Создание ИИ-ассистента в Telegram на Node.js

Создать простого бота, который отвечает на сообщения через API, можно за 15 минут. Создать ИИ-ассистента, который помнит контекст, умеет «слышать» голосовые, анализировать фотографии, принимать оплату и при этом не падать от нагрузки — это задача совершенно другого уровня.

В этом курсе мы пройдем путь от инициализации пустого репозитория до развертывания готового продукта в Docker. Мы будем использовать современный стек: grammY для гибкого управления ботом, Prisma для работы с данными и OpenAI/Anthropic API для «мозгов». Вы научитесь строить архитектуру, которая выдержит тысячи пользователей, и узнаете, как превратить обычного бота в прибыльный бизнес.

Описание курса

Этот курс — пошаговый технический воркшоп для тех, кто хочет выйти за рамки простых скриптов и научиться создавать профессиональные ИИ-инструменты в Telegram.

Чему вы научитесь:

• Проектировать архитектуру бота, разделяя логику обработки команд и работу с нейросетями.

• Работать с потоковой передачей данных (streaming), чтобы пользователи видели, как бот «печатает» ответ в реальном времени.

• Реализовывать мультимодальность: распознавание голоса через Whisper и анализ изображений через Vision-модели.

• Управлять долгосрочной памятью бота, чтобы он узнавал пользователя и помнил детали прошлых бесед.

• Внедрять систему подписок и платежей для монетизации вашего решения.

Большинство обучающих материалов показывают лишь верхушку айсберга. Мы же решаем проблему «продакшн-готовности»: как хранить гигабайты диалогов, как не разориться на токенах, как обрабатывать ошибки API нейросетей и как гарантировать, что бот будет доступен 24/7.