Как я создал AI шахматного бота, который помог моему тренеру удержать учеников и сделать уроки в 10 раз ценнее
Я играю в шахматы давно. Но последние пару лет перешёл почти полностью на быстрые партии — bullet и blitz. Почему? Потому что в классике и даже в рапиде на онлайн-платформах невозможно избежать читеров.
Ты сидишь, считаешь, строишь план… А соперник делает «странный» ход — и вдруг твоя позиция рушится. Не потому что ты ошибся. А потому что у него включён Stockfish.Это убивает мотивацию. Особенно когда ты тренируешься серьёзно.
Зато в быстрых шахматах читеры почти не встречаются — просто не успевают. И я стал играть по 10–20 партий в день. За неделю — 50–70. Это отличная практика… но возникла другая проблема: как понять, какие партии вообще стоит разбирать?
Первый шаг: LLM как тренер
Как продуктовый менеджер, я давно использую LLM везде: для анализа данных, написания гипотез, даже для UX. И однажды подумал:
«А что, если дать LLM мои партии и попросить его объяснить мне — где я реально ошибся, а где просто устал и зевнул фигуру?»
Я стал вручную:
- Экспортировать партии из Lichess в формате PGN
- Вставлять их в любимую LLM-модель (сейчас это DeepSeek через OpenRouter)
- Получать человеческий разбор: не «Bxh2? (-2.1)», а «Ты пропустил тактическую возможность после Bxh2+ — это типичная ошибка при усталости в цейтноте»
Это работало. Но… если партий 50 — не все они важны.Одна — зевнул ладью, потому что отвлёкся на уведомление.Другая — трижды повторил одну и ту же дебютную ошибку.Третья — сдал по времени в выигранной позиции.
Изучая возможности Lichess, нашел раздел «Insights» — там статистика по дебютам, винрейтам, эндшпилям.Я начал смотреть: «В Queen’s Gambit у меня винрейт 38% А в King’s Indian — 62%». Разобрал слабые дебюты — и рейтинг начал расти.
Родилась идея: «А что если дать LLM не одну партию, а все проигрыши за неделю и сделать свои Insights?»
«Если я скачаю через API все проигранные партии, соберу их в один текст и дам LLM — он сможет найти паттерны, которые я не вижу».
Я написал простой скрипт на Python. Он:
- Забирал партии с Lichess
- Фильтровал только проигрыши
- Отправлял их в LLM с промптом:«Выбери 5 партий, которые наиболее полезно разобрать на уроке. Объясни ошибки как тренер: дебют, тактика, психология»
Результат превзошёл ожидания.LLM не просто нашёл повторяющиеся ошибки — он сгруппировал их по типам и дал ссылки на конкретные партии.Я пришёл к тренеру с этим разбором — и урок прошёл иначе.
Не «ну давай посмотрим, что у тебя там», а:
«Смотри, у тебя три проигрыша из-за одной и той же дебютной линии. И ещё два — из-за сдачи по времени в критических позициях».
Тренер был в шоке.
«Такого персонализированного подхода у меня никогда не было».
Автоматизация: от скрипта — к Telegram-боту
Раньше я тратил 10 минут: запускал скрипт, копировал PGN, вставлял в LLM, ждал ответ.Потом подумал: «А зачем я это делаю вручную?» И собрал Telegram-бота:
- Тренер добавляет ученика по нику Lichess
- Бот автоматически скачивает его проигрыши
- Отправляет их в LLM
- Через 30 секунд выдаёт готовый разбор: 5 партий + комментарии + типы ошибок
Теперь всё это занимает меньше минуты. И тренер может делать это прямо перед уроком.
Мой тренер начал использовать бота со всеми своими учениками. И заметил:
«Раньше 27% учеников уходили на 2–3 месяце — говорили: “не чувствую прогресса”.Сейчас таких почти нет. Потому что на каждом уроке они видят: тренер реально смотрит их игру, находит системные ошибки, даёт конкретные рекомендации». Это работает и дает результат!
Это не просто «анализ партий».Это персонализированный подход, который делает урок ценным, уникальным, запоминающимся.
Что внутри?
- Python + aiogram — Telegram-бот
- Lichess API — загрузка партий (только публичные профили)
- python-chess — фильтрация только проигрышей
- OpenRouter + DeepSeek-R1 — анализ через LLM на русском
- PostgreSQL — организация хранения данных
- Systemd + VPS — деплой без облаков и K8s
Бот уже работает. Но я ищу пилотных тренеров и школы, чтобы:
- Протестировать его в реальных условиях
- Собрать фидбек по формату разбора
- Добавить поддержку Chess.com (готов модуль)
- Сделать интеграцию с расписанием уроков
Если вы:
- шахматный тренер,
- руководитель школы,
- или просто верите, что AI должен усиливать людей, а не заменять их,
— напишите мне в Telegram @Anvzhur Подключу вас к боту бесплатно, и вместе сделаем следующий ход.
P.S. Да, я всё ещё играю в быстрые шахматы.И да, мой рейтинг вырос на 500 пунктов за 9 месяцев.Но самое главное — я перестал бояться проигрывать.Потому что теперь каждый проигрыш — это не крах, а данные для роста.