Как нейробот увеличил комментарии в 4,1 раза: «Сканер Tribute» и параллельные вселенные

Привет! Меня зовут Виталий Вебер, я работал SMM-менеджером в Tribute — платформе для монетизации контента в Telegram. Расскажу, как мы превратили обычный праздничный пост в интерактивную механику с нейроботом и получили в 4 раза больше комментариев.

Всё началось с простой задачи: приближался «Международный день блогера» 14 июня 2025 года, который выпадал на субботу. Нам не хотелось делать банальный поздравительный пост или даже обыгрывать инфоповод мемом — хотелось чего-то интерактивного и запоминающегося.

Обычно под постами канала появлялось в среднем 21 комментарий. Чаще всего это были авторы с техническими вопросами или обратной связью. И я подумал: а что если сделать пост, который сам будет отвечать на комментарии? Причём не шаблонными фразами, а оригинально и в тему праздника.

Честно говоря, сначала было просто интересно разобраться с тем, как прикрутить нейросети к боту в Телеграме. Никогда раньше этим не занимался, но любопытство взяло верх.

Разобрался с API сервиса GPTunnel для интеграции с нейросетями и написал код в Cursor — этой программой пользуюсь уже давно, до этого бота запустил три проекта. Арендовал сервер — и через два дня у меня уже работал первый прототип на тестовом канале!

Как развивался проект:

Конечно, можно было пойти простым путём:
Обычный праздничный пост

Банально и скучно. Таких постов в этот день выйдет сотни —наш бы просто потерялся в ленте.

Мем или креатив

Хороший вариант, но одноразовый. Посмеялись и забыли — никакого долгосрочного эффекта.

Ручные ответы на комментарии

Времязатратно, плюс в выходной день — это дополнительная нагрузка на команду.

У нас было восемь разных идей для праздника с использованием бота. Выбрали концепцию с параллельными вселенными — представить, кем были бы наши авторы контента во вселенных «Матрицы», «Аватара», «Гарри Поттера» и других франшиз. Остальные идеи оставили для будущих проектов.

Техническая схема получилась довольно простой:

1. Пересылаем пост боту — он получает ID поста для отслеживания

2. Бот мониторит новые комментарии — только под этим конкретным постом

3. Отправляет комментарий в GPTunnel по API — нейросеть генерирует ответ

4. Публикует ответ — бот размещает его под комментарием

Главная фишка — пять параллельных воркеров. Оно написаны специально, чтобы бот точно не пропустил комментарии при высокой нагрузке и выстраивал очередь, если придёт много запросов одновременно.

Инструкция для нейросети выглядела так:

> «Написать по комментарию и описанию оригинальный ответ в три предложения на каждый комментарий. Можно обратиться для примера к 20 франшизам и вселенным, которые можно использовать для ответа. [Далее шёл список ограничений для запрещённых тем]»

Перенос с тестового канала на основной

За четыре дня до запуска я решил протестировать бота на нашем основном канале. Вроде бы перенёс всё с тестового бота, но оказалось, что старый процесс всё ещё работает в фоне.

Два часа ушло на то, чтобы разобраться с процессами в терминале. С помощью нейросетей в Cursor выяснилось, что всё работает через systemd. Как только понял это — сразу завершил старый процесс и запустил новый. Зато теперь знаю, как быстро управлять процессами!

Настройка фильтров

После первых тестов команда маркетинга обнаружила, что бот отвечает на запрещённые темы. Саша Щепилов методично проверял бота на разные чувствительные вопросы, а я дорабатывал инструкции, добавляя ограничения из нашей «Базы знаний».

В итоге бот научился говорить: «Это запрещённая тема, поэтому я не смогу ответить на комментарий».

Нагрузка на сервер

Честно говоря, переживал, что сервер не выдержит. Даже взял помощнее, но оказалось, что он использовал всего 1% ресурсов. Перестраховался, но лучше так, чем наоборот.

Вот что получилось в итоге:

Стоимость реализации проекта:

Приятный бонус: авторы контента начали писать развёрнутые комментарии о себе в контексте параллельных вселенных. Мы выгрузили эти комментарии и передали отделу Customer Success — теперь у них есть отличный материал для обогащения знаний о нашей аудитории.

1. Никто не знает, что выстрелит

Главный принцип — тестировать разные темы и смотреть, что вызывает интерес. Можно запускать опросы заранее, изучать боли подписчиков, чтобы придумать цепляющую тематику.

2. Промпты нужно проверять руками

Обязательно протестируйте инструкции для нейросети на гипотетических комментариях. Попробуйте несколько раз промпт прямо внутри нейросети, чтобы понаблюдать за её поведением. И обязательно проверьте реакцию на запрещённые темы!

3. Техническая подготовка критична

Продумайте архитектуру заранее. Параллельные воркеры, очереди, управление процессами — всё это поможет избежать проблем в день запуска.

4. Минимальный порог входа

Для похожего проекта нужно:

Успех «Сканера» показал потенциал интерактивных механик в каналах с использованием ботов и нейросетей. Накопленный опыт работы с процессами и промптами можно масштабировать на другие праздники и инфоповоды.

Главное, что я понял из этого кейса: экспериментировать с технологиями не так страшно, как кажется. Даже без глубоких программистских навыков можно создать работающее решение, которое принесёт конкретные результаты.

Самое приятное — когда видишь, как простая идея превращается в около сотни комментариев и живое обсуждение. Авторы сами начали рассказывать о себе, придумывать истории, вовлекаться в процесс.

А ведь всё началось с обычного любопытства: «Интересно, а как это работает?»