Telegram-бот с ИИ для автоматического создания карточек товаров (3 макета, SEO-текст, видео)

Описание

Клиент — селлер на Wildberries и Ozon, продаёт физические товары (одежда, аксессуары, косметика, электроника). Ежемесячно он добавляет от 50 до 200 новых товаров. Для каждого товара необходимо создать карточку: 3–5 профессиональных фотографий (макетов) и SEO‑описание. Раньше клиент нанимал дизайнера и копирайтера, что занимало 1–2 часа на один товар и стоило 500–1500 ₽ за карточку. С ростом ассортимента затраты времени и денег стали критическими.

Цель клиента:
Снизить стоимость и время создания карточки товара до 2–3 минут и 300–500 ₽ за единицу, сохранив высокое качество. Автоматизировать процесс, чтобы не зависеть от человеческого фактора (дизайнер болеет, копирайтер занят). Получить возможность обрабатывать 100+ товаров в день без дополнительных сотрудников. Кроме того, клиент хотел добавить в карточку короткое видео (анимацию товара), чтобы повысить конверсию, но не мог позволить себе съёмку и монтаж (стоимость от 2000 ₽ за видео).

Конкретные требования:

1. Бот должен работать в Telegram (клиент активно им пользуется).
2. Пользователь загружает одно фото товара, вводит название и характеристики.
3. На выходе — 3 разных макета (товар на разных фонах), SEO‑текст (800–1000 символов) и короткое видео (3–5 секунд) с плавной анимацией товара.
4. Время генерации — не более 5 минут.
5. Оплата должна приниматься автоматически через надёжный сервис (ЮKassa).
6. Решение должно быть масштабируемым: работать для любого количества товаров без дополнительных затрат на обслуживание.

Бизнес‑ценность для клиента:
Клиент рассчитал, что при объёме 200 карточек в месяц экономия времени составит около 200 часов, а экономия бюджета — до 200 000 ₽ по сравнению с наймом дизайнера. Кроме того, наличие видео в карточке повышает конверсию (по данным клиента, на 15–25%). Таким образом, проект должен окупиться за первый же месяц использования.

Решение

Для автоматизации создания карточек товаров я разработал Telegram-бота, который использует современные AI-модели Alibaba Cloud DashScope. Архитектура построена на бессерверных функциях Yandex Cloud и асинхронной очереди задач.

Как работает система:

1. Пользователь отправляет боту фото товара, вводит название и характеристики.
2. Функция telegram-webhook принимает запрос, сохраняет состояние диалога в Object Storage и создаёт платёж через ЮKassa (интеграция с API ЮKassa, генерация ссылки на оплату).
3. После успешной оплаты вебхук ЮKassa передаёт уведомление функции yookassa-webhook, которая меняет статус задачи в S3 на ready.
4. Функция queue-worker, запускаемая по таймеру, забирает готовые задачи и выполняет конвейер генерации:
· Qwen‑VL‑Max анализирует изображение (определяет тип товара, форму, материал, цвет).
· DeepSeek‑V4‑Pro на основе анализа генерирует 3 разные сцены (на английском) и отдельно создаёт SEO‑текст (800–1000 символов).
· Wan2.7‑Image‑Pro создаёт 3 макета: полностью удаляет исходный фон, заменяет его на сгенерированную сцену, сохраняя товар неизменным.
· Для видео (если выбрано) дополнительно вызывается Wan2.7‑I2V (720p) или Wan2.6‑I2V‑Flash (480p), анимирующих макет в 3–5‑секундный ролик.
5. Готовые макеты сохраняются в Object Storage, их ссылки отправляются пользователю вместе с текстом. Видео отправляется отдельным сообщением.

Ключевые технические решения:

· Запоминание прогресса: если генерация макета прерывается (сбой API, таймаут), задача сохраняет уже созданные URL и при повторном запуске генерирует только недостающие макеты. Это экономит деньги и время.
· Асинхронная обработка видео: видео-генерация выполняется в фоне с polling (проверка статуса каждые 10 секунд). Для Wan2.7 используется 60 попыток (10 минут), для Wan2.6 — 36 попыток (6 минут).
· Защита от перегрузок: при отправке результатов в Telegram используются прогрессивные паузы и случайный jitter, чтобы избежать ошибки 429 Too Many Requests.
· Масштабируемость: все функции бессерверные, автоматически масштабируются под нагрузку. Очередь задач в S3 гарантирует, что ни один заказ не потеряется даже при сбоях.
· Оплата: интегрирована ЮKassa с поддержкой карт, СБП, SberPay, Mir Pay, T‑Pay. Бот не хранит платёжные данные.

Используемые технологии и сервисы:

· Язык: Python 3.12.
· Облачная платформа: Yandex Cloud (Cloud Functions, Object Storage, API Gateway).
· AI-модели: Alibaba Cloud DashScope (Qwen‑VL‑Max, DeepSeek‑V4‑Pro, Wan2.7‑Image‑Pro, Wan2.6‑I2V‑Flash, Wan2.7‑I2V).
· Платёжная система: ЮKassa (API v3).
· Хранение: S3-совместимое хранилище (Yandex Object Storage).
· Библиотеки: requests, Pillow (только для наложения текста – опционально), threading, random.

Безопасность и отказоустойчивость:

· Все внешние API‑вызовы обёрнуты в try/except с повторными попытками.
· Логирование каждого шага помогает быстро находить ошибки.
· Память функции увеличена до 2048 МБ, таймаут – до 15 минут для видео.
· Вебхук Telegram привязан к актуальному URL функции, автоматическое обновление при пересоздании.

Результат

Разработанный Telegram-бот полностью автоматизировал процесс создания карточек товаров для селлера на Wildberries и Ozon. Ключевые достижения:

1. Экономия времени и денег

· Время создания одной карточки (3 макета + SEO‑текст) сократилось с 1–2 часов до 2–3 минут.
· Стоимость карточки снизилась с 500–1500 ₽ до 250–500 ₽ (в зависимости от пакета).
· Видео (анимация товара) стало доступно за 300–350 ₽, тогда как раньше съёмка и монтаж обходились от 2000 ₽.
· При объёме 200 карточек в месяц экономия бюджета составляет до 200 000 ₽, экономия времени — до 200 часов.

2. Рост конверсии

· По данным клиента, добавление короткого анимированного видео в карточку повысило конверсию в покупку на 15–25% (за счёт эффекта «живого» товара).
· Три разных макета позволили тестировать разные визуальные стили и выбирать лучший для каждого товара.

3. Автоматизация и масштабируемость

· Клиент перестал зависеть от дизайнера и копирайтера: бот работает 24/7, обрабатывает заказы в очереди, не требует ручного вмешательства.
· Система справляется с пиковыми нагрузками (тестировалась на 12 одновременных заказах без потери качества и таймаутов).
· Бот интегрирован с ЮKassa, принимает оплату картами, СБП, SberPay, Mir Pay, T‑Pay — клиенты платят без лишних шагов.

4. Техническая надёжность

· За три месяца эксплуатации не было ни одного потерянного заказа: асинхронная очередь в S3 гарантирует выполнение всех задач.
· Функция «запоминание прогресса» позволила избежать повторной генерации уже готовых макетов при сбоях, сэкономив до 30% затрат на AI.

Практическое применение:
Селлер использует бота ежедневно для добавления новых товаров. Процесс выглядит так: менеджер отправляет фото и название — через 2 минуты получает готовую карточку и загружает её на маркетплейс. Видео используется в карусели изображений и в соцсетях для привлечения внимания.

Бот также может быть адаптирован для других типов бизнеса: онлайн-магазины, маркетплейсы, дропшипперы. Готов к интеграции через API (отдельное предложение).

Статистика за первый месяц использования (реальные цифры):

· Обработано товаров: 187
· Сгенерировано макетов: 561
· Создано видео: 42
· Экономия клиента: ≈ 185 000 ₽
· Увеличение конверсии по товарам с видео: +21%

Ссылки на примеры реализации

 t.me/Magicphotomarketbot

Презентация проекта