для проксирования запросов и выдачи SSL Uvicorn + FastAPI - основной backend Сертификаты Let's Encrypt - автообновляются Да, пришлось погуглить десятки ошибок (да какие десятки - сотни), чтобы всё заработало, но теперь работает стабильно.

Что планирую дальше

Сейчас бот работает в демо-режиме и покрывает базовый кейс — короткие видео до 5 минут. Но я уже собираю идеи и планирую постепенно развивать проект:

Поддержка длинных видео. Сейчас ограничение на бесплатном тарифе - 3 видео до 5 минут, потому что с длинными файлами хочу еще поработать с разбивкой, кэшированием и склейкой смысла без потерь (хотя я пробовал на 6-часовом видео, и в принципе получалось очень прилично, хоть в википедии публикуй).

Платные тарифы. Бесплатно - классно, но ресурсы (и особенно GPT-4) не дешёвые. Планирую сделать подписки: без перегруза, с честными лимитами и бонусами для тех, кто будет поддерживать развитие проекта.

Личный кабинет и история статей. На самом деле, история уже сохраняется - в базе лежат все сгенерированные статьи, и их можно получить повторно по команде. Но пока это работает в виде простых команд в чате, без веб-интерфейса.

Я хочу сделать полноценный веб-кабинет: чтобы ты мог видеть свои статьи в виде списка, удобно их открывать, редактировать, экспортировать, копировать и делиться. Такой маленький редактор и архив - прямо под твою работу с контентом.

Экспорт в Markdown. Многие люди ведут блоги, пишут на Хабр или выкладывают статьи в CMS. Markdown - идеальный формат, чтобы быстро перенести текст в любую платформу, но с ним нужно отдельно работать, поэтому я оставил как задел на будущее.

Хочу собрать обратную связь

Друзья, если вы как-то связаны с контентом, SEO, видео, блогами или текстами - буду очень благодарен, если попробуете бота и честно скажете, что думаете.

Что удобно? Что бесит? Что не работает? Я не корпорация, у меня нет команды дизайнеров и тестировщиков. Всё делаю сам - и любая обратная связь (даже "фигня, не юзабельно") помогает двигаться в правильную сторону.

Ссылка на бота: @gptnexus_bot

Мой телеграм: @quantras

Если вы фаундер, копирайтер, SEOшник, преподаватель или просто энтузиаст — напишите, мне очень важно узнать:

• Насколько полезен вам такой инструмент?

• Чего не хватает?

• Что бы вы улучшили?

Я открыт к диалогу и ищу первых пользователей, которые готовы попробовать бота и дать честный фидбэк