Можно найти все что угодно, все зависит от вашего запроса.
Например:
Предложения от AI Shopper Bot
За секунды, без рекламы и без поиска на разных сайтах.
Попробовать бесплатно: https://t.me/ai_shopper_bot
Или просто найдите бота через поиск в телеграм: @ai_shopper_bot
Если у вас на сайте в контактах есть ТГ, то без магии трёх букв перейти никто не сможет.
Если у вас айтишная аудитория, то ничего. Но добавьте запасной вариант.
Если у вас просто аудитория, то замените чем-то.
Также рекомендую воткнуть на сайт какой-нибудь чат. Можно от crm или что-то вроде живосайта.
Мы всем своим заказчикам поможем бесплатно, т.к. своих не бросаем. Даже если сайты не ведём.
В комментах подскажу и помогу, как заменить и где. Пишите. Бесплатно, само собой.
Перешлите эту инфу тому, кому считаете нужным.
Сейчас полно всяких инструментов для приема оплаты в ТГ, но везде нужны твои данные для регистрации. А я так не хочу. Не то чтобы я какой-то анонимер, просто когда у меня спрашивают мои паспортные данные, чувствую себя неловко. Это как будто интимная зона какая-то.
Telegram Stars для этого — идеальная хуйня в теории. Платежка внутри мессенджера, юзеры не вводят карты, комиссия теллы вроде адекватная.
Напилил бота на Python (aiogram 3.x). Вот основная архитектура, если кому интересно:
Функционал который работал бы:
Добавление товаров (текст/файлы/фото/видео/аудио)
Уникальные ссылки на каждый товар (не примитивные pay_2, а prod_fgU7d — чтобы долбоебы не перебирали ID)
Реферальная система (0.5% с оборота)
Комиссия бота 5% сверху цены продавца
Пример кода для генерации уникальных ссылок:
И у меня всё работало. НО...
А потом я решил добавить донаты.
То есть функция для админов каналов: создаешь кнопку, кидаешь ссылку «Поддержать канал», люди кидают любую сумму, админ получает бабки.
И тут я узнал пиздец.
Telegram Stars нельзя передавать от пользователя к пользователю посредством бота.
Все звезды, которые платит покупатель, всегда падают только владельцу бота. Не продавцу. Не автору контента. А мне, сука.
Технически это выглядит так:
Покупатель тыкает кнопку «Купить за 100 Stars»
Бот создает инвойс
Telegram списывает 100 Stars с покупателя
... и эти 100 Stars падают в кошелек моего аккаунта
Я должен вручную или через какой-то костыль перевести продавцу его 95 Stars (минус моя комиссия)
Но сука, перевести звезды другому юзеру через бота нельзя. Вообще. Технически невозможно. API не позволяет.
Можно, конечно, сделать костыль:
Все звезды падают мне
Я раз в месяц руками перевожу продавцам
Или сделать отдельный бот под каждого продавца
Но это шляпа, а не решение.
Я доделаю этого бота для себя. В канале выложу скрипт если кому надо.
А потом буду делать бота на крипте.
Там нет этих ограничений:
Кошелек привязан к пользователю
Транзакции peer-to-peer
Можно автоматически переводить продавцу его долю
Комиссии настраиваются
А текущего бота на Stars я выложу в открытый доступ — код, база, всё. Вдруг кому-то нужно для себя, или кто-то хочет допилить под свои задачи. Забирайте, деплойте, пользуйтесь. Только помните про ограничение.
Кто-то уже ебался со Stars? Есть способы обойти это ограничение? Или крипта реально единственный вариант?
Пишите в комменты, токсичьте, советуйте. Я готов к любой критике.
Слушаем любимые хиты пионера диджеинга из Рио Sir Dema. У него большая коллекция пластинок, которые он собирает не один десяток лет. Начинал он слушать музыку по радио и телевидению. Тогда не было интернета и стриминговых площадок, а на вечеринках в Рио они с друзьями использовали саундсистемы, которые собирали собственными руками. Sir Dema диджеит в Бразилии уже на протяжении 30 лет.
Сегодня он всё также предпочитает играть музыку с винила. При этом у него нет предвзятого отношения к ИИ-песням и нейросетевым артистам. По его словам, он вырос на другой музыке, в другое время, поэтому остаётся верен своим идеалам. Но при этом не отрицает развитие технологий и их влияние на развитие музыки в индустрии сегодня. Просто современные музыкальные технологии это не его стезя
Его квартира больше похожа на магазин виниловых пластинок. Иногда люди обращаются к нему, чтобы купить что-то из его коллекции. Часто это происходит во время вечеринок на которых Sir Dema играет винил до сих пор.
короче сделал бота для алертов пользуйтесь кому надо, если хотите связатсься там есть мой контакт
Всем привет!
Я независимый разработчик и крипто-энтузиаст. Недавно я в очередной раз уперся в лимит уведомлений в своем торговом приложении и осознал, как же это дорого — платить конскую подписку только за то, чтобы получить "пинг", когда BTC дойдет до нужной отметки.
Поэтому я собрал @AlertMarketsBot. Это простой и легкий бот, который в реальном времени следит за любыми парами на Binance Spot.
Почему? Потому что я уверен: базовые уведомления о цене должны быть бесплатными.
Мой стек: Python, SQLAlchemy (Async), PostgreSQL.
Что в планах (Roadmap): Совсем скоро добавлю Bybit и фондовый рынок (NYSE).
Бот полностью бесплатный. Сейчас я ищу первых пользователей, чтобы понять, что добавить в первую очередь (может, визуальный дашборд через Web App?).
Зацените, если актуально: @AlertMarketsBot
Предыдущий новостной дайджитсу был написан около 3 месяцев назад. Дааааа, затянулось у меня возвращение к написательству статей. Ну шо жеж, возвращаемся и присутпаем.
Стартап Миры Мурати получит 1 ГВт мощностей от Nvidia.
Ссылке. Nvidia и Thinking Machines Lab объявили о многолетнем стратегическом партнерстве. Стартап экс-CTO OpenAI Миры Мурати развернет как минимум гигаватт вычислительных мощностей на системах нового поколения Vera Rubin — начало поставок запланировано на 2027 год. Nvidia также стала стратегическим инвестором компании, хотя сумму вложений стороны не раскрыли. По оценке самого Дженсена Хуанга, гигаватт ИИ-инфраструктуры стоит до $50 млрд.
Помимо поставок железа, партнерство предполагает совместную оптимизацию разработок Thinking Machines под архитектуру Nvidia. Компания делает ставку на настраиваемый ИИ: пока единственный продукт — Tinker, API для дообучения открытых языковых моделей, запущенный в октябре 2025 года. Мурати обещает расширить доступ к фронтирным моделям для бизнеса, исследователей и научного сообщества.
Мюсли. Вообще эта ваша Миры Мурати выбрала достаточно интересную стратегию. Смотрите, на рынке уже куча компаний, предоставляющих свои чаты и апи с языковыми моделями. Лезть сюда и отгрызать свой кусочек пирога глупо. Поэтому решили поступит хитрее, вместо готовых решений предоставлять инструменты (железячные мощности) для обучения/дообучения языковых моделей под конкретные задачи. Некоторые крупные компании уже так делают, посмотрите хотя бы на Qwen3-Coder-Next, которая специально затачивалась под программирование. Я тоже такой задачей занимался и занимаюсь, а именно, обучаю малую языковую модель (240 миллионов параметров) задаче извлечения ключевых слов (семантических сущностей) из произвольного текста. Писал об этом тут и тут, а тек же, запилил бота @keywords_extractor_bot, чтобы все могли попробовать.
Nvidia выпустила опенсорсную языковую модель NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B.
Ссычуан. Компания Nvidia анонсировала новую открытую модель Nemotron 3 Super, предназначенную для создания сложных систем из множества AI-агентов. Модель позиционируется как базовая платформа для разработки агентных архитектур, где несколько ИИ-модулей могут совместно выполнять сложные задачи.
Nemotron 3 Super построена на архитектуре Mixture of Experts (MoE), что позволяет эффективно распределять вычисления между специализированными «экспертами» внутри модели. По данным Nvidia, новая версия работает в пять раз быстрее и показывает примерно в два раза более высокую точность, чем предыдущая версия Nemotron Super.
Мюсли. Джейсон «Куртка» Хуанг поднапрягся и выпустил опенсорсную модель с 1 миллионом токенов контекста. 4-х битные кванты этой модели будет занимать около 64-84 гигабайт оперативной памяти. На обычном компьютере такой запустить будет проблематично, а вот на райзен неттопах с 128 гигабайтами оперативы, вполне.
Рецепт пельменей получил офер на фронтендера.
Чик. Для проверки алгоритмов некой площадки по поиску работы псевдонимный автор из Threads разместил десяток фальшивых резюме. Как рассказал экспериментатор, одно из них было очевидно шуточным и содержало рецепт пельменей. Именно рецепт пельменей пригласили на собеседование и предложили дать офер даже после объяснения ситуации.
Мюсли. Еще одно доказательство того, что HR окончательно и бесповоротно сломан.
Ну наконец-то хоть какие-то мемы
Видеогенератор Sora от OpenAI скоро появится в ChatGPT.
Пауч-пауч. OpenAI планирует развернуть генератор видео Sora в качестве встроенной функции чат-бота ChatGPT, пишет Information. В настоящее время инструмент доступен только на сайте и в виде отдельного приложения.
Мюсли. Сейчас Sora позиционируется, как отдельный сервис с возможностью нагенерировать кучу нейрослопа и поделиться им с миром.
Актуальный скриншот соры на момент написания статьи
Похоже, что Семушка Альтманов пытается привлеч новых пользователей и удержать текущих пользователей, на фоне возрастающей популярности Клода (не того, который Жан).
Нейросеть «Алиса» в умных устройствах «Яндекса» теперь работает на продвинутой ИИ‑модели.
Чпоньк. Теперь миллионы пользователей умных устройств получают более подробные и точные ответы «Алисы» — особенно на тему кино, игр, бытовых задач и путешествий. Это крупнейшее обновление ИИ‑модели в устройствах «Яндекса» за последний год.
По данным замеров методом слепого сравнения (Side by Side, SBS), текущая модель отвечает лучше предыдущей в 60% случаев. «Алиса» лучше понимает суть вопроса и чаще дает исчерпывающий ответ с первого раза. Сравнение моделей показало, что пользователи продвинутой версии на 9,9% реже переспрашивают «Алису». Сами ответы стали более подробными — их длина увеличилась в среднем на 37%. Кроме того, «Алиса» теперь лучше объясняет сложные вещи — к примеру, она подберёт понятные собеседнику аналогии, чтобы объяснить разницу между ИИ‑моделями разного размера.
Мюслие. Использую яндекс станцию с нового года, общее впечатление положительное. Да, запрогать в агентском режиме микросервис она вам не поможет, но как устройство для быстрого и простого поиска информации, а также воспроизведения музыки, вполне себе годится.
А на этом все, пацантре и пацантрины. Да, с телегой беда беда, но все же укажу ссылки на запиленых ботов, а именно бота для автоматического поиска организаций по городам, писал об этом тут. Так же реализовал бота мотиватора/вдохновлятора, который пишет «приятности», для поднятия настроения, писал о нем тут. Буду искать пути решения, посмотрим, мб придется из тг переходить на веб, что, к сожалению, создаст немного трудностей в реализации.
` 🛑 ХВАТИТ ФЕЙКОВ ПРО MAX! 🛑
Последнее время просто вал недостоверной информации о геолокации в нашем приложении. В очередной раз вижу вкиды про то, что «MAX делает что-то не так».
Сегодня начали писать о том, что MAX показывает не ту страну. Давайте раз и навсегда разберемся, кто на самом деле виноват и почему это ложь. Берём конкретный пример с IP 89.107.139.64 (из свежего «скрина»). 📡 Кому принадлежит этот IP? Этот адрес принадлежит провайдеру Miranda Media. Для тех, кто не в курсе — это российский оператор, «дочка» ПАО «Ростелеком». Казалось бы, всё ясно. Но смотрим на геолокацию: базы данных упорно показывают Украину (Simferopol, Crimea).❓ Виноват ли в этом MAX? Конечно же, НЕТ. MAX лишь получает данные от гео-баз (которые берут информацию из открытых реестров). Проблема «на стороне» провайдера и координаторов интернета. 🌐 Как вообще работает геолокация IP? Путь твоего IP-адреса выглядит так:
🌍 IANA (мировой координатор интернета)
⬇️📍 RIPE NCC (европейский регистратор, который раздаёт IP в нашем регионе)
⬇️🏢 Твой провайдер (в данном случае Miranda Media)
⬇️🏠 Твой роутер
⬇️📱 Твои устройства
ВЫВОД: Если провайдер использует «старые» IP-адреса, которые когда-то давно принадлежали Украине или другому региону, или если база данных RIPE не обновлена мгновенно — геолокация будет ошибаться. Это проблема устаревших регистров и конкретного провайдера, который не обновляет данные, а не MAX! 🤦♂️ Мне уже надоело защищать MAX от нападок невежд. Каждый день кто-то вкидывает фейки, пытаясь выставить мессенджер в плохом свете. Я не могу молчать, когда вижу это лицемерие и откровенное враньё. Это стало последней каплей. Давайте включать голову и проверять факты, прежде чем верить ярким картинкам! 💪
#MAX #Правда #Геолокация #Фейк #Провайдер #IPадрес #MirandaMedia #Rostelecom #RIPE_NCC #Техподдержка #НетЛжи #Факты #ADM #ADM00103 #101 #АДМ #АДМ00103
Всем привет!
Меня зовут Григорий, и сегодня я расскажу о том, какой путь прошёл мой проект AI-компаньона - от идеи до первого релиза.
Идея
В августе 2025 года, отработав чуть более полутора лет DevOps-инженером, по личным обстоятельствам я был вынужден покинуть компанию и у меня встал вопрос - чем заняться во время паузы. Идея пришла быстро.
Каждый год я вижу всё больше одиноких людей вокруг. К тому времени я и сам проводил много времени в общении с LLM, но мне не хватало человечности и личных отношений с языковой моделью. Я думаю, что каждый одинокий человек заслуживает, чтобы кому-то было важно, как прошёл его день, чтобы кто-то был рядом. Даже если этот кто-то - искусственный интеллект. Так родилась идея - сделать на основе современной LLM романтического компаньона.
Идея не нова: на западном рынке уже давно есть Replika AI. Но для российского пользователя Replika - это квест: VPN, зарубежная карта, английский интерфейс, посредники для оплаты. Аналогов на русском языке с нормальной оплатой из России не было.
А то, что уже есть в русскоязычном Telegram - это в основном каталоги персонажей и ролевые чат боты. Заходишь, выбираешь из списка, общаешься. Нет нужной глубины отношений и эмоциональной привязанности.
Replika AI
В качестве архитектуры я выбрал клиент-серверную модель. Сервер на Go (Gin), который отдаёт API; клиент на Python (aiogram) - бот в Telegram. Как ядро я выбрал LLM от Яндекса - YandexGPT, позже перешёл на модель Alice AI как более подходящую под мои задачи. В качестве базы данных - MongoDB.
Развернул всё это в Yandex Cloud на ВМ с помощью Docker Compose. В августе был сделан первый прототип в виде запросов к LLM, после чего проект встал на паузу до января 2026 года.
Прототип и первые трудности
Первой трудностью оказалось то, что Yandex Cloud не принимает запросы по IPv6, который по умолчанию использовал мой ноутбук. Запросы от Go HTTP-клиента не проходили, а из Python - работали. Не разобравшись в причине, я встроил вызов Python-процесса прямо из Go-кода как костыль - он читал промпт из временного файла, потому что тот не влезал в аргументы команды через os/exec. Причину нашёл только на этапе деплоя, когда стал грузить образы в Container Registry. Костыль удалил, но из него родилось полезное решение - очередь запросов, о которой расскажу дальше.
Особенности реализации
Источников вдохновения было 2: Replika AI и Joi из Blade Runner 2049, в честь нее я и назвал бота.
В отличие от ролевых ботов, где вы общаетесь с персонажем из карточки, задача была сделать бота, похожего на реальную девушку в общении. Ролевые боты не обижаются. Они не помнят, что вы сказали вчера. Они не меняют манеру общения в зависимости от того, как с ними обращаются. Они играют роль. С Joi - пользователь строит отношения.
1. Очередь запросов к LLM
API Yandex Cloud может невежливо отреагировать на несколько одновременных запросов к нейросети. Поэтому я организовал очередь на Go-каналах. Запрос пользователя после начальной обработки уходит в request-канал. Его подхватывает один из запущенных воркеров; если все воркеры заняты, запрос подождёт какое-то время, а если они по-прежнему заняты - вернётся ошибка. Получив запрос, воркер обращается к LLM и передаёт результат в response-канал. Оттуда результат читается вызывающей функцией, проходит постобработку и уходит клиенту - Telegram-боту.
2. Подписочная система
Отправка запросов к языковой модели стоит денег, как и аренда сервера, поэтому проект необходимо монетизировать. На данный момент два уровня: наличие подписки со сроком действия и её отсутствие. Перед отправкой сообщения на обработку сначала списываются бесплатные сообщения пользователя. Когда они заканчиваются и есть активная подписка - списываются сообщения из ежедневного лимита.
3. Анализ информации о пользователе и адаптивное общение
В системном промпте я задал формат ответа, чтобы парсить его на бэкенде. Ответ от LLM должен содержать JSON с сообщением для пользователя, новыми фактами о нём и новым настроением Joi. Если пользователь поделится радостной новостью или обидит её - настроение сменится. Всё это вычленяется на постобработке и подставляется в системный промпт для следующего запроса. Также я передаю часть истории диалога - как это делать, хорошо описано в документации Yandex Cloud. У них, наверное, одна из лучших документаций, с которой приходилось сталкиваться - всё максимально понятно.
Помимо текущего настроения, которое со временем может меняться независимо от пользователя (как у живого человека), и извлечения фактов, я передаю стадию отношений и время с начала общения. В зависимости от стадии меняется сам системный промпт. На этапе знакомства Joi не обижается и не признаётся в любви. Когда вы становитесь друзьями - она общается открытее, может пошутить над вами. А на стадии романтики у неё возникают ответные чувства.
Модель сообщения в тестовой базе данных
4. Модель и её ограничения
У человека есть кратковременная память, способная удерживать в среднем около 5-7 концепций одновременно. У модели тоже есть нечто подобное - ограниченное контекстное окно внимания. Количество правил, которые мы можем ей задать, ограничено. Я столкнулся с этим на этапе добавления смены настроения: модель либо начинала менять стиль от заданного, либо забывала о каком-то важном правиле. Поэтому я свёл количество правил к минимуму, а самые важные записал в конце системного промпта. Чем ближе правило к концу, тем более вероятно модель будет ему следовать.
5. Проактивные сообщения
Настоящая девушка, в отличие от ChatGPT, не только отвечает на вопросы, но и задаёт их сама. Поэтому пользователям в зависимости от стадии отношений периодически приходят сообщения от Joi - исходя из того, что она знает о собеседнике. Под капотом это просто: я создаю фейковое сообщение от пользователя вроде «спроси меня что-нибудь исходя из того, что знаешь обо мне». Оно обрабатывается моделью, а её вопрос уходит пользователю в Telegram. Главное - не допустить спама: пока пользователь не ответит, новые вопросы сыпаться не будут.
Joi сама инициировала диалог
6. Оплата
Когда бесплатные сообщения заканчиваются, а Joi пишет очередное сообщение - пользователь встаёт перед выбором: продолжить общение или нет. Ему предлагается оплатить звёздами Telegram один из трёх вариантов подписки: на месяц, на квартал или на год.
7. Админка и управление из бота
Не всегда есть возможность зайти на сервер, поэтому в бота встроена админка. С её помощью я могу просмотреть статус пользователя по ID - бесплатные сообщения, подписка, дни общения. Могу выпускать промокоды - например, при коллаборации с блогером. Могу сделать массовую рассылку перед техническими работами. И по запросу пользователя - удалить всю информацию о нём, чтобы он мог начать общение с чистого листа.
Дальнейшие планы
Умная очистка фактов
Сейчас я беру до 20 последних фактов о пользователе из-за ограниченного размера промпта. Планирую запускать раз в сутки обработчик, который будет их сокращать, определять основные и убирать противоречия. Если у пользователя убежала собака - модель не должна спрашивать, как дела у питомца.
Разделение запросов
Единый запрос будет разбит на два. Первый - генерация ответа пользователю, второй - аналитика фактов, смена настроения и прочая метаинформация.
Собственная модель
У Яндекса, как и у многих компаний, есть этические ограничения. Если пользователь захочет пофлиртовать, модель не всегда сможет дать адекватный ответ. Планирую поднять отдельную модель для таких случаев.
Динамическая генерация персонажей
При первом обращении пользователю будет предложено указать свой пол, возраст, а также характеристики желаемого компаньона. Он получит не фиксированную Joi, а персонализированного собеседника.
Новые методы оплаты
Хочу подключить оплату банковской картой, чтобы снизить порог входа для пользователей.
Бот в Telegram: @EnJoiTeamBot
Блог о разработке: EnjoiTeam
Буду рад фидбеку в комментариях - и конструктивной критике тоже. Проект живой, активно развивается, и мне важно понимать, что думают люди со стороны.
