Бот в Telegram-группе создаёт задачи из хаоса переписки. Рассказываю, как устроен

У нас 8 клиентских Telegram-групп. В каждой — 50–200 сообщений в день. 95% — обсуждения, координация, решённые вопросы. И 5% — нерешённые проблемы, которые нужно превратить в задачи. Эти 5% тонут в потоке. Руководитель проекта тратит 30–60 минут на каждую группу, чтобы выцепить проблемы и вручную создать задачи.

Мы автоматизировали это. Добавили в группы бота на Gemini 3 Flash, который слушает переписку, выделяет нерешённые вопросы и создаёт структурированные задачи прямо в нашей CRM.

Как работает

Бот молча слушает все сообщения и отвечает только когда его тегают по имени. Есть короткие команды: например, /g — «найди все нерешённые вопросы за сегодня, выведи список с номерами». Бот анализирует контекст и отвечает:

1. Фильтр каталога на мобильных перекрывает
кнопку «Показать»
2. Не согласовано поле «артикул» в карточке
3. Кто готовит контент для «О компании»?

Пользователь указывает номера — «1 и 2» — и бот сам создаёт задачи в CRM с заголовком, описанием, контекстом из переписки и правильным ответственным.

Главная проблема: бот не видит историю чата

Telegram Bot API не даёт доступ к истории сообщений. Бот видит только то, что пришло после его добавления. Решение: каждое сообщение сохраняется в Redis — последние 300 на группу. Это даёт боту «память».

Но передавать 300 сообщений в каждый запрос — дорого, и модель тонет в контексте. Поэтому каждые 300 сообщений бот формирует накопительную базу знаний группы — до 6 000 символов: нерешённые проблемы, принятые решения, кто за что отвечает. Каждое следующее саммари дополняет предыдущее, а не создаётся с нуля.

При запросе бот передаёт в модель: базу знаний + последние 50 сообщений. Достаточно для качественного ответа.

Почему Gemini 3 Flash

Стоит $6–10 в месяц на все 8 групп. Отвечает за 1–2 секунды. А после обновления с версии 2.5 на 3 заметно прибавил в интеллекте: перестал путать роли участников и стал точнее назначать ответственных.

Картинки тоже понимает

В первых версиях бот видел только текст. Но клиенты часто скидывают скриншот бага и одно слово — «смотри». Теперь у бота есть инструмент: он сам решает, нужны ли ему картинки, и при необходимости распознаёт 3–5 последних изображений. Стоит копейки, но кардинально улучшает качество задач.

Экономика

LLM: $6–10/мес. Экономия: ~4 часа в день на 8 групп. При ставке руководителя 3 000 ₽/час — экономия ~264 000 ₽/мес. Бот окупился в первый день.

Если у вас десятки клиентских чатов и ощущение, что задачи теряются в переписке — начните с малого. Бот, который сохраняет сообщения и делает саммари, — пара дней разработки. Ценность почувствуете сразу.

Веб-студия АП-ИМ — разработка, CRM, AI-автоматизация с 2008 года — up-im.ru