Мастер-класс по AI: Telegram-бот с AI (07.06.25)

Описание: Узнать больше о курсе "AI для разработчиков": https://clck.ru/3N3xfA
Всего за 4 недели вы освоите интеграцию RAG и создание AI-агентов, которые автоматизируют рутину, ускорят разработку и повысят качество кода. Научитесь работать с OpenAI, LangChain, n8n и другими актуальными инструментами — и сразу примените знания в реальных проектах.

Найти расписание мастер-классов по AI и других бесплатных мероприятий Эльбруса: https://elbrusboot.camp/events/

Telegram-бот с AI: Пишем MVP сервиса в соло за час (AI HTTP сервер/онлайн-магазин).

Тайм-коды:
00:03:28 Темы мастер-класса
• Обсуждение продвинутых тем, включая общение с LLM через чат.
• Создание телеграм-бота для расчёта КБЖУ с помощью Curiosity и ChatGPT.

00:06:12 Возможности Curiosity
• Curiosity генерирует код, пишет тесты, объясняет и правит код.
• Простота установки и авторизации через GitHub, Google или другую почту.

00:08:08 Преимущества использования LLM
• LLM помогает структурировать идеи и экономить время.
• Экономия токенов благодаря взаимодействию с LLM.
• Примеры LLM: Яндекс.Пятерка, GigaChat, ChatGPT.

00:10:26 Практическая часть
• Демонстрация работы с LLM в режиме онлайн.
• Составление технического задания через LLM по шаблону.
• Получение токенов для телеграм-бота.

00:12:20 Создание телеграм-бота
• Поиск бота BotFather и начало создания нового бота.
• Выбор названия бота «нутрициолог».

00:13:19 Создание бота
• Придумываем имя бота и добавляем постфикс «бот».
• Получаем токен для дальнейшего использования.

00:13:57 Делегирование задач
• Делегируем чтение документации чат-боту GPT-5.
• Описываем техническое задание для создания сервиса.

00:14:54 Описание функционала сервиса
• Сервис должен запрашивать параметры у пользователя, вычислять нормы и отправлять результаты.
• Структура сервиса: папка src с файлом index.ts.

00:16:53 Работа с курсором
• Создаём пустой репозиторий на GitHub и открываем его в курсоре.
• Используем режимы «агент» и «спросить» для взаимодействия с курсором.

00:17:49 Анализ ответов курсора
• Курсор предлагает использовать Node.js и TypeScript.
• Описывает структуру проекта и настройки для TypeScript.

00:22:24 Исправление ошибок
• Компилируем TypeScript, сталкиваемся с ошибками.
• Курсор помогает решать проблемы, предлагая исправления.

00:26:50 Использование GPT-5 для исправления ошибок
• Передаём ошибки GPT-5, который вносит исправления в код.
• Проверяем, что исправления внесены, и проект успешно скомпилирован.

00:28:45 Завершение работы
• Создаём .env-файл для запуска бота.
• Задаём Telegram-токен, полученный от бота-фазера.

00:29:12 Запуск приложения и первая ошибка
• Попытка запустить приложение с помощью команды `npm run start`.
• Возникает ошибка: «Telegram token not provided».

00:29:52 Анализ ошибки и решение
• Приложение пытается найти Telegram token в переменных окружения, но не использует `dotenv`.
• Решение: установить пакет `dotenv` и добавить строку в файл `app.js`.

00:31:30 Повторная попытка запуска
• После добавления строки в файл приложение всё равно выдаёт ошибку.
• Обсуждение ограничений безопасности и игнорирования чувствительных данных.

00:33:49 Определение и исправление ошибки
• Ошибка связана с предыдущей версией билда `js` файла.
• Решение: перебить файл и добавить импорт `dotenv` в скрипт запуска.

00:34:47 Успешный запуск и тестирование бота
• Приложение успешно запускается, Telegram token используется.
• Тестирование бота: отправка команды «старт» и получение ответа.

00:35:45 Пример консультации с ботом
• Бот запрашивает информацию о пользователе: имя, возраст, рост, уровень активности.
• Получение базового нутрициологического расчёта.

00:36:31 Итоги и философия
• Подведение итогов: приложение создано за 25 минут с нуля.
• Важность подробного описания целей для точного результата.

00:37:31 Обсуждение бесплатной версии сервиса «Курсор» и возможности перерегистрации.

00:40:44 Возможности «Курсора»
• «Курсор» анализирует файлы и помогает понять структуру проекта.
• Возможность задавать вопросы в режиме Ask и получать ответы.

00:41:39 Сохранение файлов
• Объяснение, что созданные файлы сохраняются независимо от подписки.
• Пример использования «Курсора» для объяснения использования токенов.

00:42:41 Использование ChatGPT
• Обсуждение платной и бесплатной версий ChatGPT.
• Личный опыт использования платной версии для создания аниме-изображений.

00:44:02 Опыт использования «Курсора» на работе
• Делегирование рутинных задач «Курсору».
• Проверка решений перед внедрением в производство.
• Важность использования нейросетей как инструмента, а не замены разработчика.

00:45:59 Автоматизация аналитики
• Обсуждение автоматизации аналитики с помощью нейросетей.
• Настройка доступа к базам данных и другим ресурсам.
• Примеры использования LLM для анализа данных.

00:50:34 Автоматизация разработки
• Возможность автоматизации ревью кода и других задач.
• Подключение к GitHub через LLM для автоматизации процессов.