Треск клавиатуры, раскалённый алюминий iMac, сервер с NVMe под столом — и вместо хаотичных чатов рождается фабрика: сообщения влетают в MTProto-порт, а выходят уже как закрытые сделки в CRM и слоты в Google Calendar. Pyrogram-юзерботы работают на пользовательских сессиях, не помечаются как bot и схватывают даже низкоуровневые события ReadHistoryInbox; клиент уверен, что переписывается с менеджером-человеком.

Каждый бот — отдельный процесс со своим .session-файлом. При старте он тянет «паспорт» личности из БД: желаемый тон, выбор эмодзи, фирменные прощания. Динамический системный промпт собирается на лету из company_profile, sales_steps и текущего контекста сделки, поэтому один и тот же код обслуживает десятки брендов и говорит на их языке.

Сообщения сначала проходят сенсорный слой: батчинг, дедупликация, чистка эхо-цитат; это сокращает вызовы к LLM на 75 %. Далее семантический слой (GPT-4.1-mini) вытягивает имя, телефон, стадию сделки и возвращает JSON-патч. Сверху рулит метакоординатор в духе Global Workspace Theory: несколько гипотез «соревнуются» за центральную сцену, наружу выходит лучший ответ, а promise «предиктивной кодировки» даёт мгновенную реакцию.

Всю механику держит self-hosted n8n: 43 узла без SaaS-ограничений. IF-ветки проверяют рабочие часы (09:00–18:00 МСК): днём сообщения летят прямиком, ночью падают в Delayed_Messages. Поток завернут в ACID-транзакции MySQL, поэтому «битых» строк не бывает. Asyncio-очередь и periodic_chat_check обходят REST-polling, экономя ресурсы железа.

Немного фантазии: вы садитесь к компьютеру, бросаете в окно IDE обычную фразу — «собери бэкенд-черновик на Postgres, REST и авторизацию по JWT» — и видите, как через минуту нейросеть выкладывает готовый репозиторий. Руки почти не касаются клавиатуры. Кажется магией, но работает уже сегодня. Карпаты назвал этот трюк «vibe-coding», а я — удобной эволюцией мышления: мы перестаём быть набором пальцев и становимся постановщиками задач.

Подобный сдвиг человечество переживало и раньше. Генри Форд однажды переставил людей вдоль движущейся ленты, и время сборки «Т-мобиля» рухнуло в восемь раз. Тогда станок взял на себя физическую рутину, теперь языковая модель забирает рутину интеллектуальную. Инженер больше не крутит гайки кода, а думает о траектории всего продукта.

ТРИЗ давно мечтала о таком эффекте и называла его «идеальным конечным результатом»: система сама выполняет функцию, человек лишь задаёт направление. Алгоритм-ассистент делает это буквально — перебирает решения быстрее, чем мы успеем сварить кофе, а нам остаётся выбирать лучшие.

Когда ручной труд тает, становится важным, на что тратится освобождённое время. Почти век назад Джон Мейнард Кейнс предсказывал: избыток богатства превратит работу в редкую практику, а люди «оценят лилии полевые, что не трудятся, не прядут». Кода действительно меньше, но вопросов «зачем»-и-«для кого» становится больше. Мы вытаскиваем из стека не очередной баг, а этику, мотивацию, дизайн опыта.

Здесь вмешивается стоическая дихотомия: контролируй своё суждение, оставь в покое то, что от тебя не зависит. Нейросеть может промахнуться, выдать мимо, упрямо не понимать промпт. Кричать на неё бесполезно. Проще переформулировать вопрос и спокойно протестировать ответ. Три-четыре итерации — и багов как не бывало. Спокойствие экономит часы и нервы.