Меню на кнопках
Клиент не теряется: услуги, цены, заявка, вопрос — всё в одно нажатие. Никаких «напишите менеджеру и ждите».
Меню, пошаговый приём заявок с уведомлением менеджеру, ответы на вопросы по вашей базе знаний — круглосуточно и без вашего участия. Бот снимает с вас рутину первого контакта: квалифицирует клиента, собирает контакты и задачу.
Тот же код диалога, что в боевом боте, прямо в браузере. Пройдите «Оставить заявку» до конца.
Клиент не теряется: услуги, цены, заявка, вопрос — всё в одно нажатие. Никаких «напишите менеджеру и ждите».
Бот спрашивает имя, контакт и задачу, показывает сводку на подтверждение и тут же присылает заявку менеджеру в Telegram.
Типовые вопросы (сроки, оплата, гарантии) — мгновенно. Чего не знает — честно говорит и предлагает оставить заявку, а не выдумывает.
Ночью, в выходные, в наплыв — бот отвечает сразу. Вы получаете готовые заявки с контактами, а не пропущенные сообщения.
Бот в шапке страницы запущен прямо в браузере на том же ядре диалога, что и боевой. В открытом репозитории есть офлайн-симулятор: запускается без токена и без зависимостей — можно прочитать архитектуру и прогнать сценарий до любого разговора об оплате.
Чистая архитектура: логика диалога отделена от Telegram (офлайн-симулятор + тонкий aiogram-адаптер). github.com/ev609/telegram-bot →
Сценарий бота отделён от транспорта. Поэтому его можно запустить и проверить без токена и без зависимостей (офлайн-симулятор), а Telegram подключается тонким слоем. Это и значит «бот под ключ», а не хрупкий скрипт.
Клиент выбирает: услуги, цены, заявка, вопрос.
Пошаговый сбор заявки или ответ по базе знаний.
Подтверждение данных или честный ответ (без выдумок).
Готовая заявка падает менеджеру в Telegram / CRM.
вамОткрытый код с офлайн-симулятором (запуск без токена): github.com/ev609/telegram-bot →
Сценарии (меню, кнопки, пошаговый приём заявок) работают на чёткой логике без модели — это надёжно и предсказуемо, ничего «не придумает». ИИ подключается там, где он нужен: понимание свободных вопросов и ответы по базе знаний — через RAG и языковую модель. Демо в шапке отвечает простым поиском (FAQ); в проекте подключается LLM.
Claude (Anthropic), GPT (OpenAI) — актуальные версии, для умных ответов по базе знаний. По API.
GigaChat (Сбер), YandexGPT — оплата в РФ, данные в российском контуре. По API.
Llama, Qwen, DeepSeek на вашем сервере (vLLM / Ollama) — данные не покидают вас.
Модель меняется конфигом. Знания бота — на нашем отдельном RAG-движке (см. связанный кейс).
Подключается как опция — дашборд по диалогам бота. Метрики по делу, без vanity-чисел вроде «сколько сообщений отправлено».
Так выглядит панель, которую подключаем опцией: сколько заявок, где отваливаются клиенты и чем дополнить сценарий. Цифры — иллюстрация.
Приватность: данные собираются на вашей стороне, третьим лицам не передаются. Объём — от простого лога заявок до полной панели.
Это ориентиры — точная цена после короткого обсуждения (зависит от сценария и интеграций: CRM, оплаты, база знаний). Без риска: бесплатный разбор задачи и открытый код до оплаты; оплата по этапам, первый заказ — через безопасную сделку/эскроу; бесплатные правки по ТЗ 2 недели после сдачи.
Как начинаем: вы описываете задачу и сценарий → я оцениваю объём и называю фиксированную цену → собираю, показываю в тестовом боте, передаю с документацией.
Обсудим сценарий бота и интеграции под ваш бизнес, прикину объём и цену.
Рабочий бот с вашим меню и приёмом заявок за фиксированную небольшую сумму.
Простой FAQ в боте отвечает на типовое. Когда вопросов много и они про ваши документы (регламенты, каталог, инструкции) — FAQ заменяется на RAG-движок: бот ищет ответ по всей вашей базе и даёт его со ссылкой на источник, а не по жёстко прописанным темам. Меню и приём заявок — от этого Telegram-бота, умные ответы по документам — от RAG.
Какой бизнес, что должен делать бот (меню, заявки, вопросы, оплаты), с чем интегрировать (CRM, таблицы). Этого хватит для оценки.