> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://doc.nextbot.ru/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://doc.nextbot.ru/functional/functions/sending-result/python-v.2/universalnyi-algoritm-po-razrabotke-kastomnykh-integracii.md). # 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»*). ![](/files/zv217Kvr9W3JyZrf6D7f) ![](/files/FubBc47QmfAxG6dfMGXo) ![](/files/p6hXnzDhBeZH8LHfd2wI) * [ ] **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: {% hint style="info" %} **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. {% endhint %} * [ ] **Направьте вопросы клиенту и соберите ответы.** Зафиксируйте все полученные детали. ![](/files/fGCGzGvKIhybHSaTjgxd) *** ## 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: {% hint style="info" %} **Промпт для составления технического плана:** Я разрабатываю ИИ-агента на платформе NextBot (документация: ). 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. {% endhint %} * [ ] **Изучите предложенный план.** Выделите необходимые инструменты (API сторонних сервисов, Webhooks, Python-функции в NextBot). ![](/files/nL5WaPP2ERG4No6VRqM8) * [ ] **Проверьте план.** Если предложенный LLM сторонний сервис не имеет нужного функционала или логика нарушает бизнес-процесс, попросите LLM переделать этот шаг и предложить альтернативу. ![](/files/NFIXBdEj7hTCvZRJOEFJ) *** ## 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](https://doc.nextbot.ru/functional/functions/sending-result/python-v.2/instrukciya-dlya-ai-assistenta). * Подробнее о том, как работать с API и Webhooks говорили в уроке * [ ] **Проведите тестирование.** Запустите скрипт в режиме отладки и проверьте его на ошибки. ![](/files/uk2dpfV2xm1w6o3eqjqB) * [ ] **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: {% hint style="info" %} **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. {% endhint %} ![](/files/4sTWsXyaVh6dkuQALXoL) * [ ] **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. ![](/files/ohf21N5FKIs79bYXlC1d) 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. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://doc.nextbot.ru/functional/functions/sending-result/python-v.2/universalnyi-algoritm-po-razrabotke-kastomnykh-integracii.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.