Aleksei Doronin
I create autonomous AI systems that eliminate manual routine tasks and transform chaos into a comprehensible process with control and stable results. I act as a technical partner, integrator, implementer, and support provider when it is necessary to quickly complete the technical part, assemble a working system, and bring it to a state where it can be used on a daily basis.
What I can collect and implement:
Content and publications
I build outlines where texts and visuals are generated from a single topic, which are then turned into posts and carousels, and everything is published automatically according to a schedule. There is a single content hub, statuses, error control and transparency, without manual copy-pasting between platforms.
Process automation and control
I automate what people do manually every day: statuses, tasks, routing, reminders, data exchange between services, reports, notifications, alerts. I don’t promise leads, I promise order and a system where the team has fewer losses and more control, and the owner gains transparency.
Bots, interfaces, and customer journey
I don’t just make chatbots for Telegram, WhatsApp, and Instagram. I also collect widgets, forms, scripts, and bundles that guide people along their journey, from their first touch to registration, payment, or transfer to a manager. It’s all about normal UX and minimal manual labour.
Speech analytics for calls, video and audio meetings
I implement a circuit where calls, video and audio meetings are converted into text and structured data. The system then summarises, records agreements, and helps control quality, tone and compliance with important blocks. This gives management facts, not feelings.
Integrations and engineering assembly
I connect services into a single circuit through Make, n8n, and other automation platforms, adding Python and direct API work when necessary. I can connect modern AI tools and agent approaches, including OpenAI, GPTs, and other options, if it suits the task. It is important to me that the system is not magic; it must be maintainable, with logging, alerts, and clear diagnostics.
How I work
I love minimalism and clean architecture. First, I create an MVP to quickly demonstrate its usefulness, then I enhance it, bring it to a stable version, and support it. If I need to test a hypothesis, quickly assemble a prototype, and check it on the product, I do it calmly and quickly. If I lack specific expertise in some area, it usually doesn’t take me long to figure it out and complete the task within the project.
Where I’m going and what I’m really interested in
I’m familiar with the process of creating my own products. I like writing code and making quick prototypes in a vibe coding format, and then turning them into full-fledged applications. I already make my first decisions so that the product is on my code and my servers, without being tied to platforms and without constant subscriptions. This gives me the freedom to develop, customise for clients, release new versions, and build a product line.
I want to do this with a partner who is stronger in marketing, packaging, sales, or community building. If you have a product idea or see recurring demand from customers, I can take care of the technical side, from prototype to stable release, and continue to develop the product through iterations.
What’s coming up, in beta
A separate focus that I want to complete in the near future is an autonomous short video auto-publishing circuit. Quick videos, catchy clips, regularity, and unified control so that it works for me and can then become a product that can be implemented and sold to others. The groundwork and tests are already in place, the task now is to bring it to a packaged solution.
If you need strong technical support for your projects, or if you want to build a product together and go from idea to sales, I’m your man. I believe in honest, long-term work, calm communication, and the feeling that we are working towards a common goal.
Write to me on Telegram @NeuroAlexD — we’ll analyse your routine in 15 minutes.
______________________________________________________________
______________________________________________________________
Auto posting: single content hub + publication in Instagram, Facebook, Pinterest
Context
I put together an auto-posting system with the same logic for two different companies in different niches:
1) an online art school,
2) AI bots for business.
I also used a similar outline to boost my own expertise when I needed to keep content regular without manual routine.
Pain
When content goes to several social networks at once, manual publication quickly becomes an operational burden: lots of repetitive actions, a higher risk of errors in the text and attachments, and it is more difficult to maintain a stable schedule. As a result, content is either published irregularly or requires the constant involvement of the owner or an employee.
Objective
To create a unified content management framework:
store the content plan and source data in one place,
generate texts and visuals through AI (including carousels),
publish automatically on Instagram, Facebook, and Pinterest,
View statuses and errors centrally, without switching between platforms.
What was done (architecture)
Data source: Google Sheets, a table serving as a content hub and «source of truth».
Files: Google Drive, storage of images and related materials.
Orchestration: Make.com, the script runs line by line, collects fields, and triggers generation and publication.
Generation:
— Texts for posts are generated via LLM.
— Images are generated via Google Imagen 4 Ultra (within the scope of this case).
— Carousels: a set of slides (hook, problem, solution, call to action) is formed from a single theme, ready for publication on Instagram, Facebook, and Pinterest.
Channels:
— Publication: Instagram (carousels with up to 10 slides), Facebook (multi-page posts), Pinterest (carousel pins)
— Monitoring: Telegram, where statuses are displayed so you can quickly see what has been sent, what is in the queue, and where there are errors.
How it works (without unnecessary details)
1) A content plan is created in the table with fields for carousels (topic, number of slides, key blocks).
2) Make takes the data from the required row and creates the post or carousel content, including text and visuals.
3) The system publishes the content to the specified social networks (carousels are swiped as a single block).
4) After completion, the status is recorded in the table and a control message is sent to Telegram.
Organisational part
The scenarios were deployed on the client’s side. The client paid for Make and the AI services used, and the data was stored in their infrastructure (table and disk).
Result
Scalability: the same logic can be easily transferred between niches, with only the content context, prompts, and visual sets changing.
Time savings: up to 10 hours per month saved on a single process by eliminating manual publication routines.
Stability: the regularity of publications increased significantly, with a regularity of 95%+ recorded in the working version of the contour.
Control: statuses are consolidated in Telegram, which simplifies monitoring and error detection.
______________________________________________________________
______________________________________________________________
AI Studio в Google Sheets (Google Sheets + Google Apps Script)
Context
This is a ready-made internal tool based on Google Sheets and Google Apps Script that turns a spreadsheet into an interface for AI tasks. Essentially, it is a single Google spreadsheet that contains two independent tools: transcription of large files and content generation (text, photos, videos). They can be used separately or linked into a single pipeline.
The task that closes
Bring together work with source code and results in one place:
upload a large audio or video file,
obtain a transcript, summary and basic analysis,
then immediately work with the text in tabular format,
if necessary, create content, texts, images and videos based on the same theme.
What has been done (how it is arranged)
Основа: Google Sheets как интерфейс и хранилище результатов.
Автоматизация: Google Apps Script, который добавляет меню, кнопки, формы ввода и связывает шаги в сценарии.
Источники файлов для транскрибации:
— Google Drive,
— Яндекс Диск,
— также поддерживается загрузка файлов с компьютера прямо в Google Sheets.
Результаты:
— транскрипт автоматически появляется в таблице,
— дополнительно формируются summary и анализ, чтобы сразу перейти к работе с материалом.
Генерация контента:
— отдельный инструмент внутри той же таблицы позволяет генерировать текст,
— генерировать изображения,
— генерировать видео,
— управляется через настройки и промпты, все хранится и повторно используется прямо в Google Sheets.
Комбинации:
— результат транскрибации можно использовать как вход для генерации текстов, структурирования материала, подготовки постов,
— далее по теме можно догенерировать визуал и видео, если это нужно под контент-задачи.
Как это выглядит для пользователя
Одна таблица, внутри два инструмента:
1) инструмент транскрибации больших файлов, от файла к транскрипту, summary и анализу,
2) инструмент генерации контента, текст плюс изображения плюс видео, все в одном месте.
Переход между задачами делается через интерфейс таблицы, без необходимости собирать разрозненные процессы по разным сервисам.
Потенциал развития
Это можно ставить на поток как продукт: выдавать копию таблицы, подключать скрипт, настраивать под задачу клиента, добавлять нужные модели и сценарии. В рамках одной таблицы легко расширять меню, подключать новые источники и добавлять связки между транскриптом и контент-генерацией.
______________________________________________________________
______________________________________________________________
Instagram воронка в Direct: CTA-слово, прогрев, квалификация, передача на следующий шаг
Контекст
Я настроил и использовал одинаковую механику воронки в Instagram для трех контуров:
1) онлайн школа рисования,
2) проект про AI ботов для бизнеса,
3) моя собственная экспертность.
Цель везде одна: не терять людей после просмотра контента и переводить интерес в управляемый диалог.
Боль
Контент в Reels и постах дает просмотры, но лиды «растворяются»: человеку надо писать первым, менеджер отвечает с задержкой, часть диалогов не открывают, часть вопросов повторяются, а заявки теряются в Direct.
Цель
Автоматизировать первое касание и перевод из просмотра контента в понятный сценарий:
— запуск диалога по ключевому слову,
— выдача первого материала или смысла,
— короткая квалификация,
— перевод в следующий шаг (лендинг или контакт).
Механика (как работает)
1) В контенте (Reels или пост) задается понятный CTA: «Напиши слово START в Direct».
2) Пользователь пишет слово, и сценарий в Direct запускается автоматически.
3) Система выдает лид-магнит или ключевую пользу, затем задает 2-3 вопроса, чтобы квалифицировать человека.
4) После квалификации человек переводится на следующий шаг, например на лендинг, либо в другой канал.
5) Если диалог выходит за рамки сценария, предусмотрен перевод на человека.
Архитектура (в общих терминах)
Канал: Instagram Direct.
Триггер: входящее сообщение с ключевым словом (например START).
Оркестрация: сценарий автоматизации, который управляет ветвлениями диалога и сбором ответов.
Данные: фиксация ответов пользователя и статуса лида (минимум, чтобы не терять контекст).
AI слой: используется для вариативных ответов и поддержания естественного диалога там, где это нужно.
Результат
— Первое касание автоматизировано, диалог запускается без ожидания человека.
— Воронка работает 24/7, заявки не теряются ночью и в выходные.
— Появляется базовая квалификация до передачи на следующий шаг, меньше ручной рутины в Direct.
______________________________________________________________
______________________________________________________________
Python модули для тяжелых задач (как дополнение или альтернатива no-code)
Контекст
Make и другие платформы автоматизации удобны как оркестраторы, но на больших объемах однотипных операций могут становиться дорогими. В таких местах я выношу «тяжелые» части в Python: так дешевле, гибче по логике, проще контролировать производительность и качество обработки данных.
Зачем используется Python в автоматизациях
— High volume: когда нужно обработать много сообщений, записей или событий, и стоимость операций или лимиты платформ становятся проблемой.
— Сложная логика: парсинг, нормализация, дедупликация, агрегации, правила фильтрации.
— Интеграции: когда проще и надежнее работать напрямую через API или свой код, чем собирать сложную цепочку модулей.
— Контроль: проще добавить собственное логирование, мониторинг и понятные статусы работы.
Как это обычно устроено
Python выполняет тяжелую обработку: принимает входные данные, чистит, фильтрует, преобразует, сохраняет результаты, и отдает их дальше в нужный канал. Оркестратор (Make или другой) при необходимости остается «дирижером», но самую затратную часть делает код.
Пример 1. Telegram бот, мониторинг чатов и выделение лидов по ключевым словам
Задача: не пропускать релевантные сообщения в больших потоках чатов, где потенциальные клиенты формулируют потребность в свободной форме.
Как работает:
1) Бот подключен к выбранным чатам.
2) Он читает поток сообщений и фильтрует по ключевым словам и условиям (пример: автопрокат, аренда авто, страна).
3) Релевантные сообщения пересылаются в отдельный чат, где их уже удобно обрабатывать как заявки.
Зачем Python: из-за больших объемов сообщений, чтобы не оплачивать тысячи повторяющихся операций в no-code платформах и не раздувать стоимость обработки.
Пример 2. Парсинг сайта и подготовка данных под базу знаний для Telegram бота
Задача: собрать структуру и содержимое сайта (например, интернет-магазина) и подготовить данные так, чтобы их можно было использовать как базу знаний для бота.
Как работает:
1) Python парсит страницы сайта, извлекает нужные поля и контент.
2) Данные нормализуются и приводятся к структуре, пригодной для дальнейшего использования.
3) Результат складывается в удобное хранилище и подключается как база знаний для Telegram бота.
Зачем Python: быстрее и гибче обработка, контроль качества извлечения, удобнее поддерживать изменения структуры сайта.
Где это применяется дальше
Этот подход переносится на любые автоматизации, где есть «тяжелое ядро» и много повторений: мониторинг потоков данных, массовая обработка, подготовка баз знаний, парсинг и преобразование, интеграции через API. В будущем такие модули могут становиться частью более крупных систем или отдельных приложений.
______________________________________________________________
______________________________________________________________
Ботостроение и AI ассистенты, от простых сценариев до продуктов с веб-интерфейсом
Я строю ботов не ради ботов. Я строю интерфейсы к процессам: чтобы запросы не терялись, ответы появлялись вовремя, а рутина переставала быть точкой отказа. В этом направлении я последовательно тестировал и собирал разные уровни ассистентов: от простых FAQ и диалоговых помощников до автономных решений с логикой, хранилищами, отчетностью и отдельным веб-интерфейсом.
Если описывать это как линейку «от малого к великому», то она выглядит так:
— Уровень 1: простые ассистенты и диалоговые сценарии, которые дают быстрый результат и снимают повторяющиеся вопросы.
— Уровень 2: ассистенты, подключенные к автоматизации (Make, n8n) и внешним данным, где появляется маршрутизация, статусы и контроль.
— Уровень 3: кодовые боты и модули, когда важны объем, гибкость, стоимость и надежность.
— Уровень 4: продукты, где у бота есть бэкенд, дашборд и веб-интерфейс, и это уже можно тиражировать по подписке.
Ниже примеры реализованных ботов и ассистентов, которые я делал и тестировал. Названия и формулировки обобщены, без упоминания компаний и чувствительных данных. Для каждого примера оставляю место под ссылку, куда позже можно вставить демо бота или веб-интерфейс.
1) FAQ ассистент, первая линия поддержки
Что делает: отвечает на частые вопросы, выдает материалы, при сложном запросе переводит на человека.
Зачем нужен: снимает повторяющиеся обращения и держит скорость реакции.
2) Ассистент-консультант по услугам (диалоговая консультация)
Что делает: уточняет запрос, задает 2-3 вопроса, выдает подходящий вариант услуги, направляет на следующий шаг.
Зачем нужен: превращает «просто спросил» в понятный сценарий и запись.
3) Бот-подборщик косметики по запросу и проблемам
Что делает: собирает вводные, предлагает рекомендации по категориям, объясняет логику подбора.
Зачем нужен: помогает структурировать выбор и снижает нагрузку на консультанта.
Ссылка на сайт, где установлен: Pevonia
4) Бот-подборщик текстиля (шторы и тюль)
Что делает: задает вопросы по интерьеру, бюджету и параметрам, предлагает варианты и чеклист.
Зачем нужен: экономит время на первичной консультации и повышает качество брифа.
5) Бот-консультант для ивент-организации
Что делает: собирает требования к мероприятию, уточняет формат, даты, количество гостей, предлагает следующий шаг.
Зачем нужен: стандартизирует первичный бриф и не теряет лидов.
Ссылка на сайт, где установлен: Art&Wine
6) Бот-продавец для онлайн школы рисования (на трех языках)
Что делает: помогает пользователю выбрать формат, дает ответы на частые вопросы, ведет к оплате или заявке.
Зачем нужен: поддерживает продажи и снижает нагрузку на человека на первом касании.
Ссылка на сайт, где установлен: Art&Me
7) Бот-продавец для AI услуг и AI ботов для бизнеса
Что делает: объясняет варианты решений, квалифицирует запрос, собирает вводные, направляет дальше.
Зачем нужен: превращает хаотичные обращения в понятные лиды и задачи.
Ссылка на сайт, где установлен: Ai-Maridi
8) Instagram Direct воронка, запуск по ключевому слову
Что делает: прогревает и квалифицирует после CTA в контенте, запускается по слову (пример: START), переводит на следующий шаг.
Зачем нужен: не теряет людей после просмотра Reels и работает 24/7.
9) Telegram бот для автопроката в Дубае (консультация и квалификация)
Что делает: отвечает по условиям аренды, собирает параметры, готовит заявку для обработки.
Зачем нужен: ускоряет ответы и стандартизирует первичный сбор данных.
Ссылка: CarRental
10) Бот-календарь, запись на слоты и защита расписания
Что делает: помогает записаться, учитывает доступные слоты и ограничения, снижает хаос переписок.
Зачем нужен: минимизирует накладки и ручные согласования.
11) Кодовый бот, мониторинг чатов и выделение лидов по ключевым словам
Что делает: читает потоки сообщений в выбранных чатах, фильтрует по условиям ниши, пересылает релевантное в рабочий чат.
Зачем нужен: большой объем сообщений, важна стоимость обработки и автоматический отбор потенциальных лидов.
12) Бот-дневник с бэкендом, дашбордом и веб-интерфейсом (как база продукта по подписке)
Что делает: ведение дневника, привычек, благодарностей, целей, планов и достижений, с хранением данных и визуализацией прогресса.
Зачем нужен: это уже не просто бот, а продуктовый контур, который можно масштабировать и тиражировать.
Ссылка: DiaryBot
Как это применяется дальше
Эти боты и ассистенты складываются в конструктор: под конкретную задачу можно выбрать уровень сложности, канал (Telegram, WhatsApp, Instagram), способ внедрения (no-code, low-code, код), а затем собрать сценарий так, чтобы он работал автономно, с понятными статусами и возможностью ручного вмешательства при необходимости.
Контент Конвейер — флагманский продукт автоматизации контента
Content Conveyor — это промышленный конвейер контента, который превращает одну тему в полноценный выпуск: SEO-статью, посты и визуалы для 10 площадок (WordPress, VK, Telegra.ph, Instagram, Facebook, Pinterest, LinkedIn, Дзен, Threads, Одноклассники). Настройка под ключ, дальше работает автономно, экономит 16 часов рутины и возвращает 85% органического трафика через SEO-блог.
Если описывать как линейку тарифов, то она выглядит так:
— Setup Mini: конструктор под ключ для самостоятельного управления, 4+1 каналы, все данные у клиента.
— Setup Plus: подписка с управлением, 5 каналов, все сервисы и ИИ включены.
— PREMIUM: все 10 каналов, персональный Tone of Voice, опционально SEO-блог и кастом.
Ниже примеры того, что делает Конвейер на каждом этапе. Названия обобщены, без чувствительных данных. Для каждого этапа есть демо и ссылка на результат.
1) Подбор ключей и трендов
Что делает: анализирует нишу, находит актуальные запросы и тренды, формирует семантику на месяц.
Зачем нужен: контент попадает в поиск и рекомендации, а не висит в вакууме.
2) Генерация SEO-статьи
Что делает: пишет глубокий текст под Tone of Voice, с заголовками, списками, ключевыми словами и призывами.
Зачем нужен: органический трафик из поиска, который работает годами.
3) Очистка фото от AI-меток
Что делает: убирает метаданные, водяные знаки, добавляет естественный шум, чтобы фото проходили модерацию.
Зачем нужен: контент не блочат, а публикации доходят до аудитории.
4) Подготовка постов под платформы
Что делает: адаптирует текст, визуалы и форматы под алгоритмы каждой площадки (карусели, сторис, треды).
Зачем нужен: охваты и вовлеченность растут, а не падают в никуда.
5) Автопубликация по всем каналам
Что делает: логинится в аккаунты, публикует по расписанию, проверяет статусы и логирует ошибки.
Зачем нужен: один клик вместо 10 ручных заходов и копипаста.
Как это применяется дальше
Конвейер работает как фабрика: входишь с темой и ключевыми словами, выходишь с готовым выпуском в 10 каналах. Тарифы покрывают разные сценарии: Mini для тех, кто хочет сам, Plus для тех, кто хочет делегировать, Premium для команд и масштаба.
______________________________________________________________
______________________________________________________________
Calm Voice — custom speech analytics system forCRM
Calm Voice
Calm Voice — This is a software package that analyses 100% of telephone conversations and converts them into structured data for CRM. It integrates with any telephony and ecosystem, adapts to customer processes, identifies risks, lost sales and script violations.
What it does step by step:
Call capture: connects to telephony systems (amoCRM, Bitrix24, Zadarma, Mango Office, Asterisk, etc.).
Transcription: converts audio to text with speaker separation and AA+ accuracy.
Meaning analysis: checks compliance with scripts, tone, objections, upsells, and lead qualification.
Report synthesis: generates call summaries, dashboards, alerts, and enriches CRM.
Who it is suitable for:
— Systemic businesses: standardisation and replication of top salespeople’s practices.
— Small and medium-sized businesses: sales control without micromanagement by the owner.
— Start-ups: accelerating the onboarding of new managers by 2 times.
— Large businesses: strategic insights from 100% of traffic for LTV growth.
Case examples:
— Medical network (Moscow): administrators stopped providing advice over the phone, conversion to visits increased by 22%.
— Developer (Dubai): learned to justify prices after objections, revenue increased by $2 million per quarter.
— Retail network: identified the toxicity of the night shift, NPS increased by +15 points.
How it is applied further:
Calm Voice is tailored to the client: call volume, metrics, integrations, alerts. Rates depend on traffic and depth of analysis. It is a custom product that pays for itself by reducing lead loss and increasing conversion.
______________________________________________________________
______________________________________________________________
Content Conveyor — auto-posting to 10 platforms
Content Conveyor is an AI assistant that takes a single topic and turns it into ready-made posts, articles, and visuals for 10 platforms: WordPress, VK, Telegra.ph, Instagram, Facebook, Pinterest, LinkedIn, Zen, Threads, and Odnoklassniki. Full automation from idea to publication. More details on the landing page: Content Conveyor
What it does step by step (tech without fluff):
- Topic analysis: selects keywords, LSI, structure.
- Visual generation: creates covers/banners, cleans EXIF tags with AI, optimises for the platform.
- Writing texts: SEO articles + short posts in the brand’s style.
- Auto-publishing: distributes content across all channels according to a schedule, statuses in Telegram.
- Control: checks uniqueness, indexing, coverage.
Who it’s for:
— Experts, coaches: write once — post everywhere, save 10+ hours per month.
— Small businesses: products/promotions on social media + blog without an SMM specialist.
— Content studios: scale work 10x without hiring copywriters.
Case studies:
— Online art school: from 1 topic → 10 posts + article, 95%+ regularity, saving 10 hours/month.
— AI bots for business: blog + social media, +85% organic reach without manual work.
— Own expertise: Telegram/Instagram without routine publications.
Rates:
Several options for tasks: setupmini, setupplus, premium.