Большинство AI-инструментов — либо облако, либо код под каждую задачу. Coreness Flow строится вокруг событий: пришло сообщение, сработал cron, прилетел webhook — агент находит сценарий по триггеру и выполняет цепочку шагов.

Плагины декларируют вклад в интерфейс через config.json — фронт собирает вкладки и настройки по этим данным, без правки React-кода. Новый плагин — новая вкладка, без хирургии во фронтенде. RAG полностью локальный: BGE-M3 ONNX INT8 + Qdrant embedded в процессе приложения, гибридный поиск офлайн. Разбор архитектуры — API Bus, lifecycle, система сценариев с триггерами и переходами.

Каждый новый Telegram-бот — снова код, конфиги, деплой. Хочется self-hosted решение, где логика в конфигах, а не в коде, и можно развернуть хоть десяток ботов на одном сервере.

Coreness — open-source платформа на Python с YAML-сценариями, RAG через PostgreSQL и плагинной архитектурой. Внутри статьи — разбор event-driven архитектуры без воды, пошаговый пример (от git clone до работающего бота с оплатами) и взгляд на то, как расширять платформу через плагины под свои задачи.

Началось с простого: сделать универсальное ядро для Telegram-ботов на Python и YAML-конфигах. Сейчас Coreness — это мультитенантная платформа, где боты и AI-агенты создаются декларативно, работают с RAG, а весь код написан через вайб-кодинг с помощью LLM.

Это рассказ о том, как в одиночку за пару месяцев удалось пройти путь от Clean Architecture (которая не зашла) до гибридного микса архитектур, от SQLite до production-инфраструктуры с PostgreSQL и десятками ботов в бою, и почему AI-ассистенты — это не магия, а инструмент, требующий совершенно новых навыков.

В этой статье рассматривается решение проблемы деплоя Telegram-бота Coreness, с подробный описанием проблем и решений. Вместо ручного копирования файлов, настройки зависимостей и миграций БД была создана система, которая делает всё автоматически.

Я собрал ядро для Telegram‑ботов и описал архитектуру, которая держится на YAML‑сценариях и очереди в БД. Почему отказался от брокера, как экономлю апдейты в базе, как работает «разблокировщик» цепочек и что это даёт в предсказуемости. Показываю решения и компромиссы без «магии».