Алексей Доронин
Я делаю автономные AI-системы, которые убирают ручную рутину и превращают хаос в понятный процесс с контролем и стабильным результатом. Подключаюсь как технический партнер, интегратор, внедренец и саппорт, когда нужно быстро закрыть техчасть, собрать рабочую систему и довести ее до состояния, в котором ею пользуются каждый день.
______________________________________________________________
Что я умею собирать и внедрять:
Контент и публикации
Строю контуры, где из одной темы рождаются тексты и визуалы, дальше это превращается в посты и карусели, и все публикуется автоматически по расписанию. Есть единый контент-хаб, статусы, контроль ошибок и прозрачность, без ручного копипаста между площадками.
Автоматизация процессов и контроль
Автоматизирую то, что люди делают руками каждый день: статусы, задачи, маршрутизацию, напоминания, обмен данными между сервисами, отчеты, уведомления, алерты. Я не обещаю лиды, я обещаю порядок и систему, где у команды меньше потерь и больше управляемости, а у владельца появляется прозрачность.
Боты, интерфейсы и клиентский путь
Делаю не только чат-ботов в Telegram, WhatsApp и Instagram. Я также собираю виджеты, формы, сценарии и связки, которые ведут человека по пути, от первого касания до записи, оплаты или передачи на менеджера. Это про нормальный UX и минимум ручного труда.
Речевая аналитика звонков, видео и аудио встреч
Внедряю контур, где звонки, видео и аудио встречи, превращаются в текст и структурированные данные, далее система делает резюме, фиксирует договоренности, помогает контролировать качество, тональность и соблюдение важных блоков. Это дает управлению фактуру, а не ощущения.
Интеграции и инженерная сборка
Соединяю сервисы в единый контур через Make, n8n и другие платформы автоматизации, при необходимости добавляю Python и прямую работу через API. Могу подключать современные AI-инструменты и агентные подходы, включая OpenAI, GPTs и другие варианты, если это подходит задаче. Для меня важно, чтобы система не была магией, она должна быть поддерживаемой, с логированием, алертами и понятной диагностикой.
______________________________________________________________
Как я работаю
Люблю минимализм и четкую архитектуру. Сначала делаю MVP, чтобы быстро показать пользу, потом усиливаю, довожу до стабильной версии и сопровождаю. Если нужно протестировать гипотезу, быстро собрать прототип и проверить на проде, я это делаю спокойно и быстро. Если где-то не хватает конкретной экспертизы, мне обычно не нужно много времени, чтобы разобраться и закрыть задачу в рамках проекта.
______________________________________________________________
Куда я иду, и что мне по-настоящему интересно
Мне близка история создания собственных продуктов. Мне нравится писать код и делать быстрые прототипы в формате вайб-кодинга, а потом превращать их в полноценные приложения. Я уже делаю первые решения так, чтобы продукт был на моем коде и на моих серверах, без привязки к платформам и без постоянных подписок. Это дает свободу развивать, кастомизировать под клиентов, выпускать новые версии и строить продуктовую линейку.
Хочу делать это вместе с партнером, который сильнее в маркетинге, упаковке, продажах или комьюнити. Если у тебя есть идея продукта или ты видишь повторяющийся спрос у клиентов, я могу взять на себя техническую часть, от прототипа до стабильного релиза, и дальше развивать продукт итерациями.
______________________________________________________________
Что на подходе, в beta
Отдельный фокус, который я хочу закрыть в ближайшее время, это автономный контур автопубликации коротких видео. Быстрые ролики, цепляющие нарезки, регулярность, и единый контроль, чтобы это работало у меня и затем могло стать продуктом, который можно внедрять и продавать другим. Наработки и тесты уже есть, задача сейчас довести до упакованного решения.
Если тебе нужна сильная техчасть в проектах, или ты хочешь вместе построить продукт и пройти путь от идеи до продаж, мне это близко. Я за честную долгую работу, спокойную коммуникацию и ощущение, что мы делаем одно дело.
Напишите в Telegram @NeuroAlexD — разберем вашу рутину за 15 минут.
______________________________________________________________
______________________________________________________________
Автопостинг: единый контент-хаб + публикация в Instagram, Facebook, Pinterest
Контекст
Я собрал одинаковую по логике систему автопостинга для двух разных компаний из разных ниш:
1) онлайн школа рисования,
2) AI боты для бизнеса.
Похожий контур я также применял для прокачки собственной экспертности, когда нужно держать регулярность контента без ручной рутины.
Боль
Когда контент идет сразу в несколько соцсетей, ручная публикация быстро превращается в операционную нагрузку: много повторяющихся действий, выше риск ошибок в тексте и вложениях, сложнее удерживать стабильный график. В итоге контент либо публикуется нерегулярно, либо требует постоянного участия владельца или сотрудника.
Цель
Сделать единый контур управления контентом:
— хранить контент-план и исходные данные в одном месте,
— генерировать тексты и визуалы через AI (включая карусели),
— публиковать в Instagram, Facebook и Pinterest автоматически,
— видеть статусы и ошибки централизованно, без переключения между площадками.
Что было сделано (архитектура)
Источник данных: Google Sheets, таблица как контент-хаб и «источник правды».
Файлы: Google Drive, хранение изображений и сопутствующих материалов.
Оркестрация: Make.com, сценарий проходит по строкам, собирает поля, запускает генерацию и публикацию.
Генерация:
— тексты для постов генерируются через LLM,
— изображения генерируются через Google Imagen 4 Ultra (в рамках этого кейса),
— карусели: из одной темы формируется набор слайдов (хук, проблема, решение, призыв), готовый к публикации в Instagram, Facebook, Pinterest.
Каналы:
— публикация: Instagram (карусели до 10 слайдов), Facebook (многостраничные посты), Pinterest (carousel pins),
— контроль: Telegram, туда выводятся статусы, чтобы быстро видеть, что ушло, что в очереди, где ошибка.
Логика работы (без лишней детализации)
1) В таблице формируется контент-план с полями для каруселей (тема, количество слайдов, ключевые блоки).
2) Make забирает данные из нужной строки, формирует материалы поста или карусели, включая текст и визуалы.
3) Система публикует контент в заданные соцсети (карусели свайпаются как единый блок).
4) После выполнения фиксируется статус в таблице и отправляется контрольное сообщение в Telegram.
Организационная часть
Сценарии были развернуты на стороне клиента. Клиент оплачивал Make и используемые AI сервисы, а данные хранились в его инфраструктуре (таблица и диск).
Результат
— Освобождение времени: экономия до 10 часов в месяц на одном процессе за счет устранения ручной рутины публикаций.
— Стабильность: регулярность публикаций заметно выросла, в рабочей версии контура фиксировалась регулярность 95%+.
— Контроль: статусы сведены в Telegram, что упрощает мониторинг и поиск ошибок.
— Масштабируемость: одна и та же логика легко переносится между нишами, меняются только контент-контекст, промпты и наборы визуалов.
______________________________________________________________
______________________________________________________________
AI Studio в Google Sheets (Google Sheets + Google Apps Script)
Контекст
Это готовый внутренний рабочий инструмент на базе Google Sheets и Google Apps Script, который превращает таблицу в интерфейс для AI задач. По сути это одна Google таблица, внутри которой живут два самостоятельных инструмента: транскрибация больших файлов и генерация контента (текст, фото, видео). Их можно использовать по отдельности, либо связывать в один пайплайн.
Задача, которую закрывает
Свести в одно место работу с исходниками и результатами:
— загрузить большой аудио или видео файл,
— получить транскрипт, summary и базовый анализ,
— дальше сразу работать с текстом в табличном формате,
— при необходимости на базе той же темы создавать контент, тексты, изображения и видео.
Что сделано (как устроено)
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 — кастомная система речевой аналитики для CRM
Calm Voice
Calm Voice — это программный комплекс, который анализирует 100% телефонных переговоров и превращает их в структурированные данные для CRM. Интегрируется с любой телефонией и экосистемой, настраивается под процессы клиента, выявляет риски, упущенные продажи и нарушения скриптов.
Что делает по шагам:
— Захват потока: подключается к телефонии (amoCRM, Bitrix24, Zadarma, Mango Office, Asterisk и др.).
— Транскрибация: переводит аудио в текст с разделением спикеров и точностью AA+.
— Анализ смыслов: проверяет соблюдение скриптов, тональность, возражения, upsell, квалификацию лидов.
— Синтез отчетов: формирует резюме звонков, дашборды, алерты и обогащает CRM.
Кому подходит:
— Малый и средний бизнес: контроль продаж без микроменеджмента собственника.
— Стартапы: ускорение онбординга новых менеджеров в 2 раза.
— Системный бизнес: стандартизация и тиражирование практик топ-продавцов.
— Крупный бизнес: стратегические инсайты из 100% трафика для роста LTV.
Примеры кейсов:
— Медицинская сеть (Москва): администраторы перестали консультировать по телефону, конверсия в визит +22%.
— Девелопер (Дубай): научились аргументировать цену после возражений, выручка +2 млн долл. за квартал.
— Ритейл сеть: выявили токсичность ночной смены, NPS вырос на +15 пунктов.
Как применяется дальше:
Calm Voice настраивается под клиента: объем звонков, метрики, интеграции, алерты. Тарифы зависят от трафика и глубины анализа. Это кастомный продукт, который окупается за счет снижения сливов лидов и роста конверси.
______________________________________________________________
______________________________________________________________
Контент Конвейер — автопостинг в 10 площадок
Контент Конвейер — ИИ-ассистент, который берет одну тему и превращает ее в готовые посты, статьи и визуалы для 10 платформ: WordPress, VK, Telegra.ph, Instagram, Facebook, Pinterest, LinkedIn, Дзен, Threads, Одноклассники. Полная автоматизация от идеи до публикации. Подробнее на лендинге: Контент Конвейер
Что делает по шагам (техно без воды):
1. Анализ темы: подбирает ключевые слова, LSI, структуру.
2. Генерация визуалов: создает обложки/баннеры, очищает EXIF-метки AI, оптимизирует под платформу.
3. Написание текстов: SEO-статья + короткие посты в стиле бренда.
4. Автопубликация: разносит контент по всем каналам по расписанию, статусы в Telegram.
5. Контроль: проверяет уникальность, индексацию, охват.
Кому подходит:
— Эксперты, коучи: пишете 1 раз — постите везде, экономите 10 + часов в месяц.
— Малый бизнес: товары/акции в соцсетях + блог без SMM-щика.
— Контент-студии: масштабируют работу на 10x без найма копирайтеров.
Примеры кейсов:
— Онлайн-школа рисования: из 1 темы → 10 постов + статья, регулярность 95%+, экономия 10 ч/мес.
— AI-боты для бизнеса: блог + соцсети, органика +85% без ручной работы.
— Собственная экспертность: Telegram/Instagram без рутины публикаций.
Тарифы:
Несколько вариантов под задачи: базовый, управляемый, премиум.