Универсальный алгоритм по разработке кастомных интеграций на NextBot

Используйте этот чек-лист и шаблоны промптов для пошаговой разработки нестандартных интеграций на платформе NextBot.

---

Этап 1. Сбор требований и формулирование идеи

На этом этапе необходимо перевести размытое пожелание клиента в рамки конкретного бизнес-процесса.

• Зафиксируйте первичный запрос клиента. Запишите идею в том виде, в котором её сформулировал заказчик (например: «Хочу, чтобы бот понимал, какой товар на видео»).

  

  

  
• Составьте список уточняющих вопросов. Определите технические ограничения, желаемый сценарий поведения ассистента и логику работы с данными.

  • Действие: Если вам сложно самостоятельно составить список вопросов, отправьте ИИ следующий промпт:

Промпт для генерации вопросов клиенту:

Я интегратор ИИ-ассистентов на платформе NextBot. Мой клиент хочет реализовать следующую идею: [Вставьте идею клиента]. Помоги мне составить уточняющие вопросы для клиента, которые помогут определить рамки задачи, желаемый конечный результат и бизнес-ограничения. Пиши простым языком без сложных технических терминов.

• Направьте вопросы клиенту и соберите ответы. Зафиксируйте все полученные детали.

  

---

Этап 2. Конкретизация задачи

На этом этапе необходимо определить, ЧТО именно должен делать ИИ-агент, без привязки к конкретным функциям и инструментам.

• Проанализируйте ответы клиента.

• Сформулируйте конкретную задачу

  • Пример перевода абстрактной идеи в конкретную задачу:

    • Было: «Хочу, чтобы бот понимал товар на видео».

    • Стало: «Когда клиент отправляет видео, бот делает скриншот первого кадра, распознает артикул товара, сверяет его с базой данных CRM. При наличии товара выводит размеры и стоимость, при отсутствии — предлагает две альтернативы этого же бренда».

• Утвердите сформулированную задачу с заказчиком.

---

Этап 3. Создание технического плана

На этом этапе необходимо определить, КАК задача будет реализована технически с помощью инструментов NextBot и сторонних сервисов.

• Передайте задачу в ChatGPT, Claude или другую LLM для составления пошаговой инструкции.

  • Действие: Отправьте LLM запрос, содержащий ссылку на документацию платформы:

Промпт для составления технического плана:

Я разрабатываю ИИ-агента на платформе NextBot (документация: https://doc.nextbot.ru). Мне нужно реализовать следующую задачу: [Вставьте конкретную задачу из Этапа 2].

Составь пошаговый план реализации этой задачи. Укажи, какие инструменты, функции платформы NextBot или сторонние сервисы понадобятся и как их подготовить. Опиши каждый шаг доступным языком без сложного технического жаргона.

• Изучите предложенный план. Выделите необходимые инструменты (API сторонних сервисов, Webhooks, Python-функции в NextBot).

  
• Проверьте план. Если предложенный LLM сторонний сервис не имеет нужного функционала или логика нарушает бизнес-процесс, попросите LLM переделать этот шаг и предложить альтернативу.

  

---

Этап 4. Реализация, тестирование и отладка

Выполняйте пункты технического плана последовательно.

• Подготовьте внешнюю инфраструктуру. Зарегистрируйтесь в необходимых сторонних сервисах, получите API-ключи и изучите их документацию.

• Настройте интеграцию в NextBot. Создайте нужные функции, обновите системный промпт.

• Напишите и подключите Python-скрипты. При написании Python-скриптов используйте инструкцию для AI-ассистента.

  • Подробнее о том, как работать с API и Webhooks говорили в уроке

• Проведите тестирование. Запустите скрипт в режиме отладки и проверьте его на ошибки.

  
• Устраните ошибки (при их наличии). При сбоях в работе Python-кода скопируйте лог дебага и отправьте его в LLM для исправления.

  • Действие: Отправьте LLM запрос:

Промпт для исправления ошибок кода:

Я протестировал созданную функцию в NextBot, но система вернула ошибку. Вот технический лог из режима отладки NextBot:

[Вставьте скопированный текст ошибки / лог]

Объясни, почему возникла эта ошибка и как ее исправить. Предоставь исправленную версию кода.

• Проведите повторное тестирование. Применяйте исправления и тестируйте сценарий до тех пор, пока интеграция не начнет работать стабильно.

---

Рекомендации по работе со сложными задачами

1. Выбирайте производительные модели LLM. Для составления технических планов и написания Python-кода используйте продвинутые языковые модели (например, актуальные версии GPT или Claude). Бесплатные или простые модели могут пропускать важные шаги и допускать синтаксические ошибки в коде.

   
2. Не бросайте работу при первых ошибках. Кастомные интеграции практически всегда требуют нескольких итераций отладки и тестирования. Это стандартная часть процесса разработки.

3. Формируйте ТЗ для поддержки. При обращении в службу поддержки NextBot или в чат партнеров предоставляйте конкретную задачу (результат Этапа 2) и логи ошибок, а не абстрактное описание идеи.