Как деливери-менеджер сделал AI-бота для Telegram за неделю с помощью Claude Code

Подписан на 50 каналов, читаю 5. Знакомо? Рассказываю, как решил проблему информационного перегруза и при чём тут нейросети.

Я деливери-менеджер. По работе и для себя подписан на десятки Telegram-каналов: новости, AI, управление проектами, IT. Каждое утро открываю Telegram — 200+ непрочитанных сообщений.

Что происходит дальше:

В итоге трачу 30-40 минут, а полезного получаю минут на 5. Классический information overload.

Мысль была простой: что если нейросеть будет читать все посты и присылать мне только выжимку?

Но не просто "саммари" — а двухступенчатый подход:

Зачем два уровня? Потому что даже читать саммари 50 постов — это много. А вот пробежать глазами "о чём это" — секунды. И только потом решить, нужен ли TL;DR.

Я не разработчик. Последний раз писал код лет 20 назад на C++. Но у меня есть Claude Code — AI-ассистент от Anthropic для написания кода.

Я описывал задачу на русском языке:

"Создай Telegram-бота, который парсит каналы, анализирует посты через LLM и отправляет дайджест"

Claude Code генерировал код, я запускал, получал ошибку, копировал её обратно — и Claude исправлял. Цикл занимал минуты.

Изначально использовал Groq — бесплатный и быстрый LLM API. Локально всё работало идеально. Задеплоил на российский VPS — 403 Forbidden.

Оказалось, Groq блокирует запросы с российских IP. OpenAI тоже.

Решение: Перешёл на DeepSeek. Работает из России, стоит копейки ($0.14 за миллион токенов на вход).

После перехода на DeepSeek время генерации выросло с 5 секунд до 2 минут. Неприемлемо.

Анализ: Посты обрабатывались последовательно. 9 постов × 9 секунд = 81 секунда.

Решение: Параллельная обработка. 5 постов одновременно = 19 секунд вместо 86.

Было: [пост1] → [пост2] → [пост3] → ... → 86 сек Стало: [пост1,2,3,4,5] → [пост6,7,8,9] → 19 сек

Пользователь добавил 3 новостных канала. В одном — 20 постов за день, в другом — 5, в третьем — 3. Бот брал первые 15 постов, и третий канал вообще не попадал в дайджест.

Решение: Алгоритм равномерного распределения. Теперь берётся по 5-10 постов из каждого канала, чтобы все были представлены.

Каждое утро в 7:00 бот присылает сообщение:

📰 Твой дайджест — 10.02.2026 Постов: 12 из 5 каналов ──────────────────── 1. @techinsider 🎯 Обзор нового подхода к автоматизации тестирования с помощью AI-агентов. 📝 Автор разбирает инструмент, который сам пишет и запускает тесты. Экономия времени — до 60%. Работает с Python и JavaScript. 💡 Ключевые тезисы: • AI-агенты могут писать unit-тесты • Интеграция с CI/CD занимает 15 минут ──────────────────── 2. @startupoftheday 🎯 Стартап привлёк $12M на AI-ассистента для поддержки клиентов. 📝 Сервис автоматически отвечает на 80% типовых вопросов, интегрируется с Zendesk и Intercom. Основатели — бывшие сотрудники Stripe. 💡 Ключевые тезисы: • Автоматизация поддержки экономит до 40% бюджета • Раунд возглавил Sequoia ────────────────────

За 2-3 минуты я понимаю, что важного произошло в моих каналах. Вместо 30 минут листания.

СтатьяСтоимостьVPS (Timeweb)530 ₽/месDeepSeek API~$0.09/мес (пока мало пользователей)Итого~540 ₽/мес

При масштабировании основная статья расходов — токены LLM. Но даже при 100 пользователях это будут единицы долларов в день.

Бот работает в бета-режиме. Пока тестирую с друзьями, собираю фидбек.

Текущие ограничения (MVP):

Что планирую:

Если тебе знакома проблема "подписан на 50 каналов, читаю 5" — попробуй бота.

Ссылка: t.me/briefka_bot

Добавь несколько каналов, посмотри на дайджест, напиши фидбек. Бот бесплатный, пока это MVP.

Буду рад вопросам в комментариях — расскажу подробнее про техническую часть или про опыт использования Claude Code для разработки.