Я, собрал AI-экосистему в Telegram: AI Media ...

Я, собрал AI-экосистему в Telegram: AI Media (AIMediaRoBot, NeuroPersona и AIModerBot)

Почти все, кто пробовал «делать контент с нейросетями», рано или поздно упираются не в качество моделей, а в быт: разные сервисы, разные кабинеты, подписки, лимиты, очереди, костыли, переключение между вкладками. В итоге вместо производства контента получается сборка «производственной линии» из кусочков.

Я сделал наоборот: сначала построил инфраструктуру, а уже потом начал подключать «железо» (модели и сервисы). Так появилась экосистема AI Media, где Telegram — не «мессенджер», а самый быстрый фронтенд для работы.

Почему Telegram и почему «одно окно»

В конце 2024 года я начал с прикладной задачи: делал нативную «CRM-систему» на базе Telegram-бота под агентство недвижимости. Проект не был доведён до конца по внешним причинам, но урок я вынес быстро: Telegram как интерфейс часто быстрее и проще веба, особенно когда нужно много итераций и быстрые действия.

Потом я уже сознательно выбрал Telegram как ядро экосистемы:

  • быстрое взаимодействие (без «тяжёлых» веб-панелей);
  • привычный для людей формат (сообщения, кнопки, пошаговость);
  • удобно работать на ходу;
  • легко добавлять новые модули и сценарии.

Что такое AI Media и чем продукты внутри отличаются

Экосистема называется AI Media — это инфраструктурный контур и единые принципы: одно окно, официальные API, минимизация хранения данных и голос как базовый вход.

Внутри сейчас три отдельных продукта.

1) AIMediaRoBot — медиа-продакшн

Это ядро для производства контента:

  • генерация изображений;
  • генерация коротких видео (первый этап — short-форматы);
  • озвучка и клонирование голоса;
  • в будущем — музыка;
  • плюс слой интеллектуальных помощников на самых мощных LLM-моделях: сценарии, структура, промпты, тексты, варианты, доводка идей.

AIMediaRoBot — это не «одна нейросеть», а кортеж инструментов, которые дополняют друг друга по сильным сторонам: стабильность, реализм, стилизация, скорость.

Отдельно важное: в AIMediaRoBot можно работать голосом — надиктовывать задачи, промпты и правки, а система сама приводит запросы к рабочему виду за счёт транскрибации и предобработки ИИ.

2) NeuroPersona — аналитика личности

Это отдельный продукт экосистемы. Бот-аналитик называется CharacterScan.

Суть — прикладная система анализа личности/отношений (и потенциально HR-сценарии), собранная как симбиоз популярных методологий в одном отчёте, с цельной логикой интерпретации.

Прохождение может быть построено в голосовом формате: транскрибация и предобработка позволяют получать точные, структурированные ответы без «ручной возни» с формулировками.

3) AIModerBot — модерация и коммуникации

Отдельный продукт под модерацию и сопровождение коммуникаций: чаты, сообщества, правила, фильтрация, поддержка диалогов и другие сценарии.

Фишка, которую почти никто не делает нормально: голос как вход в систему

Я специально «заточил» экосистему под работу голосом — потому что в реальной жизни люди не пишут идеальные промпты. Люди говорят.

Что это даёт на практике:

  • можно надиктовать задачу голосовым: «сделай 10 вариантов обложки», «собери промпт на реалистичный ролик», «перепиши текст в стиле делового питча»;
  • транскрибация высокого уровня: голос переводится в текст очень точно;
  • предобработка ИИ: система не просто превращает голос в текст, а упаковывает мысль в структуру запроса — формулирует промпт, уточняет детали, приводит к формату, который понимают генераторы;
  • внутренняя настройка под архитектуру: голосовые фичи и предобработка встроены в AI Media и работают единообразно в разных продуктах;
  • это применяется во всех инфраструктурных проектах AI Media: AIMediaRoBot, CharacterScan/NeuroPersona, AIModerBot.

Именно связка «голос → транскрибация → предобработка → готовый запрос» снижает порог входа: пользователю не нужно быть промпт-инженером, чтобы получать результат.

Для кого это

По моему опыту, лучше всего заходит туда, где нужен контент регулярно и быстро:

  • малый/средний бизнес, который не хочет постоянно платить дизайнеру/продакшену;
  • маркетологи, таргетологи, SMM, агентства;
  • авторы Telegram-каналов, YouTube Shorts, Reels;
  • те, кому нужна озвучка/голос для видео, аналитики, образовательных форматов;
  • HR-контуры и руководители (в части NeuroPersona как усиления оценки).

Что уже сделано на практике

Проект новый, публичный запуск — недавний (активные обновления идут последние недели). Но экосистема уже использовалась в прикладных задачах:

  • генерировали контент для Telegram-каналов;
  • делали изображения для сайтов и рекламных материалов;
  • делали short-видео для Instagram/YouTube;
  • озвучку и клон голоса — для отдельных аналитических форматов.

Был демонстрационный тест на коротких роликах: около 60 видео, средняя себестоимость порядка $2 за ролик. Канал получил около 500 тысяч просмотров и вырос с нуля примерно до 200 подписчиков за месяц — как демонстрация того, что производственный цикл работает.

Как устроена монетизация

Я сознательно не пошёл в подписки. Подписка часто не совпадает с реальным потреблением: один человек делает 3 генерации в месяц, другой — 300.

Сейчас модель — пакеты токенов:

  • минимально: 1 токен ≈ 99 рублей;
  • чем больше пакет — тем выше скидка (до ~20% на крупных объёмах);
  • по видео диапазон широкий: верхняя планка до 12 токенов за генерацию, низ — заметно дешевле (в зависимости от модели/режима).

Средний стартовый чек сейчас — порядка 1000 рублей (минимальный пакет), плюс промо-механика для тестирования.

«Белая» сторона: API, легальность, данные

Экосистема держится в «белом» поле:

  • только официальные API;
  • никаких серых схем;
  • то, что не даёт официальный API — не подключается.

По данным пользователей:

  • хранится минимум технической информации: Telegram ID, оплаты, количество генераций, статусы;
  • результаты выдаются пользователю, постоянного «архива контента» у сервиса нет;
  • в NeuroPersona логика та же: выдать пользователю результат, а не собирать «теневой профиль».

Текущая стадия и первые цифры

Сейчас порядка 2167 регистраций и около 850 активных. Проекту как публичному продукту меньше месяца, «боевые» обновления — совсем свежие.

Пока заметная часть аудитории приходит «потыкать бесплатно», и это нормальная стадия. Следующий шаг — точнее попасть в профессиональные сегменты и B2B-сценарии, где качество, скорость и стабильность — решающие.

Куда всё идёт дальше

Приоритет сейчас не «добавить ещё одну кнопку», а развивать экосистему как замкнутый контур:

  1. массовое продвижение (сам я не хочу быть маркетологом своего же продукта — мне важнее архитектура и скорость интеграций);
  2. расширение на веб-контур и прикладные оболочки;
  3. регулярное подключение новых топ-моделей;
  4. B2B-условия: объёмные пакеты, скидки, white-label.

KPI-логика: удержание → платящие → объём генераций → партнёры → выручка.

Почему я вообще это делаю

Если коротко: AI Media закрывает проблему дорогостоящего оборудования, экономит время, снижает стоимость производства контента и закрывает «пробелы знаний» — потому что внутри есть помощники, которые помогают пользователю дойти до результата.

На практике это выглядит так: придумал идею → надиктовал → получил структурированный промпт → запустил генерацию → забрал готовый результат.

Если хотите посмотреть вживую

Я не делаю из этого «продающий лендинг»:

Я собрал AI-экосистему в Telegram: AI Media (AIMediaRoBot, NeuroPersona и AIModerBot)

Почти все, кто пробовал «делать контент с нейросетями», рано или поздно упираются не в качество моделей, а в быт: разные сервисы, разные кабинеты, подписки, лимиты, очереди, костыли, переключение между вкладками. В итоге вместо производства контента получается сборка «производственной линии» из кусочков.

Я сделал наоборот: сначала построил инфраструктуру, а уже потом начал подключать «железо» (модели и сервисы). Так появилась экосистема AI Media, где Telegram — не «мессенджер», а самый быстрый фронтенд для работы.

Почему Telegram и почему «одно окно»

В конце 2024 года я начал с прикладной задачи: делал нативную «CRM-систему» на базе Telegram-бота под агентство недвижимости. Проект не был доведён до конца по внешним причинам, но урок я вынес быстро: Telegram как интерфейс часто быстрее и проще веба, особенно когда нужно много итераций и быстрые действия.

Потом я уже сознательно выбрал Telegram как ядро экосистемы:

  • быстрое взаимодействие (без «тяжёлых» веб-панелей);
  • привычный для людей формат (сообщения, кнопки, пошаговость);
  • удобно работать на ходу;
  • легко добавлять новые модули и сценарии.

Что такое AI Media и чем продукты внутри отличаются

Экосистема называется AI Media — это инфраструктурный контур и единые принципы: одно окно, официальные API, минимизация хранения данных и голос как базовый вход.

Внутри сейчас три отдельных продукта.

1) AIMediaRoBot — медиа-продакшн

Это ядро для производства контента:

  • генерация изображений;
  • генерация коротких видео (первый этап — short-форматы);
  • озвучка и клонирование голоса;
  • в будущем — музыка;
  • плюс слой интеллектуальных помощников на самых мощных LLM-моделях: сценарии, структура, промпты, тексты, варианты, доводка идей.

AIMediaRoBot — это не «одна нейросеть», а кортеж инструментов, которые дополняют друг друга по сильным сторонам: стабильность, реализм, стилизация, скорость.

Отдельно важное: в AIMediaRoBot можно работать голосом — надиктовывать задачи, промпты и правки, а система сама приводит запросы к рабочему виду за счёт транскрибации и предобработки ИИ.

2) NeuroPersona — аналитика личности

Это отдельный продукт экосистемы. Бот-аналитик называется CharacterScan.

Суть — прикладная система анализа личности/отношений (и потенциально HR-сценарии), собранная как симбиоз популярных методологий в одном отчёте, с цельной логикой интерпретации.

Прохождение может быть построено в голосовом формате: транскрибация и предобработка позволяют получать точные, структурированные ответы без «ручной возни» с формулировками.

3) AIModerBot — модерация и коммуникации

Отдельный продукт под модерацию и сопровождение коммуникаций: чаты, сообщества, правила, фильтрация, поддержка диалогов и другие сценарии.

Фишка, которую почти никто не делает нормально: голос как вход в систему

Я специально «заточил» экосистему под работу голосом — потому что в реальной жизни люди не пишут идеальные промпты. Люди говорят.

Что это даёт на практике:

  • можно надиктовать задачу голосовым: «сделай 10 вариантов обложки», «собери промпт на реалистичный ролик», «перепиши текст в стиле делового питча»;
  • транскрибация высокого уровня: голос переводится в текст очень точно;
  • предобработка ИИ: система не просто превращает голос в текст, а упаковывает мысль в структуру запроса — формулирует промпт, уточняет детали, приводит к формату, который понимают генераторы;
  • внутренняя настройка под архитектуру: голосовые фичи и предобработка встроены в AI Media и работают единообразно в разных продуктах;
  • это применяется во всех инфраструктурных проектах AI Media: AIMediaRoBot, CharacterScan/NeuroPersona, AIModerBot.

Именно связка «голос → транскрибация → предобработка → готовый запрос» снижает порог входа: пользователю не нужно быть промпт-инженером, чтобы получать результат.

Для кого это

По моему опыту, лучше всего заходит туда, где нужен контент регулярно и быстро:

  • малый/средний бизнес, который не хочет постоянно платить дизайнеру/продакшену;
  • маркетологи, таргетологи, SMM, агентства;
  • авторы Telegram-каналов, YouTube Shorts, Reels;
  • те, кому нужна озвучка/голос для видео, аналитики, образовательных форматов;
  • HR-контуры и руководители (в части NeuroPersona как усиления оценки).

Что уже сделано на практике

Проект новый, публичный запуск — недавний (активные обновления идут последние недели). Но экосистема уже использовалась в прикладных задачах:

  • генерировали контент для Telegram-каналов;
  • делали изображения для сайтов и рекламных материалов;
  • делали short-видео для Instagram/YouTube;
  • озвучку и клон голоса — для отдельных аналитических форматов.

Был демонстрационный тест на коротких роликах: около 60 видео, средняя себестоимость порядка $2 за ролик. Канал получил около 500 тысяч просмотров и вырос с нуля примерно до 200 подписчиков за месяц — как демонстрация того, что производственный цикл работает.

Как устроена монетизация

Я сознательно не пошёл в подписки. Подписка часто не совпадает с реальным потреблением: один человек делает 3 генерации в месяц, другой — 300.

Сейчас модель — пакеты токенов:

  • минимально: 1 токен ≈ 99 рублей;
  • чем больше пакет — тем выше скидка (до ~20% на крупных объёмах);
  • по видео диапазон широкий: верхняя планка до 12 токенов за генерацию, низ — заметно дешевле (в зависимости от модели/режима).

Средний стартовый чек сейчас — порядка 1000 рублей (минимальный пакет), плюс промо-механика для тестирования.

«Белая» сторона: API, легальность, данные

Экосистема держится в «белом» поле:

  • только официальные API;
  • никаких серых схем;
  • то, что не даёт официальный API — не подключается.

По данным пользователей:

  • хранится минимум технической информации: Telegram ID, оплаты, количество генераций, статусы;
  • результаты выдаются пользователю, постоянного «архива контента» у сервиса нет;
  • в NeuroPersona логика та же: выдать пользователю результат, а не собирать «теневой профиль».

Текущая стадия и первые цифры

Сейчас порядка 2167 регистраций и около 850 активных. Проекту как публичному продукту меньше месяца, «боевые» обновления — совсем свежие.

Пока заметная часть аудитории приходит «потыкать бесплатно», и это нормальная стадия. Следующий шаг — точнее попасть в профессиональные сегменты и B2B-сценарии, где качество, скорость и стабильность — решающие.

Куда всё идёт дальше

Приоритет сейчас не «добавить ещё одну кнопку», а развивать экосистему как замкнутый контур:

  1. массовое продвижение (сам я не хочу быть маркетологом своего же продукта — мне важнее архитектура и скорость интеграций);
  2. расширение на веб-контур и прикладные оболочки;
  3. регулярное подключение новых топ-моделей;
  4. B2B-условия: объёмные пакеты, скидки, white-label.

KPI-логика: удержание → платящие → объём генераций → партнёры → выручка.

Почему я вообще это делаю

Если коротко: AI Media закрывает проблему дорогостоящего оборудования, экономит время, снижает стоимость производства контента и закрывает «пробелы знаний» — потому что внутри есть помощники, которые помогают пользователю дойти до результата.

На практике это выглядит так: придумал идею → надиктовал → получил структурированный промпт → запустил генерацию → забрал готовый результат.

Если хотите посмотреть вживую

Я не делаю из этого «продающий лендинг»:

3
4 комментария