Boltun AI

Telegram-бот для групповых чатов с AI-личностями. Стек: Node.js, TypeScript, grammY, Mastra (OpenRouter или DeepSeek напрямую), SQLite.

Возможности

• Отвечает только администраторам из ADMIN_IDS, остальных молча игнорирует.
• Вопросы: /ask <вопрос>, упоминание @бота, ответ на сообщение бота, в личке — любое сообщение.
• Контекст из чата: бот сохраняет сообщения чата в SQLite (последние HISTORY_LIMIT на чат). Попросите «посмотри последние 100 сообщений и перескажи» — агент сам вызовет инструмент read_chat_messages и загрузит переписку в контекст. Если задать /ask ответом на чьё-то сообщение, оно тоже попадёт в контекст.
• Участники: бот запоминает имя, фамилию и ник каждого, кто пишет в чат (и тех, кого упомянули по имени-ссылке). Можно спрашивать «что писал @ivan?», «что думает Иван про выручку?», «кто тут самый активный?» — агент найдёт человека по нику или имени (инструменты list_chat_members, read_member_messages) и обращается к людям по имени.
• Фото: пришли фото с подписью, где упомянут бот (в личке — просто фото), или ответь на фото через /ask / упоминание — модель посмотрит картинку. Нужна модель со зрением (Gemini через OpenRouter по умолчанию); DeepSeek фото не видит и честно об этом скажет.
• Память чата: /context — сколько сообщений и участников бот помнит, ID чата и видит ли он всю переписку; /clear — забыть сохранённую переписку (с подтверждением, имена участников остаются); /import — загрузить старую переписку из экспорта (см. ниже).
• Личности: задаются в коде, из чата не редактируются. Сейчас одна — boltun (Dirty D).
  • /personas — список и выбор кнопками
  • /persona <id> — выбрать

Импорт старой переписки

Telegram не отдаёт ботам сообщения, написанные до их добавления, — их можно загрузить из экспорта.

1. Telegram Desktop → меню чата → «Экспорт истории чата». Сними галочки с фото, видео и файлов, формат — «Машиночитаемый JSON».
2. Пришли боту result.json с подписью /import — прямо в этот чат или боту в личку (в личке бот сам поймёт, какой это чат). Можно и ответить /import на уже отправленный файл.
3. Бот ответит, сколько сообщений и участников добавил.

• Импорт идемпотентен: повторная загрузка ничего не дублирует, уже сохранённые ботом сообщения и ники не перезаписываются.
• Хранится не больше HISTORY_LIMIT последних сообщений на чат — для большой истории подними лимит.
• Ников в экспорте нет, только имена: участники из экспорта находятся по имени, ник подтянется, когда человек напишет при боте.
• Файл больше 20 МБ бот скачать не может (ограничение Bot API). Тогда положи его в volume (/app/data) и запусти в контейнере node dist/scripts/import-history.js /app/data/result.json (локально — pnpm import-history:dev result.json).

Промпты и личности

• prompts/system.md — общие правила бота (формат ответа, инструменты). Читается при старте.
• prompts/personas/<id>.md — промпт личности; список личностей (id и название) — в src/constants/personas.ts.
• pnpm seed синхронизирует личности с БД (добавляет, обновляет, удаляет лишние). В Docker seed выполняется при каждом старте контейнера, локально — в pnpm dev.

Поменял промпт — перезапусти бота (или pnpm seed + перезапуск).

Telegram Bot API не отдаёт историю чата задним числом: бот видит только сообщения, пришедшие после его добавления. Чтобы он видел все сообщения группы, отключите privacy mode в @BotFather (/setprivacy → Disable) до добавления в группу или сделайте бота админом группы.

Запуск локально

nvm use            # Node 24
pnpm install
cp .env.example .env   # заполнить BOT_TOKEN, ADMIN_IDS и OPENROUTER_API_KEY (или DEEPSEEK_API_KEY)
pnpm dev

Свой Telegram ID можно узнать, написав боту /whoami в личку.

Переменные окружения

Переменная	Обязательна	Описание
BOT_TOKEN	да	токен от @BotFather
ADMIN_IDS	да	Telegram ID админов через запятую
OPENROUTER_API_KEY	да*	ключ OpenRouter; модель по умолчанию — openrouter/google/gemini-3.8-flash (видит фото)
DEEPSEEK_API_KEY	да*	ключ DeepSeek напрямую (api.deepseek.com); используется по умолчанию, если ключа OpenRouter нет — модель deepseek/deepseek-flash, только текст
AI_MODEL	нет	явная модель Mastra model router <провайдер>/<модель>, например deepseek/deepseek-v4-pro
AI_IMAGE_INPUT	нет	true/false — отправлять ли модели фото. Для моделей по умолчанию выставляется само (Gemini — да, DeepSeek — нет); для своей AI_MODEL по умолчанию false

* нужен ключ того провайдера, чья модель выбрана; бот проверяет это при старте. | DB_PATH | нет | путь к SQLite, по умолчанию data/bot.db (в Docker — /app/data/bot.db) | | HISTORY_LIMIT | нет | сколько сообщений на чат хранить, по умолчанию 2000 |

Деплой (Dokploy)

Приложение собирается из Dockerfile (Build Type: Dockerfile). Бот работает через long polling — домен и порты не нужны, достаточно одной реплики.

1. Создать проект и приложение, источник — этот git-репозиторий, ветка main.
2. Build Type — Dockerfile.
3. Environment — переменные из таблицы выше.
4. Volumes — volume, смонтированный в /app/data (там SQLite-база, иначе история и личности пропадут при передеплое).
5. Deploy.