Как я с помощью ИИ создал бесплатного Telegram-бота для конвертации файлов, которым уже пользуются 1500 человек

Когда-то я уже делал простого Telegram-бота для работы с видео. Тогда идея была понятная: пользователь отправляет ссылку, бот помогает получить нужный файл прямо в Telegram. Но со временем стало понятно, что людям нужен не один конкретный инструмент, а нормальный универсальный помощник для повседневных задач.

Так появилась идея нового проекта: Telegram-бота, который умеет конвертировать документы, изображения, видео и аудио прямо в чате.

Без регистрации. Без установки программ. Без лишних сайтов. Без сложного интерфейса. Просто отправляешь файл — и получаешь результат.

Сегодня этим ботом уже пользуются более 1500 человек. Самое интересное — проект я собрал с помощью ИИ, Python и набора open-source-инструментов.

Проблема очень простая и знакомая почти каждому.

Нужно срочно перевести DOCX в PDF. Или наоборот — получить DOCX из PDF. Или сделать JPG из PNG. Или превратить видео в GIF. Или конвертировать аудио в MP3, WAV, FLAC или OGG. Или быстро подготовить фото на паспорт.

Обычно для этого люди идут на случайные сайты-конвертеры. А там часто:

— много рекламы; — ограничения по размеру файла; — непонятно, что происходит с загруженными документами; — часть функций платная; — интерфейс перегружен; — иногда нужно ждать очередь; — иногда сайт просто не работает с нужным форматом.

Мне захотелось сделать проще: чтобы всё работало прямо в Telegram.

Пользователь отправляет файл, выбирает нужный формат, бот делает обработку и возвращает готовый результат.

Я не начинал с огромного технического задания. Первая формулировка была максимально простой:

«Нужен Telegram-бот на Python, который принимает документы и конвертирует DOCX в PDF и PDF в DOCX».

ИИ помог быстро собрать первую рабочую основу:

— обработку команд Telegram; — скачивание файла от пользователя; — определение расширения; — запуск конвертации; — отправку результата обратно в чат.

Но первая версия — это ещё не продукт. Это просто прототип.

Дальше я начал развивать проект итерациями. Не одним огромным запросом, а маленькими задачами:

— добавить поддержку изображений; — добавить конвертацию видео в GIF; — добавить аудио; — добавить ограничения по размеру; — добавить проверку PDF на количество страниц; — добавить таймауты; — добавить очистку временных файлов; — добавить статистику; — добавить админские команды; — сделать так, чтобы сервер не умирал при нескольких тяжёлых задачах.

И вот тут ИИ оказался особенно полезен. Он помогал не только писать код, но и думать о плохих сценариях: что будет, если пользователь отправит огромный файл, если LibreOffice зависнет, если ffmpeg не сможет прочитать видео, если PDF окажется сканом, если пользователь нажмёт кнопку через час.

Внутри проекта используется несколько инструментов.

Для Telegram-бота:

Python

aiogram

local Telegram Bot API Server

Для документов:

LibreOffice / soffice

pdf2docx

PyPDF2

python-docx

reportlab

Для изображений:

Pillow

pillow-heif

Для видео и аудио:

ffmpeg

Для хранения данных:

SQLite

Для запуска на сервере:

systemd

VPS

Linux

То есть это не просто “бот на пару строк”. Это полноценная связка из Python-кода, внешних программ, базы данных, временного хранилища и локального Telegram Bot API.

Одна из главных проблем Telegram-ботов — ограничения на работу с файлами.

Если использовать обычный Telegram Bot API, быстро упираешься в лимиты. Для маленьких файлов это не страшно, но для конвертера документов, изображений и видео такие ограничения сильно мешают.

Поэтому я использовал локальный Telegram Bot API Server.

Это отдельный сервер Telegram Bot API, который запускается на своей машине или VPS. Бот подключается не к обычному адресу Telegram API, а к локальному адресу:

TelegramAPIServer.from_base("http://localhost:8081", is_local=True)

За счёт этого бот может работать с гораздо более крупными файлами. Это критично для проекта, где пользователь может отправить большой PDF, архивный документ, крупное изображение или видео.

Снаружи всё выглядит очень просто.

Пользователь отправляет файл.Бот определяет тип файла.Если это документ — предлагает конвертацию DOCX ↔ PDF.Если это изображение — предлагает форматы JPG, PNG, GIF, HEIC и фото на паспорт.Если это видео — предлагает сделать GIF.Если это аудио — предлагает MP3, WAV, FLAC, AAC или голосовое.

После обработки бот сохраняет результат и отдаёт его пользователю.

Типичный сценарий такой:

Главное преимущество ИИ — скорость.

Он помогал:

— быстро собирать первую версию; — писать обработчики Telegram; — добавлять новые форматы; — разбирать ошибки; — улучшать обработку исключений; — придумывать защиту от перегрузки; — писать функции для конвертации; — анализировать код; — готовить задачи для доработки.

Но самый рабочий подход — это не “напиши мне весь проект сразу”.

Лучше работает итерационный формат:

Сначала сделай DOCX → PDF.

Теперь добавь PDF → DOCX.

Теперь добавь проверку страниц.

Теперь добавь изображения.

Теперь добавь видео через ffmpeg.

Теперь добавь аудио.

Теперь добавь статистику.

Теперь добавь очистку временных файлов.

Теперь проверь, где проект может упасть.

Так проект растёт контролируемо, а не превращается в хаос.

ИИ сильно ускоряет разработку, но он не заменяет проверку в реальной среде.

Некоторые вещи пришлось настраивать и проверять вручную:

— установку LibreOffice на сервер; — установку ffmpeg; — запуск локального Telegram Bot API Server; — работу с большими файлами; — права доступа к папкам; — очистку временных файлов; — работу SQLite; — поведение бота при ошибках Telegram API; — запуск через systemd; — лимиты памяти на VPS.

Это важный вывод: ИИ может написать код, но реальный сервис — это не только код. Это ещё окружение, сервер, зависимости, логи, лимиты, ошибки и пользователи.

В результате получился бесплатный Telegram-бот, который помогает людям конвертировать файлы прямо в чате.

Он умеет:

— DOCX → PDF; — PDF → DOCX; — JPG/PNG/GIF/HEIC; — фото на паспорт; — видео → GIF; — аудио → MP3/WAV/FLAC/AAC/OGG; — водяные знаки для документов; — статистику; — рассылки; — опросы.

Проект работает на Python, использует локальный Telegram Bot API Server, SQLite, LibreOffice, ffmpeg и несколько библиотек для обработки файлов.

Самое приятное — это не просто тестовая поделка. Это сервис, которым уже пользуются более 1500 человек.

Для меня это хороший пример того, как ИИ можно использовать не для абстрактных экспериментов, а для создания настоящих полезных инструментов.

Сначала появляется идея. Потом первый прототип. Потом ошибки. Потом сервер. Потом ограничения. Потом статистика. Потом реальные пользователи.

И в какой-то момент это уже не “код из ChatGPT”, а полноценный проект, который каждый день решает людям конкретную задачу.